Проект по разработке данных в Snowflake | Medallion-архитектура с использованием Snowpark, Notebo...

Создайте полноценный проект по обработке данных в Snowflake с нуля! В этом практическом проекте мы создадим сквозной конвейер архитектуры Medallion внутри Snowflake, используя Snowpark, Snowflake Notebooks и Streamlit. Вместо того чтобы изучать Snowpark только на отдельных примерах, мы будем использовать его для создания практического конвейера обработки данных, охватывающего весь путь: Исходные данные → Бронза → Серебро → Золото → Панель мониторинга Streamlit 🔥 Что вы узнаете ✅ Что такое Snowpark и зачем его использовать? ✅ API Snowpark DataFrame ✅ Преобразования и действия ✅ Ленивая оценка ✅ Работа с блокнотами Snowflake ✅ Создание слоев Bronze, Silver и Gold ✅ Очистка и преобразование данных с помощью Snowpark ✅ Применение бизнес-логики и агрегаций ✅ Создание полной архитектуры Medallion ✅ Использование Snowpark для реального проектирования данных ✅ Создание приложения Streamlit на основе слоя Gold ✅ Подключение всего конвейера от загрузки данных до панели мониторинга 🏗️ Архитектура проекта Исходные данные ⬇️ Слой BRONZE – Необработанные данные ⬇️ Преобразования SNOWPARK ⬇️ Слой SILVER – Очищенные и обогащенные данные ⬇️ Слой GOLD – Данные, готовые к использованию в бизнесе ⬇️ STREAMLIT – Интерактивная панель мониторинга 📂 Об используемых данных Для этого Для демонстрации я использовал пример данных Snowflake, чтобы вы могли легко следовать проекту, не беспокоясь о поиске и подготовке набора данных. Однако ту же архитектуру можно реализовать и с вашими собственными данными AWS. Если ваши данные хранятся в Amazon S3, вы можете заменить этап загрузки примерных данных следующим образом: Интеграция с хранилищем AWS → Внешняя среда → КОПИРОВАТЬ В → Таблица Bronze После загрузки данных в слой Bronze вы можете выполнить остальные шаги, продемонстрированные в этом проекте: Bronze → Snowpark → Silver → Gold → Streamlit Таким образом, вы можете легко адаптировать этот проект к реальной среде AWS + Snowflake. 🛠️ Используемые технологии ❄️ Snowflake 🐍 Snowpark Python 📓 Snowflake Notebooks 📊 Streamlit 🎯 Кому стоит посмотреть? Этот проект особенно полезен для: Инженеров данных Разработчиков Snowflake SQL-разработчиков, переходящих на Snowpark Разработчиков Python, начинающих работать в области инженерии данных Специалистов Databricks / Spark, изучающих Snowflake Всех, кто готовится к реальным проектам на Snowflake Цель не просто объяснить, что такое Snowpark, а показать, как его можно использовать для создания полноценного решения в области инженерии данных. Если вам это полезно, поставьте ЛАЙК 👍 | ПОДЕЛИТЕСЬ 🔄 | ПОДПИШИТЕСЬ 🔔 И напишите в комментариях, какой проект Snowflake вы хотели бы увидеть следующим! #Snowflake #Snowpark #DataEngineering #SnowflakeNotebook #Streamlit #MedallionArchitecture #Python #DataEngineer #SnowflakeTutorial #AWS #S3