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.

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

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

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

Karşılaştırma operatörleri

Snowflake'te Veri Türleri ve Fonksiyonlar

Uygulamalı etkileşimli egzersiz