Data Warehouses Modernos - Snowflake

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O que você aprenderá_

Gerencie contas, warehouses, bancos e schemas no Snowflake visando otimização de créditos e custos.
Implemente pipelines de ingestão resilientes usando stages, file formats e comandos de carga.
Modele dados em camadas RAW, STAGING e ANALYTICS criando tabelas fato, dimensões e views para BI.
Monitore performance e consumo de créditos aplicando auto-suspend e técnicas de otimização de warehouses.
Recupere e audite dados usando recursos como Time Travel e comandos de inspeção de objetos.
Projete arquiteturas de BI que facilitem consultas analíticas e escalabilidade do ambiente.

Público alvo_

Profissionais de dados, engenheiros de dados, analistas de BI e desenvolvedores que conheçam ao menos o básico de SQL e que queiram aprender a gerir ambientes de data warehouse com Snowflake, otimizar custos e implementar pipelines e modelos para análise.

Henrique Frizo

Sou graduado em Administração pela PUC-MG, possuo MBA em Gestão Estratégica pela USP. Atualmente certificado como Microsoft Certified Trainer - MCT (since 2020), Microsoft Certified Solutions Associate: BI Reporting, Microsoft Certified Power BI Data Analyst Associate, Microsoft Office Specialist: Excel, Microsoft Office Specialist: Excel Expert, Microsoft Certified Power Platform Fundamentals. Já formei mais de 5.000 alunos por todo país e prestei consultoria para empresas multinacionais.

Curso atualizado em 15/04/2026

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Ementa

Entendendo o problema e preparando o ambiente
- Apresentação
- Configuração inicial do Snowflake
- Criação do database e estrutura inicial do projeto
- Criação de schemas e definição das camadas de dados
Ingestão de dados (como os dados chegam de verdade)
- Criação de stages para ingestão de dados
- Carga de dados com COPY INTO
- Criação de tabelas RAW para dados brutos
Transformação e modelagem dos dados
- Transformação e padronização de dados na camada STAGING
- Modelagem analítica com tabelas fato e dimensão
- Criação de views analíticas para consumo do BI
Performance, histórico e boas práticas reais
- Otimização de consultas e uso de warehouses
- Uso do Time Travel para histórico e recuperação de dados
- Boas práticas de custo e governança no Snowflake
Entrega final do projeto e visão profissional
- Revisão da arquitetura de dados do projeto
- Validação de dados e consultas analíticas finais
- Encerramento do projeto e próximos passos em Snowflake
- Conclusão

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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