Gestionar la longitud de visualización

El equipo de Front-End Engineering te ha hecho una petición. Su nueva web solo puede mostrar descripciones de funcionalidades de suscripción con menos de 100 caracteres. Quieren saber qué registros de la tabla subscription_plans deben actualizarse antes de lanzar la nueva versión.

Trabajarás con el esquema CORE_GYM de la base de datos, empezando por COURSE_41769.

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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?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

Ejercicio actual

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!