Programme Snowflake
Administrateurs et responsables de la plateforme data
Chefs de projet data souhaitant comprendre les capacités de l'outil
Durée : 3,5 jours - 25 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
Les objectifs
pré-requis
Notions de bases de données relationnelles
Aucun niveau SQL avancé requis : une demi-journée de mise à niveau est intégrée au programme
Un accès Snowflake de formation avec rôle, warehouse et droits de chargement
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement
- 1 poste de travail complet par personne
- De nombreux exercices d'application
- Mise en place d'ateliers pratiques
- Remise d'un support de cours
- Remise d'une attestation de stage
Modalités d'évaluation des acquis
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
Accessibilité handicapés
- Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
- Guide d’accessibilité à l’accueil.
Le Programme
Fondations SQL et découverte de Snowflake
Mise à niveau SQL
Rappels : SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCT
Fonctions et agrégats : COUNT, SUM, AVG, GROUP BY, HAVING
Jointures : INNER, LEFT (comprendre et choisir la bonne jointure)
Sous-requêtes et CTEs (WITH) pour structurer ses requêtes
Logique conditionnelle : CASE, COALESCE, conversions de types
Atelier pratique : Série d'exercices SQL progressifs directement dans Snowsight.
Pour aller plus loin (selon l'avancement du groupe) :
Introduction aux window functions : ROW_NUMBER, RANK, agrégats fenêtrés
FULL OUTER JOIN et cas particuliers de jointures
Fondamentaux Snowflake
Architecture 3 couches : stockage, compute, cloud services
Comprendre les micro-partitions et le stockage colonnaire
Éditions, régions, structure d'un compte Snowflake
Prise en main de Snowsight : worksheets, navigation, databases, schémas, objets
Virtual warehouses : tailles, auto-suspend, auto-resume, séparation des workloads
Atelier pratique : Configurer son environnement de travail (database, schéma, warehouse) et premières requêtes sur des jeux de données fournis.
Chargement, transformation et industrialisation
Chargement et transformation des données
Stages : internal et external (S3 ou Azure Blob, GCS)
COPY INTO et file formats : CSV, JSON
Données semi-structurées : type VARIANT, FLATTEN
Format Parquet et options avancées de COPY INTO
Bonnes pratiques de modélisation : tables permanentes, transient, temporaires
Atelier pratique : construction d'un pipeline complet (charger les fichiers bruts vers un stage et exposer les données sous forme de vues métier).
Pour aller plus loin (selon l'avancement du groupe) :
Snowpipe : ingestion continue et automatisée (démo)
Industrialisation d'un projet Snowflake
Time Travel : requêtes AT / BEFORE, UNDROP, récupération de données supprimées (connaître le Fail-Safe et ses limites)
Zero-Copy Cloning : créer des environnements de dev/test instantanés et sans coût de stockage
Streams & Tasks : détecter les changements (CDC) et orchestrer des traitements
Query Profile : lire un plan d'exécution, repérer les opérateurs coûteux pour optimiser une requête
Data Sharing : secure shares et reader accounts pour partager les données sans copier
Atelier pratique : Cloner un environnement, simuler et récupérer un incident, automatiser un traitement avec stream + task.
Pour aller plus loin (selon l'avancement du groupe) :
Dynamic Tables : l'approche déclarative des transformations
Les 3 niveaux de cache et les clustering keys : arbitrages performance / coûts
IA et étude de cas
L'IA dans Snowflake : Cortex
Découvrir Snowflake Cortex et connaître ses possibilités
Fonctions LLM en SQL : AI_COMPLETE, SUMMARIZE, TRANSLATE, SENTIMENT, EXTRACT_ANSWER
Cortex Analyst : interroger ses données en langage naturel via un modèle sémantique
Gouvernance et coûts des fonctions IA
Atelier pratique : enrichir un jeu de données réel avec les fonctions LLM (analyse et traduction)
Pour aller plus loin (selon l'avancement du groupe) :
Document AI : extraire des informations structurées depuis des PDF et documents (démo)
Cortex Code : l'assistant SQL intégré à Snowsight
Cortex Search : recherche hybride sur documents et bases de connaissances (fondation RAG)
Étude de cas de synthèse
Mise en situation : un projet data complet à réaliser en autonomie, seul ou en binôme
Charger des fichiers bruts (CSV et JSON) via stage et COPY INTO
Transformer et modéliser les données en vues métier requêtables
Créer une tâche de rechargement
Simuler un incident et récupérer les données avec Time Travel
Optimiser les requêtes finales à l'aide du Query Profile
Enrichir les résultats avec une fonction IA Cortex
Restitution : chaque participant présente sa démarche et ses choix
Administration de la plateforme
Modèle de sécurité DAC + RBAC : hiérarchie des rôles, grants, rôles fonctionnels vs rôles d'accès
Conception d'une hiérarchie de rôles propre et évolutive pour l'entreprise
Gestion des utilisateurs : MFA, authentification par paire de clés
Resource monitors : plafonner et alerter sur la consommation de crédits
Network policies : restreindre les accès par IP
Pilotage des coûts et monitoring : ACCOUNT_USAGE, QUERY_HISTORY, WAREHOUSE_METERING_HISTORY