En este curso aprenderás cómo funciona la tecnología de Snowflake, las ventajas frente a sus competidores en el mercado y cómo ejecutar la carga y consumo de datos de forma rápida y sencilla.
Snowflake es una aplicación SaaS (Software as a Service) basada en el concepto Data Cloud (nube de datos) que proporciona una arquitectura de datos compartidos multiclúster con altos índices de rendimiento, escalabilidad y simultaneidad.
Objetivos
- Ilustrar la arquitectura única y diferenciada de Snowflake Cloud Data Platform
- Cargar y transformar datos
- Evaluar construcciones de consultas y operaciones DDL y DML
- Revisar el amplio soporte SQL de Snowflakes para el análisis de datos
- Describir cómo se puede administrar fácilmente el acceso de usuarios y aplicaciones
- Demostrarlas mejores prácticas para trabajar con datos semiestructurados
- Analizar cómo Snowflake proporciona un enfoque único para el almacenamiento en caché
- Examinarlas diversas formas de conectarse e interactuar con Snowflake Platform
- Emplear el método de Snowflake para la protección continua de datos
- Utilizar el intercambio de datos para enviar datos en tiempo real
- Explicarlas diferentes formas para administrar y monitorear su cuenta de Snowflake
Arquitectura y descripción general del SnowFlake
- Descripción general técnica del Snowflake
- Capa de servicios en la nube
- Capa de almacenamiento
- Capa de cálculo
Clientes y ecosistema de Snowflake
- Descripción general de conectores y clientes de Snowflake
- SnowSQL –CLI de copo de nieve
Almacenamiento en caché
- Funciones de almacenamiento en caché en SnowFlake
- Prácticas recomendadas para el uso del almacenamiento en caché para optimizar el rendimiento y los costes
Objetos y comandos de copo de nieve
- Lenguaje de descripción de datos (DDL)
- Lenguaje de manipulación de datos (DML)
- Consulta y filtrado
- Aperitivos
- Subconsultas
- El perfil de consulta
Movimiento de datos
- Carga de datos
- Descarga
- Mejores prácticas
Soporte SQL Snowflake para análisis e datos
- Prácticas recomendadas de consulta y compatibilidad con SQL
- Funciones analíticas de SQL
- Funciones de estimación de alto rendimiento
- UDF y procedimiento almacenado
- Perfil de consulta de demostración
Gestionar la seguridad
- Acceso
- Autenticación
- Autorización
- Protección y cifrado de datos
Control de acceso y gestión de usuarios
- Funciones del sistema
- Funciones personalizadas y herencia
- Propiedad
- Configurar y administrar el acceso
Datos semiestructurados
- Consultar datos semiestructurados
- Cargar y descargar datos semiestructurados
Protección de datos continua
- Clonación
- Viaje en el tiempo
- Replicación de base de datos y commutación por error
Compartir datos
- Proveedores de datos
- Consumidores de datos
- Cuentas de lector
- El mercado de datos Rendimiento y simultaneidad
- Agrupación de datos
- Escalar un almacén virtual
- Sugerencias de rendimiento de SQL
- Gestión y seguimiento de cuentas y recursos
- Facturación y uso de recursos del sistema
- Gestión de almacenes virtuales
- Independencia y segmentación de la carga de trabajo
- Herramientas de supervisión: monitores de recursos.
- herramientas de supervisión: esquema de información y uso de la cuenta
Es necesario tener experiencia previa en bases de datos y SQL. Conocimiento de tecnologías Cloud y data warehousing es deseable pero no excluyente.
Todas las empresas con centro de trabajo en territorio estatal, independientemente de su tamaño o ubicación, que coticen por la contingencia de Formación Profesional a la Seguridad Social disponen de un crédito anual para la formación continua de sus trabajadores.
Las empresas pueden organizar y gestionar los fondos ante la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE) con sus propios medios, o bien dejar la gestión de las bonificaciones a los centros de formación que contrata, que deberán estar acreditados e inscritos en el registro de entidades de formación.
