After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
立即踏入 Snowflake 的数据建模动态世界！首先从数据建模的核心概念入手，在这里，您将把数据丛林转变为整洁而富有洞察力的花园。 您将学习并应用相关理论，亲眼见证原始数据如何神奇地转化为可操作的洞察。
您将接触数据建模的核心原则，通过动手实践深入了解如何在 Snowflake 中加以实现。 本课程将探讨多种建模技术，帮助您搭建最高效的云数据仓库。 实体关系模型、维度建模、数据仓库金库模型以及其他内容都将成为学习体验的一部分，同时揭开数据规范化的奥秘。 每一课都让你更接近掌握将原始信息转化为条理清晰、易于浏览且富有洞察力的数据的艺术。
Snowflake 是一款强大的工具，您将借助它来优化数据检索和分析。 随着你的深入学习，Snowflake 的架构逐步展开，展现出其强大的大规模并行处理能力以及数据视图的优化。 这不仅仅是学习；更是让自己成为战略资产，拥有基于数据做出决策的信心与技能。
到这段学习旅程结束时，数据建模将不再只是一项技能——它会成为你精通的一门艺术。 您的数据建模之旅正在等待您！
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
数据建模基础
从 Snowflake 出发，系统探索数据建模的基础，并学习如何高效组织数据。先从数据建模的基本概念入手，理解其在数据驱动时代的重要性，并掌握如何有效表示与存储数据。通过放大视角来可视化数据的组织方式，您将体会到良好数据模型在简化数据查询与分析方面的关键作用。
2
数据关系与规范化
聚焦于键在数据关系中的关键作用以及 Snowflake 中数据规范化的基本原则，掌握高效组织与管理数据的方法。深入关系型数据的基础，强调主键与外键在构建与关联数据实体中的重要性。系统走一遍规范化流程：从 1NF 开始消除重复数据，进阶到 2NF 解决部分依赖，最终到 3NF 去除传递依赖。
3
面向数据仓库的数据建模技术
在 Snowflake 中进一步探索数据仓库策略，学习三种关键的数据建模方法：实体–关系模型、维度建模与 Data Vault。首先使用实体–关系模型映射大学系统中的复杂关系，以直观呈现数据交互。随后转向维度建模，通过事实表与维度表简化数据分析，便于生成有洞见的报表。最后深入 Data Vault 建模，构建在历史跟踪与灵活性方面表现出色的稳健框架。
4
Snowflake 组件
释放 Snowflake 架构潜力以优化查询性能，全面提升数据模型的速度与效率。了解列式存储、大规模并行处理（MPP）与微分区在 Snowflake 中的优势，并与传统数据库对比，清晰认识 Snowflake 的卓越性能。深入掌握 Snowflake 的数据对象——虚拟仓库、表、视图等——以更智能地组织数据。学习查询优化、子查询与公用表表达式（CTE）等技术，精简数据处理流程。
S
Snowflake 中的数据建模入门
课程完成
