In einem Snowflake-Training lernst du, wie man das cloudbasierte Data Warehouse benutzt, das in den Bereichen Data Science und Machine Learning nicht mehr wegzudenken ist. Erfahre, warum und wie du dich in der Nutzung von Snowflake schulen lassen kannst.
Seit seiner Gründung im Jahr 2012 hat sich Snowflake als eine der weltweit meistgenutzten Plattformen für das Datenmanagement etabliert. Sein Data Warehouse, das als Cloud-Service angeboten wird, ist eine kleine Revolution im Bereich Big Data.
Obwohl die Plattform viele Ähnlichkeiten mit herkömmlichen Data Warehouses aufweist, zeichnet sie sich durch neue und sehr nützliche Funktionen und Möglichkeiten aus. So entfällt beispielsweise die Notwendigkeit, die zugrunde liegende Hardware auszuwählen, zu installieren, zu konfigurieren und zu verwalten.
Außerdem muss keine Software installiert werden und die Wartung, Verwaltung und Konfiguration wird direkt von Snowflake übernommen. Folglich ist die Beherrschung dieser Plattform heute in Unternehmen sehr gefragt. Sie ist nun ein unverzichtbares Werkzeug für Data Engineers, Data Scientists und Machine Learning Engineers.
Warum sollte man ein Snowflake Training absolvieren?
Durch die Trennung von Speicherung und Berechnung ermöglicht das cloudbasierte Data Warehouse von Snowflake eine unabhängige Elastizität jeder dieser Komponenten. Je nach Bedarf ist es daher möglich, die Rechen- oder Speicherkapazitäten zu sehr günstigen Kosten zu erweitern. Du bezahlst nur für die Kapazitäten und die Leistung, die du nutzt.
Darüber hinaus ist Snowflake mit den gängigsten Datenformaten wie JSON, Avro, Parquet, ORC und XML kompatibel. Es ermöglicht Ingenieuren und Data Scientists, über eine eigene Benutzererfahrung mit den Daten zu interagieren, und macht so den gesamten Analyseprozess reibungsloser.
Im Bereich der Data Science spart Snowflake wertvolle Zeit, indem es die Datenvorbereitung automatisiert und den Zugriff auf die Daten vereinfacht. Die Plattform integriert außerdem zahlreiche Machine-Learning-Tools wie DataRobot, Dataiku oder Amazon SageMaker.
Spark-, Python- und Apache Arrow-Konnektoren bieten außerdem Konnektivität zu Open-Source-Bibliotheken für Machine Learning.
Sie vereinfacht das Speichern, Verschieben, Umwandeln und Teilen von Datensätzen. Sie wird auch zur Analyse von Daten verwendet.
Aus all diesen Gründen ist Snowflake heute eine der am häufigsten eingesetzten Lösungen für das Datenmanagement, und seine Beherrschung ist eine sehr gefragte Fähigkeit in Unternehmen. Sie ermöglicht es, sich für hochbezahlte Positionen zu bewerben.
Wenn du Data Scientist, Data Engineer oder Machine Learning Engineer bist, bietet dir diese Fähigkeit die Möglichkeit, deine Gehaltsvorstellungen zu erhöhen. Es ist daher sehr sinnvoll, den Umgang mit dieser Lösung zu erlernen, die dir deine tägliche Arbeit übrigens sehr erleichtern wird…
Wie kann man einen Snowflake Training finden?
Um zu lernen, wie man Snowflake benutzt, bist du DataScientest genau richtig. Wir bieten dir die Möglichkeit, Snowflake durch unsere Ausbildung zum Data Engineer zu beherrschen.
Dieses Programm bietet dir die Möglichkeit, den Beruf des Data Engineers zu erlernen. Zu deinen Aufgaben gehört es, die Anforderungen eines Unternehmens an die Speicher- und Rechenarchitektur zu verstehen, Datenpipelines aufzubauen, Machine-Learning-Modelle einzusetzen und anzupassen oder eine globale Datenstrategie zu definieren.
Du wirst lernen, verschiedene Data-Engineering Tools wie die Programmiersprache Python, Bash, Cassandra, Spark, Hadoop, Kafka, Docker, Airflow und natürlich Snowflake zu beherrschen. Warte nicht länger und entdecke diesen innovativen Kurs, der auf „blended learning“ basiert. In nur wenigen Wochen kannst du ein von der Université de la Sorbonne zertifiziertes Diplom erwerben.
Wenn du bereits Data Scientist bist, bietet DataScientest auch eine Ausbildung zum Machine Learning Engineer an. In diesem Programm wirst du deine Fähigkeiten erweitern und lernen, wie du Machine-Learning-Modelle in Produktion bringen kannst. Du wirst lernen, Git und GitHub, Flask, Docker, Kubernetes, Airflow oder Snowflake zu beherrschen.
Du weißt jetzt, wie und warum du eine Snowflake-Schulung besuchen solltest. Zu den weiteren Tools für Data Engineering gehören auch die Container-Plattform Docker und der Hosting-Dienst für Computercode GitHub.
