En este módulo de capacitación en el aula virtual de Snowflake, aprenderás a realizar cargas masivas en Snowflake a través de AWS S3, Azure Blob Storage y GCP Bucket Storage. Junto con esto, estudiarás Snowflake Architecture y el almacenamiento en caché en el almacén de datos de Snowflake.

• AWS y comprensión del almacenamiento S3.
• Arquitectura de copo de nieve y almacenamiento en caché.
• AZURE y comprensión del almacenamiento de blobs.
• GCP y comprensión del almacenamiento en depósitos.

Resultados de aprendizaje: Al final de este módulo, obtendrás una experiencia en tiempo real del uso de AWS S3 Storage, Azure Blob Storage y GCP Bucket Storage en la plataforma de almacenamiento de datos Snowflake. También adquirirás un conocimiento profundo de la arquitectura y el almacenamiento en caché de Snowflake.

Este módulo de capacitación en línea de Snowflake te proporcionará una visión detallada de los formatos de archivo de carga/descarga de datos, el almacenamiento de datos interna y externamente y el uso del comando COPY INTO. También aprenderás cómo acceder al almacenamiento interno y en la nube de Snowflake y cómo realizar la descarga de datos.

• Formatos de archivo.
• Almacenamiento interno y externo.
• Copiar en uso.
• Almacenamiento interno de Snowflake.
• Acceso a datos de almacenamiento en la nube en Snowflake (GCP, AZURE y AWS).
• Descarga de datos.

Resultados del aprendizaje: Al completar este módulo, obtendrás una comprensión práctica de la carga y descarga de datos. Además, sabrás cómo acceder al almacenamiento interno y al almacenamiento en la nube de Snowflake.

En este módulo, aprenderás una descripción detallada de Snowpipe, Carga continua, Carga masiva y Comandos como PUT, GET.

• Accediendo a Snowpipe.
• Comandos PUT y GET.
• Carga masiva desde el almacenamiento en la nube.
• Carga continua.

Resultados del aprendizaje: Al final de este módulo, podrá trabajar con Snowpipe y realizar cargas continuas y masivas en él.

En este módulo, aprenderás los casos de uso del conector Python Snowflake y los conectores BI. Además, estarás familiarizado con otros conectores Snowflake.

• Conector de Snowflake y casos de uso Python.
• Casos de uso de conectores BI.
• Otros conectores prácticos.

Resultados de aprendizaje: Al final de este módulo, obtendrás una experiencia en tiempo real del conector de Python Snowflake y otros conectores Snowflake.

Este módulo de Snowflake te ayuda a dominar conceptos como el tipo de datos variantes, las opciones de formato de archivo y la creación de etapas. También aprenders cómo cargar los datos semiestructurados y cómo acceder a los archivos JSON a través de la declaración “seleccionar”.

• Tipo de datos variante.
• Opciones de formato de archivo.
• Creando etapas.
• Carga de datos semiestructurados JSON en tablas SF.
• Accediendo a JSON con la declaración de selección.

Resultados del aprendizaje: Al completar este módulo, podrás utilizar un tipo de datos variante para almacenar los datos y utilizar diferentes tipos de archivos para manejar datos semiestructurados. Junto con esto, obtendrás una comprensión profunda de cómo cargar los datos semiestructurados y acceder al archivo JSON.

Este módulo trata los conceptos de programación de Snowflake, como la creación de tareas, secuencias y procedimientos de acceso con las tareas. Además, aprenderás cómo programar las tareas y cómo automatizar el proceso de carga con regularidad.

• Creando Tareas.
• Corrientes.
• Acceder a procedimientos con tareas.
• Programación según la hora con diferentes zonas horarias.
• Automatice el proceso de carga diaria y semanalmente.

Resultados del aprendizaje: Al final de este módulo, adquirirás conocimientos prácticos para crear las tareas y los flujos, programar las tareas y automatizar el proceso de carga.  

En este módulo de capacitación de la base de datos de Snowflake se analiza la importancia de compartir datos de la plataforma en la nube Snowflake, cómo compartir datos con cuentas Snowflake y Non-Snowflake. También se ocupa de los privilegios para compartir datos, la conexión de objetos compartidos con herramientas de BI, los desafíos y las limitaciones para compartir datos.

• Uso de compartir datos.
• Compartir datos con diferentes cuentas.
• Compartir datos con cuentas que no son de SF utilizando cuentas de lector.
• Importancia de las cuentas de los lectores.
• Privilegios en el intercambio de datos.
• Desafíos con el intercambio entre regiones y la replicación de la comprensión.
• Conexión de objetos compartidos con herramientas de BI como POWER BI.
• Limitaciones con el intercambio de datos.

Resultados del aprendizaje:  Al final de este módulo, podrás compartir los datos de diferentes maneras y estará familiarizado con las medidas de seguridad necesarias para compartir los datos.

El módulo Clonación en Snowflake le proporciona una visión detallada de cómo controlar el acceso a objetos clonados y cuál es el impacto de DDL, DML y retención de datos en la clonación.

• Privilegios de control de acceso para objetos clonados.
• Objetos de clonación y Snowflake.
• Impacto de DDL en la clonación .
• Impacto del DML y la retención de datos en la clonación.

Resultados de aprendizaje: Al final de este módulo, obtendrás un amplio conocimiento sobre cómo acceder a los objetos clonados, clonar objetos de copo de nieve, tuberías, flujos y tareas. Junto con esto, también obtendrá conocimientos prácticos sobre cómo DDL, DML y la retención de datos afectan la clonación.

En este módulo, aprenderás cómo recuperar datos históricos, habilitar o deshabilitar el viaje en el tiempo. También estudiarás el período de retención de datos y la clonación a través del viaje en el tiempo.

• Introducción a los viajes en el tiempo.
• Consulta de datos históricos.
• Habilitar y deshabilitar el viaje en el tiempo.
• Período de retención de datos.
• Clonación mediante viajes en el tiempo (solo bases de datos, esquemas y tablas).

Resultados del aprendizaje: Al final de este módulo, adquirirás una experiencia en tiempo real sobre el uso del viaje en el tiempo para consultar datos históricos y realizar la clonación.