Snowflake Data Engineer Intensivkurs
Data Pipelines, CDC und Snowpark sicher umsetzen und Snowflake-Workloads effizient betreiben
Die wichtigsten Themen
Snowflake-Architektur und Tuning
Snowpipe und Snowpipe Streaming
CDC mit Streams und Tasks
Dynamic Tables für ELT-Pipelines
Snowpark mit Python-Logik
Zero-Copy Cloning und Data Ops
Überblick Moderne Datenplattformen verlangen mehr als sichere SQL-Abfragen. In diesem Snowflake Data Engineer Intensivkurs vertiefst du die Architektur der Snowflake Data Cloud und arbeitest an technischen Mustern für...
Moderne Datenplattformen verlangen mehr als sichere SQL-Abfragen. In diesem Snowflake Data Engineer Intensivkurs vertiefst du die Architektur der Snowflake Data Cloud und arbeitest an technischen Mustern für belastbare, skalierbare Datenpipelines. Der Schwerpunkt liegt auf Continuous Data Loading, CDC-Szenarien, automatisierten Transformationen und dem Betrieb von ELT-Strecken unter Produktionsbedingungen.
Im Training geht es nicht um eine oberflächliche Plattformtour, sondern um die Entscheidungen, die Data Engineers im Alltag treffen: Wann reicht COPY INTO, wann ist Snowpipe sinnvoll, wann passt Snowpipe Streaming besser? Wie lassen sich Streams und Tasks sauber orchestrieren? Welche Rolle übernehmen Dynamic Tables in deklarativen Pipelines? Ein weiterer Bestandteil ist Snowpark, um Python-Logik in Snowflake-Workflows einzubetten. Falls Python-Kenntnisse aufgefrischt werden sollen, passt vorab der Python 3 Grundkurs intensiv.
Nach dem Seminar bist du besser in der Lage, Datenlatenzen zu bewerten, Pipeline-Fehler nachvollziehbar zu behandeln, Warehouse-Kosten gezielt zu steuern und Snowflake-Umgebungen für Entwicklung, Test und Betrieb sauber zu strukturieren.
Die Themen Micro-Partitions und Clustering Keys · Virtual Warehouses und Skalierung · Warehouse-Sizing und Kostensteuerung · Query Profiling und Tuning · COPY INTO und Staging-Konzepte · Snowpipe für Continuous Ingest...
Snowflake-Architektur und Performance
- Micro-Partitions und Clustering Keys
- Virtual Warehouses und Skalierung
- Warehouse-Sizing und Kostensteuerung
- Query Profiling und Tuning
Datenladen und Ingestion Patterns
- COPY INTO und Staging-Konzepte
- Snowpipe für Continuous Ingest
- Snowpipe Streaming für Row-Ingestion
- Semi-strukturierte Datenformate
Streams, Tasks und CDC
- Change Data Capture mit Streams
- Standard- und Append-only-Streams
- Task Graphs und Abhängigkeiten
- Serverless Tasks und Trigger
Transformationen und Dynamic Tables
- Deklarative Pipelines mit Dynamic Tables
- Target Lag und Refresh-Modi
- ELT-Muster für inkrementelle Verarbeitung
- Fehlerbehandlung in Transformationsstrecken
Snowpark und Erweiterbarkeit
- Snowpark DataFrames für Python-Logik
- UDFs und Stored Procedures
- Python-Transformationen in Workflows
- Integration technischer Business-Regeln
Production Engineering und Data Ops
- Zero-Copy Cloning für Testumgebungen
- Time Travel und Fail-Safe
- Secure Views und Data Sharing
- Monitoring von Pipeline-Laufzeiten
Zielgruppe
- Data Engineers mit Snowflake-Projektbezug
- ETL-Entwicklerinnen und ETL-Entwickler in Cloud-Datenplattformen
- Data Architects mit Pipeline-Verantwortung
- Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit Datenfokus
Das lernst du
