Nos enfocaremos en Data Cloud como plataforma y las tecnologías asociadas para ingesta por extracción, transformación y carga para disponer materializado
para un lago o claustro de datos implementando modelos de ciencia o inteligencia de negocio para alinear la agilidad y velocidad en la toma de decisiones
basadas en datos con capacidad de escalabilidad, flexible e inteligente, protección y seguridad de datos así como marketplace.
Un episodio centrado en un elemento conceptual y esquemático de arquitecturas modernas
basada en la des-centralización del servicio para incrementar la agildiad basando en 4
pilares debidamente alineados siendo Snowflake la plataforma que permite su implementación.
Enlaces:
Snowflake para DataMesh (https://www.snowflake.com/data-mesh/?lang=es)
Empower data teams with DataMesh (https://www.snowflake.com/blog/empower-data-teams-with-a-data-mesh-built-on-snowflake/)
Sugerencias: carlos.surez@snowflake.com
18 Dec 2022
Data Collaboration
Un episodio donde abordaremos el tema de la democratización del dato con un enfoque
desde las funcionalidades que permiten la colaboración en cuatro dimensiones y así
mantener tanto el gobierno como la seguridad y protección de datos aprovechando servicios
como data marketplace.
Enlaces:
Snowflake Collaboration (https://other-docs.snowflake.com/en/collaboration.html)
Collaboration Workload (https://www.snowflake.com/es/data-cloud/workloads/collaboration/)
Sugerencias: carlos.surez@snowflake.com
6 Dec 2022
Data Visualization con Streamlit
Un episodio centrado en la visualización de datos, desde herramientas BI usando conectores
nativos JDBC/ODBC, así como visualizción de datos con Streamlit, un open-source de Snowflake que
permite con Python desarrollar WebApp seguras para creación de dashboard interactvios.
Enlaces:
Snowpark ODBC (https://developers.snowflake.com/odbc/)
Streamlit framework
Streamlit - Python (https://streamlit.io/)
Sugerencias: carlos.surez@snowflake.com
5 Dec 2022
Snowpark Framework
Un episodio sobre programación de Snowflake adicional de SQL usando Python, Java, Scala y las
librerías externas como NumPy, Pandas, SKit-Learn y repositorio de liberías con Anaconda.
Snowpark como framework para desarrollo
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