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Curso

Engenharia de Dados:

Data Warehouses Modernos - Snowflake

Quero estudar na alura

8h

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9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

Henrique Frizo

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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

Ementa

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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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