¿Eso es dato de texto?

Entender el tipo de datos en una base de datos de Snowflake es imprescindible para cualquier profesional de datos. En este ejercicio, vas a trabajar directamente en la interfaz de Snowflake, explorando la base de datos que empieza por COURSE_41769 con la que trabajarás en este curso. ¡Suerte!

Nota: Nuestro Snowflake se ejecuta en un entorno virtual de Windows y puede tardar unos segundos en cargarse al principio.

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Tipos de datos y funciones en Snowflake

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Antes de cambiar el mundo con Snowflake, necesitas conocer el tipo de datos con los que vas a trabajar. Empezarás con datos de texto: aprenderás a usarlos en consultas y a definir columnas, además de descubrir cómo obtener los detalles de columnas de cualquier tabla. Después dominarás los tipos de datos numéricos y de fecha/hora, entenderás la precisión, la escala y cómo convertir cadenas en marcas de tiempo.

Exercise 1: Tipos de datos de texto Exercise 2: ¿Eso es dato de texto?

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Exercise 3: Entrenando en la gran ciudad Exercise 4: Definir datos de texto Exercise 5: Tipos de datos numéricos Exercise 6: Apuesta por FLOAT Exercise 7: Creando una tabla de retail Exercise 8: Tipos de datos de fecha y hora Exercise 9: Crear valores datetime Exercise 10: ¿Qué zona horaria?Exercise 11: ¿Cuándo hiciste el check-in?

Ahora que conoces tus datos de Snowflake a fondo, toca manipularlos y transformarlos. Empezarás con manipulación de texto usando TRIM, SPLIT y CONCAT; luego dominarás operaciones numéricas como aritmética y medidas de resumen con SUM y AVG. Explorarás transformaciones de marcas de tiempo extrayendo componentes como el año u horas, calculando intervalos entre fechas y creando tus propias funciones personalizadas de Snowflake (UDF) para implementar lógica a medida.

Exercise 1: Manipular datos de texto Exercise 2: Gestionar la longitud de visualización Exercise 3: Transformación de datos de texto Exercise 4: Marketing para motivar a los socios Exercise 5: Cálculos numéricos Exercise 6: Operadores de comparación Exercise 7: Ajustar los precios de la suscripción Exercise 8: ¿Qué quema más calorías?Exercise 9: Manipular datos de fecha y hora Exercise 10: Desglosar un timestamp Exercise 11: ¿Cuánto tiempo estuviste en el gimnasio?Exercise 12: Concertando citas Exercise 13: Funciones definidas por el usuario en Snowflake Exercise 14: Crea tu propia función de Snowflake Exercise 15: Clasificar a los socios del gimnasio por eficiencia

En este capítulo final, subirás el nivel con funcionalidades más avanzadas de Snowflake. Empezarás con tipos de datos VARIANT (datos semiestructurados), aprendiendo a parsear datos de nivel superior y anidados usando la notación de punto y de corchetes; luego dominarás las expresiones de tabla comunes (CTE) construyendo y usando múltiples CTE. Para terminar, crearás tablas con pivote usando la palabra clave PIVOT para transformar los datos en un formato fácil de interpretar, listo para informes y análisis.

Exercise 1: Aplanar datos semiestructurados Exercise 2: Recuperar datos anidados Exercise 3: Trabajar con información personal Exercise 4: Creando una descripción de miembro del gimnasio Exercise 5: Múltiples expresiones de tabla comunes Exercise 6: Identificar a los que más rinden Exercise 7: Comparar entrenamientos de personas senior Exercise 8: Crear tablas dinámicas (Pivoting Data)Exercise 9: Evaluar la duración del entrenamiento Exercise 10: ¿Es popular el CrossFit?Exercise 11: ¿Qué entrenamientos queman más calorías?Exercise 12: ¡Enhorabuena!