Engenharia de Dados com Snowflake e AWS

Description

Curso de Snowflake para Engenheiro de Dados

Este curso abrangente de Snowflake destina-se a engenheiros de dados que buscam aprimorar suas habilidades na gestão eficiente e escalável de dados na nuvem. Com um foco prático e hands-on, os participantes serão guiados desde os fundamentos até os conceitos avançados da plataforma Snowflake, que oferece uma arquitetura de data warehouse moderna e totalmente gerenciada.

Vantagens de Utilizar Snowflake para Engenharia de Dados:

• Escalabilidade Elástica: Uma das principais vantagens do Snowflake é sua arquitetura de armazenamento de dados na nuvem, que permite escalabilidade elástica. Isso significa que os engenheiros de dados podem dimensionar facilmente os recursos conforme necessário, lidando eficientemente com cargas de trabalho variáveis e garantindo desempenho consistente, independentemente do volume de dados.

• Compartilhamento de Dados Simplificado: Snowflake introduz uma abordagem única para o compartilhamento de dados entre diferentes departamentos e equipes. Utilizando o conceito de compartilhamento de dados seguro e controlado, os engenheiros de dados podem criar uma fonte única de verdade para os dados, promovendo a colaboração eficiente e a consistência na análise de dados em toda a organização.

• Integração Perfeita com Ferramentas de Análise: Snowflake é projetado para integração perfeita com uma variedade de ferramentas de análise de dados, permitindo que os engenheiros de dados criem ecossistemas completos para análise de dados avançada. A compatibilidade com SQL padrão facilita a transição para a plataforma, enquanto a interoperabilidade com ferramentas populares, como Tableau e Power BI, amplia as opções para a visualização e exploração de dados.

Neste curso abordamos:

1. Conceitos Básicos do Snowflake

2. Arquitetura da Plataforma

3. Virtual Warehouses - os Clusters

4. Trabalhar com dados Semi-Estruturados

5. Integrar o Snowflake com a AWS

6. Usar Stages, Storage Integration e Snowpipes

7. Usar AWS S3, SQS, IAM

8. Ingerir dados em near-realtime automaticamente

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