Before you can change the world using Snowflake, you need to know the type of data you'll be working with. You'll start with text data, learning to use it in queries and define columns, plus discover how to retrieve column details from any table. Then you'll master numeric data types and date/time data, understanding precision, scale, and how to convert strings to timestamps.

Text data types

Is that text data?

Working out in the big city

Defining text data

Numeric data types

Go with the FLOAT

Creating a retail table

Datetime data types

Building datetime values

Which timezone?

When did you check in?

Data types

Now that you know your Snowflake data inside-and-out, it's time to manipulate and transform it. You'll begin with text data manipulation using TRIM, SPLIT, and CONCAT, then master numeric operations like arithmetic and summary measures with SUM and AVG. You'll explore timestamp transformations by extracting components like year or hours, calculating intervals between dates, and create your own custom Snowflake functions (UDFs) to implement personalized logic.

Manipolare i dati testuali

Gestire la lunghezza di visualizzazione

Trasformare i dati testuali

Marketing motivazionale per i soci

Calcoli numerici

Operatori di confronto

Adeguare i prezzi degli abbonamenti

Cosa brucia più calorie?

Manipolare i dati datetime

Scomporre un timestamp

Per quanto tempo sei rimasto in palestra?

Fissare appuntamenti

Funzioni definite dall’utente in Snowflake

Crea la tua funzione in Snowflake

Classificare gli iscritti in base all’efficienza

Manipulating Data

In this final chapter, you'll crank the heat up with Snowflake's more advanced functionality. You'll start with VARIANT data types (semi-structured data), learning to parse top-level and nested data using dot-notation and bracket-notation, then master common table expressions (CTEs) by building and using multiple CTEs. Finally, you'll wrap up by creating pivoted tables using the PIVOT keyword to transform data into an easy-to-digest format, ready for reports and analysis.

Flattening Semi-Structured Data

Retrieving nested data

Working with personal info

Building a gym member description

Multiple common table expressions

Identifying high-performers

Comparing senior workouts

Pivoting Data

Evaluating workout length

Is CrossFit a popular workout?

Which workouts burn the most calories?

Congratulations!

Advanced Snowflake techniques

Consolida le basi di Snowflake a partire dai tipi di dati. Capirai quali tipi di dati può archiviare Snowflake e quali operazioni puoi eseguire su quei dati. Una volta compresi i diversi tipi di dati di Snowflake, inizierai a manipolarli e trasformarli con funzioni come TRIM, AVG, SUM e DATEDIFF. Potrai persino definire funzioni personalizzate per adattare e semplificare la manipolazione dei dati.

Quando sarai a tuo agio con la manipolazione e la trasformazione dei dati, aggiungerai qualche strumento utile alla tua cassetta degli attrezzi. Imparerai i metodi migliori per appiattire dati semi-strutturati e costruire più common table expressions. Prima di mettere il tocco finale al corso, padroneggerai l’arte del pivot dei dati in Snowflake.

Data Manipulation in Snowflake

Impara i tipi di dati e funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date.

Tipi di dati e funzioni in Snowflake

Impara i tipi di dati e le funzioni di Snowflake per gestire testo, numeri e date mentre crei funzioni personalizzate e tabelle pivot.

Ingegnere dati associato in Snowflake

Operatori di confronto

Tipi di dati e funzioni in Snowflake

Esercizio pratico interattivo