课程主页: https://www.coursera.org/learn/snowflake-intro-app-developers-data-scientists-data-engineers
在如今的数据驱动时代，掌握一款强大的数据平台是每位开发者、数据科学家和数据工程师必备的技能。其中，Snowflake作为一款云数据平台，因其灵活性、可扩展性和强大的分析能力而备受推崇。今天，我想和大家分享一下我在Coursera上学习的《Snowflake入门教程》课程的体验与收获。
课程概述
这个课程的设计非常合理，旨在帮助学习者从零基础入门，到逐步掌握Snowflake的使用和应用。课程的内容涵盖了从建立应用程序到构建数据管道，再到创建AI模型和工作流的全过程。课程分为三个部分：首先学习Snowflake的核心对象，如虚拟仓库、阶段、数据库等；接着是稍微高级的对象和功能，最后是实践中的应用场景。
课程大纲
1. Snowflake的核心对象与架构
课程一开始，学习者将创建一个免费试用账户，打开工作表并查询示例数据。接着学习如何扩展虚拟仓库，以及如何创建用于获取“Tasty Bytes”数据的虚拟仓库。学习者将深入了解阶段、数据库、模式及表，并掌握处理半结构化数据的技巧。此外，课程还对Snowflake的不同架构层进行了介绍，十分全面。
2. Snowflake特性概览
学习者将会识别数据中一个最近引入的“错误”，并利用时间旅行的功能进行修正。同时，课程会介绍持久表、临时表和克隆的概念，帮助学习者理解如何创建资源监控器，以及如何创建用户定义函数、用户定义表函数和SQL存储过程。课程还涵盖了基于角色的访问、VS Code扩展、Snowpark DataFrames和Snowflake CLI等高级功能。
3. 建设工作负载概述：数据工程、AI/ML和应用程序
在最后一部分，学习者将探索四个Snowflake工作负载：数据工程、生成AI、机器学习和应用。通过实际案例，学习者将更深入地理解每种工作负载的应用场景，比如数据工程中的Snowpipe流数据采集、生成AI中的Snowflake Cortex LLM特性、机器学习中的XGBoost模型以及应用程序中运行Streamlit应用的实用技巧。
总的来说，这门课程对想要深入了解Snowflake的学习者来说是一个绝佳的选择。无论您是刚刚接触数据平台的新手，还是希望提升现有技能的专业人士，这门课程都能帮助您掌握Snowflake的应用与实现，很适合大多数人的需求。
如果你还在犹豫是否要学习Snowflake，不妨试试这个Coursera的课程，带着好奇心和学习的热情投入其中，定会有所收获！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/snowflake-intro-app-developers-data-scientists-data-engineers