Curso Snowflake Gratuito

🚀 𝗤𝘂𝗶𝗲𝗿𝗲𝘀 𝗮𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲𝗿 𝘀𝗼𝗯𝗿𝗲 ❄️ 𝗦𝗻𝗼𝘄𝗳𝗹𝗮𝗸𝗲 ❄️?

W𝗼𝗿𝗸𝘀𝗵𝗼𝗽 𝗴𝗿𝗮𝘁𝘂𝗶𝘁𝗼 𝗼𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲. Ya disponible!!

📚 Acceder Curso: https://lnkd.in/dG6hDCKm

Tras la buena acogida de los realizados recientemente sobre 𝗙𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰: https://lnkd.in/dF44GQ75 y 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗿𝗶𝗰𝗸𝘀: https://lnkd.in/dBjBhJRc, tenéis ahora la oportunidad de aprender Snowflake

✅ 𝗤𝗨𝗘 𝗔𝗣𝗥𝗘𝗡𝗗𝗘𝗥𝗔𝗦?

𝟭. 𝗙𝘂𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼𝘀 𝘆 𝗮𝗿𝗾𝘂𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗱𝗲 𝗦𝗻𝗼𝘄𝗳𝗹𝗮𝗸𝗲- Separación de compute y storage para escalar de forma independiente.- Uso de Virtual Warehouses como motores de ejecución aislados.- Arquitectura multi-cloud compatible con AWS, Azure y GCP

𝟮. 𝗔𝗹𝗺𝗮𝗰𝗲𝗻𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘆 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀- Manejo de estructuras como Databases, Schemas, Tables (permanent, transient, temporary).- Stages internos y externos (S3, GCS, Azure Blob) usados para carga de datos.- Funciones avanzadas: Time Travel y Fail-Safe para auditoría y recuperación histórica

𝟯. 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘆 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼- Uso de Snowflake SQL para operaciones ETL/ELT.- Automatización con Streams + Tasks para pipelines en tiempo real.- Materialización y performance con Materialized Views y Query Caching.

𝟰. 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗰𝗼𝗻 𝗵𝗲𝗿𝗿𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗮𝘀 𝗲𝘅𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘀- Conectores nativos para Spark, Power BI, Tableau, Databricks, Looker.- Integración mediante API, JDBC, ODBC y Snowflake Connector for Python.- Exposición de datos a aplicaciones externas mediante External Functions

𝟱. 𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗲 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹- Uso de Snowpark (Java, Scala, Python) para ejecutar lógica dentro del motor.- Entrenamiento y despliegue de modelos con Snowpark ML y frameworks como TensorFlow/Hugging Face.- Procesamiento distribuido sin mover datos gracias al modelo de ejecución in-database.

𝟲. 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗿𝘁𝗶𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘆 𝗴𝗼𝗯𝗶𝗲𝗿𝗻𝗼 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝘁𝗼𝘀- Secure Data Sharing para compartir datos entre cuentas sin copias físicas.- Gobierno y auditoría con Access Control, Roles y Policies.- Masking Policies y Row Access Policies para protección de datos sensibles.

𝟳. 𝗢𝗽𝘁𝗶𝗺𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗿𝗲𝗻𝗱𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝘆 𝗰𝗼𝘀𝘁𝗼𝘀- Ajuste de Virtual Warehouses: tamaño, auto-suspend y auto-resume.- Optimización de almacenamiento y consultas con Micro-partitioning & Clustering.- Análisis de rendimiento mediante Query Profile y Resource Monitors.