Introducción a Snowflake: Data Warehouse en la Nube
Introducción a Snowflake: aprende arquitectura, carga de datos, SQL, seguridad y costes en Snowflake. Curso práctico para dominar el Data Warehouse en la nube.
Introducción
El curso está diseñado para que comprendas, desde cero, cómo funciona Snowflake como Data Warehouse en la nube y cómo aplicarlo en escenarios reales de analítica y datos. Aprenderás la arquitectura desacoplada de almacenamiento y cómputo, los componentes clave (bases de datos, esquemas, warehouses, stages), y los flujos típicos de trabajo: ingesta, transformación con SQL, gobernanza, seguridad y optimización de costes.
Este curso es ideal tanto si vienes de entornos on-premise (DWH tradicional) como si trabajas en cloud y necesitas una base sólida para empezar con Snowflake en proyectos de BI, reporting, analítica avanzada o data engineering.
Objetivos
Al finalizar el curso, serás capaz de:
- Entender la arquitectura y conceptos esenciales de Snowflake.
- Configurar y utilizar Warehouses para cómputo y rendimiento.
- Crear y organizar bases de datos, esquemas y tablas en Snowflake.
- Realizar carga de datos desde almacenamiento cloud (S3/Azure/GCS) y ficheros locales.
- Consultar y transformar datos con SQL en Snowflake.
- Aplicar seguridad y control de acceso (RBAC) con buenas prácticas.
- Monitorizar uso y mejorar costes y rendimiento (Resource Monitors, Query Profile).
- Comprender funciones clave de plataforma: Time Travel, Zero-Copy Cloning y Data Sharing.
Metodología
Las clases son puramente prácticas, con ejercicios guiados y demostraciones reales en Snowflake. El alumno trabajará directamente sobre la plataforma para consolidar los conceptos mediante la práctica.
Índice
| Módulo | Título | Contenidos |
|---|---|---|
| Módulo 1 | Qué es Snowflake y por qué un Data Warehouse en la nube |
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| Módulo 2 | Arquitectura y componentes esenciales |
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| Módulo 3 | Primeros pasos en la plataforma (Snowsight) |
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| Módulo 4 | Warehouses: cómputo, escalado y concurrencia |
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| Módulo 5 | Carga de datos: stages, file formats e ingesta |
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| Módulo 6 | SQL en Snowflake: consulta y transformación |
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| Módulo 7 | Seguridad y gobernanza (RBAC) |
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| Módulo 8 | Rendimiento y costes: monitorización y optimización |
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Beneficios del curso
- Base sólida y práctica para empezar con Snowflake sin lagunas conceptuales.
- Enfoque aplicable a empresa: seguridad, gobierno y control de costes desde el primer día.
- Rampa de entrada rápida para perfiles BI y Data: de “cero Snowflake” a operar con soltura en Snowsight y SQL.
- Mejores decisiones técnicas: entender el desacoplamiento compute/storage para dimensionar warehouses y evitar sobrecostes.
- Buenas prácticas reutilizables: plantilla mental de entornos (DEV/TEST/PROD), roles RBAC y checklist de configuración.
- Mayor empleabilidad: conocimientos alineados con proyectos reales de analítica en cloud y stacks modernos.
- Preparación para siguientes pasos: dejar listo el camino hacia cursos de carga continua, optimización avanzada, gobernanza y arquitectura de datos en Snowflake.
Aplicación práctica (qué podrás hacer en tu día a día)
- Montar un entorno Snowflake funcional: crear bases de datos, esquemas, tablas, vistas y warehouses con una estructura limpia.
- Cargar datos de forma fiable: preparar formatos de archivo, usar stages y ejecutar cargas con
COPY INTO(y entender cuándo plantear Snowpipe). - Analizar datos con SQL: ejecutar consultas orientadas a BI, segmentación y reporting, y aplicar transformaciones básicas listas para consumo analítico.
- Aplicar gobierno y seguridad desde el inicio: diseñar roles RBAC, conceder permisos mínimos y organizar accesos por equipos/entornos.
- Controlar costes y rendimiento: configurar auto-suspend/auto-resume, usar Query Profile y Resource Monitors para evitar sobreconsumo.
- Acelerar trabajo con funciones clave: aprovechar Time Travel y Zero-Copy Cloning para pruebas, recuperación y entornos rápidos; entender Data Sharing para colaboración.
Salidas profesionales (perfiles y roles)
- Analista de Datos / BI Analyst (con Snowflake): explotación de datos, reporting, cuadros de mando y análisis ad hoc.
- Data Engineer Junior / Associate: ingesta, modelado inicial, automatización básica de cargas y soporte a pipelines.
- Analytics Engineer (nivel inicial): transformación con SQL, datasets listos para BI y buenas prácticas de capa semántica.
- Consultor/a Junior de Data & Cloud: soporte en adopción de Snowflake, PoC, migraciones básicas y gobierno inicial.
- Administrador/a funcional de Snowflake (entry-level): gestión de warehouses, accesos RBAC, monitorización de uso y optimización de costes.
FAQ
- ¿Necesito cuenta de Snowflake para practicar?
Sí, se recomienda una cuenta de prueba o entorno corporativo. Las prácticas están diseñadas para funcionar con configuraciones estándar. - ¿El curso sirve si vengo de SQL Server/Oracle/Teradata?
Sí. Verás equivalencias conceptuales y cómo cambia el modelo de cómputo y consumo en Snowflake. - ¿Se cubre modelado dimensional (estrella/copo)?
Se introduce el contexto y buenas prácticas iniciales, con foco en fundamentos de plataforma e implementación en Snowflake.