Analiza Danych w Snowflake - Python & DataFrames

Weź udział w trzydniowym warsztacie "Analiza Danych w Snowflake - Python & DataFrames," zaprojektowanym specjalnie dla Analityków Danych. Te praktyczne warsztaty zanurzą Cię w kluczowych aspektach Snowflake, koncentrując się na praktycznej analizie danych przy użyciu Pythona i DataFrames. Weź udział w praktycznych ćwiczeniach i scenariuszach z życia wziętych, aby zdobyć umiejętności niezbędne do efektywnego korzystania z Snowflake w Twojej organizacji.

Po zakończeniu warsztatu uczestnicy będą posiadali w wiedzę i praktyczne umiejętności potrzebne do wykorzystania Snowflake w analizie danych z użyciem Pythona i DataFrames. Usprawnij przetwarzanie danych dzięki możliwościom Snowflake i Pythona.

• Podstawowa znajomość SQL
• Podstawowa znajomość programowania w Pythonie
• Doświadczenie w analizie danych jest mile widziane, ale nie jest konieczne

1. Wprowadzenie do Snowflake Data Cloud
   • Wprowadzenie do Snowflake
   • Kluczowe funkcje i architektura
2. Interfejsy użytkownika
   • Korzystanie z interfejsu webowego Snowflake
   • Łączenie się przez różne narzędzia klienckie
   • Konfiguracja środowiska Python dla Snowflake
3. Pobieranie Danych przy użyciu Python i DataFrames
   • Ładowanie danych do DataFrames
4. Używanie Wbudowanych Funkcji do Przetwarzania i Formatowania Pobranych Danych
   • Funkcje tekstowe w Pythonie
   • Funkcje daty i czasu w Pythonie
5. Konwersja Typów Danych w DataFrames
   • Konwersja pomiędzy typami danych
   • Praktyczne zastosowania
6. Sortowanie DataFrames
   • Techniki sortowania
7. Filtrowanie Wierszy w DataFrames
   • Stosowanie warunków i operatorów logicznych
8. Funkcje Agregujące z DataFrames
   • Funkcje agregujące jak COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
9. Grupowanie i Filtrowanie Grup w DataFrames
   • Operacje GROUP BY
   • Filtrowanie grup z warunkami HAVING
10. Łączenie DataFrames
    • Scalanie DataFrames w celu symulacji operacji SQL JOIN
    • Praktyczne przykłady łączenia danych
11. Joins Wewnętrzne i Zewnętrzne, Iloczyn Kartezjański w DataFrames
    • Różnice między typami joinów
    • Kiedy używać każdego typu
12. Podzapytania z DataFrames
    • Symulacja podzapytań jednowierszowych i wielowierszowych
13. Operacje Zbiorowe z DataFrames
    • UNION, INTERSECT, EXCEPT
14. Funkcje Okienkowe z DataFrames
    • Operacje okienkowe jak ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE
15. Operacje DML z DataFrames
    • Operacje INSERT, UPDATE i DELETE
16. Praca z Danymi częściowo ustrukturyzowanymi
    • Ładowanie i zapytania do danych w formatach JSON, Avro i innych
17. Obiekty Bazodanowe
    • Zrozumienie tabel, widoków, sekwencji w kontekście Snowflake
    • Zarządzanie obiektami bazodanowymi przez Python
18. DDL – Tworzenie Tabel i Typów Danych w Snowflake
    • Używanie Pythona do wykonywania instrukcji CREATE TABLE
    • Definiowanie typów danych i ograniczeń
19. Time Travel i Klonowanie w Snowflake
    • Dostęp do danych historycznych i odzyskiwanie danych
    • Użycie klonowania do replikacji danych
20. Widoki – Tworzenie i Pobieranie Danych
    • Tworzenie i zarządzanie widokami w Snowflake przez Python
    • Praktyczne zastosowania widoków