Une formation Snowflake permet d'apprendre à utiliser la Data Warehouse basée sur le Cloud, désormais incontournable dans les domaines de la Data Science et du Machine Learning. Découvrez pourquoi et comment vous former à l'utilisation de Snowflake.
Depuis sa création en 2012, Snowflake s’est imposée comme l’une des plateformes de Data Management les plus utilisées à l’échelle mondiale. Sa Data Warehouse proposée sous forme de service Cloud constitue une petite révolution dans le domaine du Big Data.
Si cette plateforme présente bien des similitudes avec les Data Warehouses traditionnelles, elle se distingue par des fonctionnalités et des capacités originales et très utiles. Elle évite notamment d’avoir à choisir, installer, configurer et gérer le hardware sous-jacent.
De plus, il n’y a aucun logiciel à installer et la maintenance, la gestion et la configuration sont directement prises en charge par Snowflake. Par conséquent, la maîtrise de cette plateforme est aujourd’hui très recherchée en entreprise. Il s’agit désormais d’un outil indispensable pour les Data Engineers, les Data Scientists et les Machine Learning Engineers.
Pourquoi apprendre à utiliser Snowflake ?
En séparant le stockage du calcul, la Data Warehouse basée sur le Cloud de Snowflake permet une élasticité indépendante de chacune de ces composantes. En fonction des besoins, il est donc possible d’étendre les capacités de calcul ou de stockage à un coût très économique. Vous ne payez que pour les capacités et les performances que vous utilisez.
Par ailleurs, Snowflake est compatible avec la plupart des formats de données les plus communs comme JSON, Avro, Parquet, ORC et XML. Elle permet aux ingénieurs et aux scientifiques des données d’interagir avec la data via une expérience utilisateur distincte, et fluidifie ainsi tout le processus analytique.
Dans le domaine de la Data Science, Snowflake permet de gagner un temps précieux en automatisant la préparation des données et en simplifiant l’accès aux données. La plateforme intègre par ailleurs de nombreux outils de Machine Learning comme DataRobot, Dataiku ou Amazon SageMaker. Des connecteurs Spark, Python et Apache Arrow offrent également une connectivité aux bibliothèques de Machine Learning open source.
Elle simplifie le stockage, le déplacement, la transformation et le partage d’ensembles de données. Elle est aussi utilisée pour analyser des données.
Pour toutes ces raisons, Snowflake est aujourd’hui l’une des solutions de Data Management les plus utilisées, et sa maîtrise constitue une compétence très recherchée en entreprise. Elle permet de prétendre à des postes hautement rémunérés.
Si vous êtes Data Scientist, Data Engineer ou Machine Learning Engineer, cette compétence vous offre la possibilité d’accroître vos prétentions salariales. Il est donc très judicieux d’apprendre à utiliser cette solution qui facilitera d’ailleurs fortement votre travail au quotidien…
Comment suivre une formation Snowflake ?
Pour apprendre à utiliser Snowflake, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest : le leader francophone des formations de Data Science. Nous vous proposons d’acquérir la maîtrise de Snowflake à travers notre formation de Data Engineer.
Ce programme vous propose d’apprendre le métier d’ingénieur des données. Vos missions seront notamment de comprendre les besoins d’une entreprise en architecture de stockage et de calcul, de construire des pipelines de données, de déployer et d’adapter des modèles de Machine Learning, ou encore de définir une stratégie Data globale.
Vous apprendrez à maîtriser divers outils de Data Engineering tels que le langage Python, Bash, Cassandra, Spark, Hadoop, Kafka, Docker, Airflow, et bien sûr Snowflake. N’attendez plus et découvrez cette formation innovante basée sur le » blended learning « . En quelques semaines seulement, vous pouvez obtenir un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne.
Si vous êtes déjà Data Scientist, DataScientest propose aussi une formation de Machine Learning Engineer. Ce programme vous permettra de gagner en compétences et d’apprendre à mettre en production les modèles de Machine Learning. Vous apprendrez à maîtriser Git et GitHub, Flask, Docker, Kubernetes, Airflow, ou encore Snowflake.
Vous savez désormais comment et pourquoi suivre une formation Snowflake. Parmi les autres outils de Data Engineering, découvrez aussi la plateforme de conteneurisation Docker et le service d’hébergement de code informatique GitHub.
