Curso Profesional de Snowflake y Data Warehouse Cloud: Gestión y Estrategia Avanzada de Datos

Los datos son el nuevo motor de las organizaciones, y dominar su gestión en la nube es una habilidad clave. Con nuestro Curso Profesional de Snowflake y Data Warehouse Cloud aprenderás desde cero a trabajar con una de las plataformas más potentes y demandadas del mercado, utilizada por miles de empresas para almacenar, integrar y analizar grandes volúmenes de información de forma ágil y segura.

A lo largo del curso descubrirás por qué Snowflake ha revolucionado la arquitectura de datos moderna. Aprenderás a cargar, transformar y proteger datos tanto estructurados como no estructurados, a automatizar procesos mediante tareas y streams, y a realizar ingestas en tiempo real con Snowpipe. También dominarás la conexión con servicios cloud como AWS, Azure o Google Cloud (GCP), garantizando una integración perfecta con tu entorno de trabajo.

El contenido se estructura en ocho bloques progresivos que combinan teoría y práctica real: desde la arquitectura de Snowflake hasta la administración de roles y permisos, pasando por la carga de datos desde múltiples fuentes, la gestión del ciclo de vida y la compartición segura de información.

Durante el curso trabajarás con ejercicios prácticos, casos reales y scripts reutilizables, diseñados para que puedas aplicar de inmediato lo aprendido en tu entorno profesional. Además, tendrás acceso permanente al material y soporte durante todo el proceso de aprendizaje.

Si trabajas con datos, si deseas optimizar tus procesos de análisis o si quieres impulsar tu carrera como profesional del dato, este curso es para ti. Aprende a sacar el máximo partido a Snowflake y a establecer una estrategia de gestión de datos moderna, escalable y eficiente en la nube.

Al final del curso el alumnado aprenderá a comprender la arquitectura de Snowflake, cargar y transformar datos desde diferentes fuentes, realizar ingestas masivas o en tiempo real con Snowpipe, automatizar procesos con tareas y streams, proteger y compartir información de forma segura y administrar roles y permisos. También sabrá conectar Snowflake con herramientas analíticas como Power BI o Python para potenciar el análisis de datos.

Se recomienda tener conocimientos básicos de SQL y nociones sobre bases de datos o entornos cloud (AWS, Azure o GCP).

1. INTRODUCCIÓN Y ARQUITECTURA DE SNOWFLAKE
   1. ¿Qué es un data warehouse?
   2. Arquitectura de Snowflake y sus ventajas
   3. Ediciones de Snowflake y precios
   4. Registro en Snowflake y primeros pasos
   5. Crear un nuevo warehouse mediante interfaz o usando SQL
   6. ¿Cómo explorar las bases de datos y tablas en Snowflake?
   7. Monitorizar el uso
2. CARGA DE DATOS EN SNOWFLAKE
   1. Adquisición e ingesta de datos en Snowflake (stages)
   2. Carga de datos desde la interfaz fichero local
   3. Cómo crear un stage
   4. Carga de datos utilizando el comando COPY
   5. Transformación de datos
   6. Manejo de errores – opción COPY: “ON_ERROR”
   7. Reutilizar formato ficheros con objeto file_format
   8. Modo de validación y tratamiento de errores
3. CARGA DE DATOS NO ESTRUCTURADOS
   1. ¿Qué son los datos no estructurados?
   2. Creación del stage y el fichero bruto con datos no estructurados (JSON)
   3. Parseo y análisis del fichero no estructurado JSON
   4. Manejo de datos nested y arrays
   5. Jerarquías y flatten del fichero no estructurado JSON
   6. Inserción de datos no estructurados JSON en la tabla objetivo (estructurados)
4. CARGA DE DATOS DESDE CLOUD (AWS, AZURE, GCP)
   1. ¿Cómo cargamos datos desde la nube?
   2. Creación del bucket y carga de ficheros en la nube
   3. Crear rol y política en la plataforma en la nube
   4. Crear objeto de integración en Snowflake
   5. Cargar datos a la tabla objetivo de Snowflake
5. SNOWPIPE (INGESTA EN TIEMPO REAL)
   1. ¿Qué es Snowpipe y los pasos para la creación de pipes?
   2. Creación de stage para Snowpipe
   3. Creación del pipe
   4. Configurar el pipe y las notificaciones
   5. Gestión de pipes
   6. Migración y carga desde una base de datos SQL (método Cloud y método complemento pipe)
6. CICLO DE VIDA, PROTECCIÓN Y COMPARTICIÓN DE DATOS EN SNOWFLAKE
   1. Tipos de tabla en Snowflake
   2. Time Travel y Fail Safe
   3. Compartición de datos con otra cuenta de Snowflake
   4. ¿Cómo conectar Snowflake y Power BI?
   5. ¿Cómo conectar Snowflake y Python?
7. CREACIÓN DE TAREAS Y STREAMS EN SNOWFLAKE
   1. ¿Qué son las tareas en Snowflake?
   2. Creación de tareas
   3. Uso de CRON para tareas programadas
   4. Monitorización y logs de ejecución
   5. ¿Qué son los streams y cómo utilizarlos?
   6. Ejemplo práctico de tareas y streams combinados
8. ADMINISTRACIÓN DE ROLES Y PERMISOS EN SNOWFLAKE
   1. Roles y jerarquía de permisos
   2. Creación y asignación de roles
   3. Políticas de acceso a objetos
   4. Seguridad y buenas prácticas de administración