- Sicherer Entwurf skalierbarer ELT-Pipelines in Snowflake
- CDC-Szenarien mit Streams und Tasks technisch sauber umsetzen
- Geeignete Ingestion-Strategien für Batch, Continuous Ingest und Streaming auswählen
- Snowpark gezielt für Python-basierte Transformationslogik einsetzen
- Warehouse-Performance, Laufzeiten und Kosten nachvollziehbar optimieren
- Dev-, Test- und Betriebsabläufe mit Snowflake-Funktionen strukturieren
So arbeiten wir
- Technische Deep-Dives zu Architektur, Pipeline-Design und Betriebsentscheidungen
- Hands-on-Labs in einer bereitgestellten Snowflake-Umgebung
- Best-Practice-Analysen für Ingestion, Transformation und Orchestrierung
- Übungen zu Streams, Tasks, Dynamic Tables und Snowpark
- Besprechung typischer Fehlerbilder aus Data-Engineering-Projekten
Empfohlene Vorkenntnisse
- Sichere SQL-Kenntnisse, bei Bedarf über den SQL Grundkurs
- Grundverständnis von Data-Warehousing-Konzepten
- Basiswissen zu Cloud-Infrastruktur und Datenplattformen
- Python-Grundkenntnisse für den Snowpark-Teil hilfreich
Dein Fahrplan
Der erste Tag behandelt die Snowflake-Architektur, Micro-Partitions, Virtual Warehouses, Skalierung und Kostensteuerung. Anschließend werden Ingestion-Muster mit COPY INTO, Snowpipe und Snowpipe Streaming gegenübergestellt und anhand typischer Data-Engineering-Szenarien eingeordnet.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Snowflake Data Engineer Intensivkurs
Benötige ich einen eigenen Snowflake-Account?
Nein. Für die Dauer des Seminars steht eine vorbereitete Trainingsumgebung bereit. Dadurch kann direkt mit Pipelines, Streams, Tasks, Dynamic Tables und Snowpark gearbeitet werden, ohne vorher eigene Ressourcen einzurichten.
Wie viel Python-Wissen ist für Snowpark notwendig?
Grundkenntnisse in Python sind hilfreich, vor allem für den Snowpark-Teil. Der Schwerpunkt des Seminars bleibt jedoch Data Engineering in Snowflake. Viele Konzepte werden zuerst über SQL und anschließend über Python-Erweiterungen betrachtet.
Ist der Intensivkurs für Snowflake-Einsteiger geeignet?
Der Kurs ist als Aufbau- und Intensivtraining konzipiert. SQL sollte sicher beherrscht werden, außerdem ist ein Grundverständnis von Data Warehousing und Cloud-Datenplattformen sinnvoll. Für fehlende Grundlagen eignet sich vorab der SQL Grundkurs.
Welche Snowflake-Themen stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Data-Engineering-Aufgaben: Ingestion mit COPY INTO, Snowpipe und Snowpipe Streaming, CDC mit Streams, Orchestrierung mit Tasks, deklarative Pipelines mit Dynamic Tables, Snowpark-Integration sowie Performance- und Kostenoptimierung.
Geht es im Seminar auch um Cloud-Grundlagen?
Cloud-Grundlagen werden nur dort aufgegriffen, wo sie für Snowflake-Architektur, Skalierung und Betrieb relevant sind. Wer zuerst breiter in Cloud-Konzepte einsteigen möchte, findet mit der GCP-Schulung zum Associate Cloud Engineer eine passende Ergänzung.
Passt das Training zu CI/CD und Infrastructure as Code?
Ja, einzelne Betriebsaspekte wie Zero-Copy Cloning, getrennte Umgebungen, Testdaten und wiederholbare Deployments werden behandelt. Für eine stärkere Vertiefung von Infrastructure as Code passt ergänzend der OpenTofu Grundkurs.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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