Snowy Peak 的資料團隊建立了一個檢視，會根據感測器資料、巡邏報告與歷史模式，計算各度假村的綜合雪崩風險分數。他們想把這個風險分數分享給外部的保險合作夥伴，但對方絕對不能看到用來計算的 SQL 邏輯。
「團隊應該使用哪一種檢視？」
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先認識 Snowflake 的核心架構——其三層設計如何將運算、儲存與服務分離，進而達成大規模擴充。你也會探索 Snowsight 介面，並學會 Snowflake 中的每個物件如何納入層級化的結構。
學習如何建立與設定驅動你 Snowflake 環境的物件。你會針對不同工作負載調整虛擬倉儲的規模與效能，接著實作將結構化與半結構化資料載入到資料表。
深入引擎底層，了解 Snowflake 如何透過微分割與叢集鍵來實體組織資料。你也會比較各種資料表類型與檢視表，掌握各自的適用情境，並探索 Snowflake 如何在傳統資料之外處理非結構化檔案。
當前練習
以 Snowflake 不斷成長的 AI/ML 生態系作為你的基礎收尾——從 Snowpark 與 Cortex，到 Streamlit 與 Notebooks。你也會學到關鍵的資料保護技術，如 Time Travel 與複製，並了解 Snowflake Marketplace 如何讓資料分享更容易。
