Snowflake ile dünyayı değiştirmeden önce, çalışacağın veri türlerini tanıman gerekir. Sorgularda metin verisini nasıl kullanacağını ve sütunları nasıl tanımlayacağını öğrenecek, ayrıca herhangi bir tablodan sütun ayrıntılarını nasıl alacağını keşfedeceksin. Ardından sayısal veri türlerinde ve tarih/saat verilerinde ustalaşacak, duyarlılık, ölçek ve dizgeleri zaman damgalarına dönüştürmeyi anlayacaksın.

Metin veri türleri

Bu metin verisi mi?

Büyük şehirde spor zamanı

Metin verilerini tanımlama

Sayısal veri türleri

FLOAT ile devam

Perakende tablosu oluşturma

Tarih-saat veri türleri

Datetime değerleri oluşturma

Hangi saat dilimi?

Ne zaman giriş yaptın?

Veri türleri

Artık Snowflake verini A'dan Z'ye bildiğine göre, onu düzenleyip dönüştürme zamanı. TRIM, SPLIT ve CONCAT ile metin verisi manipülasyonuyla başlayacak, ardından aritmetik ve SUM ile AVG gibi özet ölçüler dahil sayısal işlemlerde ustalaşacaksın. Yıl veya saat gibi bileşenleri çıkararak zaman damgası dönüşümlerini keşfedecek, tarihler arasındaki aralıkları hesaplayacak ve kişisel mantık uygulamak için kendi özel Snowflake fonksiyonlarını (UDF) oluşturacaksın.

Metin verilerini düzenleme

Görüntüleme uzunluğunu yönetme

Metin verilerini dönüştürme

Üyeleri motive eden pazarlama

Sayısal hesaplamalar

Karşılaştırma operatörleri

Üyelik fiyatlarını ayarlama

Hangisi daha çok kalori yakar?

Datetime verilerini dönüştürme

Bir zaman damgasını parçalama

Spor salonunda ne kadar kaldın?

Randevu ayarlama

Snowflake'te kullanıcı tanımlı fonksiyonlar

Kendi Snowflake fonksiyonunu oluşturma

Spor salonu üyelerini verimliliğe göre sıralama

Veri Manipülasyonu

Bu son bölümde, Snowflake'in daha ileri işlevleriyle vitesi yükselteceksin. VARIANT veri türleri (yarı-yapılandırılmış veri) ile başlayacak, üst düzey ve iç içe geçmiş verileri nokta gösterimi ve köşeli ayraç gösterimi kullanarak ayrıştırmayı öğrenecek, ardından birden fazla CTE oluşturarak common table expression'larda (CTE) ustalaşacaksın. Son olarak, veriyi rapor ve analizlere hazır, kolay okunur bir biçime dönüştürmek için PIVOT anahtar sözcüğünü kullanarak pivotlanmış tablolar oluşturup bölümü tamamlayacaksın.

Yarı Yapılandırılmış Veriyi Düzleştirme

İç içe geçmiş verileri alma

Kişisel bilgilerle çalışmak

Bir spor salonu üyesi açıklaması oluşturma

Birden çok common table expression

Üst performans gösterenleri belirleme

Kıdemli üyelerin antrenmanlarını karşılaştırma

Verileri Pivotlama

Antrenman süresini değerlendirme

CrossFit popüler bir antrenman mı?

Hangi antrenmanlar en çok kalori yaktırır?

Tebrikler!

İleri düzey Snowflake teknikleri

Snowflake'in temellerini, veri türlerinden başlayarak sağlamlaştır. Snowflake'in hangi veri türlerini saklayabildiğini ve bu veriler üzerinde hangi işlemlerin yapılabileceğini öğreneceksin. Snowflake'in farklı veri türlerini anladıktan sonra, TRIM, AVG, SUM ve DATEDIFF gibi fonksiyonlarla veriyi düzenleyip dönüştürmeye başlayacaksın. Hatta veri manipülasyonunu özelleştirip hızlandırmak için kendi fonksiyonlarını da tanımlayacaksın.

Veriyi rahatça düzenleyip dönüştürür hale geldikten sonra, araç kutuna birkaç kullanışlı araç daha ekleyeceksin. Yarı-yapılandırılmış veriyi en iyi şekilde nasıl düzleştireceğini ve birden fazla common table expression nasıl kuracağını öğreneceksin. Bu kursu tamamlamadan önce, Snowflake'te veriyi pivotlama sanatında ustalaşacaksın.

Data Manipulation in Snowflake

Snowflake veri türlerini ve işlevlerini öğrenin; metin, sayı ve tarihleri özelleştirin.

Snowflake'te Veri Türleri ve Fonksiyonlar

Özel işlevler ve pivot tablolar oluştururken metin, sayı ve tarihleri işlemek için Snowflake veri türlerini ve işlevlerini öğrenin.

Yardımcı Veri Mühendisi Kar Tanesi'nde

Hangi saat dilimi?

Snowflake'te Veri Türleri ve Fonksiyonlar

Uygulamalı etkileşimli egzersiz