دوره آموزشی مقدمه‌ای بر Snowflake برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و مهندسان داده

Snowflake یکی از محبوب‌ترین و سریع‌ترین پلتفرم‌های ابری برای مدیریت داده، تحلیل اطلاعات، مهندسی داده، توسعه برنامه‌های کاربردی و ساخت راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. امروزه بسیاری از سازمان‌های بزرگ از Snowflake برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند و این پلتفرم به یکی از مهارت‌های پرتقاضا در حوزه داده و هوش مصنوعی تبدیل شده است.

این دوره به شما کمک می‌کند تا از سطح کاملاً مبتدی، کار با Snowflake را آغاز کرده و به‌تدریج با امکانات پیشرفته آن آشنا شوید. در طول دوره، یاد می‌گیرید چگونه محیط Snowflake را مدیریت کنید، داده‌ها را سازمان‌دهی نمایید و از قابلیت‌های مدرن این پلتفرم برای توسعه برنامه‌ها، ساخت مدل‌های هوش مصنوعی و ایجاد جریان‌های پردازش داده استفاده کنید.

در ابتدای دوره، با معماری و مفاهیم اصلی Snowflake آشنا می‌شوید. سپس نحوه ایجاد و مدیریت مهم‌ترین اجزای این پلتفرم مانند Virtual Warehouse، Database، Schema، Table و Stage را یاد می‌گیرید و درک می‌کنید که هر یک چه نقشی در ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها دارند.

در ادامه، با قابلیت‌های پیشرفته Snowflake آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه از ویژگی‌هایی مانند Time Travel برای بازیابی نسخه‌های قبلی داده‌ها، Cloning برای ایجاد کپی‌های سریع از پایگاه‌های داده، Resource Monitors برای کنترل مصرف منابع و Stored Procedures و User-Defined Functions (UDFs) برای توسعه منطق سفارشی استفاده کنید.

یکی از بخش‌های جذاب این دوره، آشنایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی Snowflake است. یاد می‌گیرید چگونه از Snowflake Cortex LLM Functions برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بهره ببرید، برنامه‌های Streamlit را ویرایش و اجرا کنید و از Snowpark DataFrames برای پردازش و تحلیل داده‌ها با رویکردی مدرن استفاده نمایید.

در پایان دوره نیز با نقش Snowflake در حوزه‌های مهندسی داده (Data Engineering)، هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و توسعه اپلیکیشن‌های داده‌محور آشنا خواهید شد و آمادگی لازم برای شرکت در دوره‌های پیشرفته‌تر Snowflake را به دست می‌آورید.

این دوره برای مهندسان داده، تحلیلگران داده، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان، متخصصان هوش تجاری (BI)، مهندسان یادگیری ماشین و تمامی افرادی که قصد ورود به دنیای Snowflake و پلتفرم‌های داده ابری را دارند مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
ایجاد و مدیریت اجزای اصلی Snowflake شامل Virtual Warehouse، Database، Schema، Table و Stage
آشنایی با معماری و نحوه مدیریت داده‌ها در پلتفرم Snowflake
استفاده از قابلیت Time Travel برای بازیابی نسخه‌های قبلی داده‌ها
به‌کارگیری Cloning برای ایجاد نسخه‌های سریع و کم‌هزینه از داده‌ها
مدیریت منابع و هزینه‌ها با استفاده از Resource Monitors
توسعه توابع سفارشی (User-Defined Functions) و Stored Procedures در Snowflake
استفاده از Snowpark DataFrames برای پردازش و تحلیل داده‌ها
بهره‌گیری از Snowflake Cortex LLM Functions برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
آشنایی با قابلیت‌های Snowflake در مهندسی داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد
کسب آمادگی برای توسعه برنامه‌های داده‌محور و ادامه یادگیری دوره‌های پیشرفته Snowflake