Michael Gorkow

Data Scientists und Data Engineers nutzen für ihre tägliche Arbeit unterschiedlichste Tools und Entwicklungssprachen. Bisher haben sie dafür in Snowflake hauptsächlich SQL genutzt. Aber was ist, wenn mein Feature Engineering komplexere Transformationen benötigt, die sich mit SQL alleine nur schwer umsetzen lassen? Wie bringe ich bestehende Logik, bspw. ein trainiertes Machine Learning Model, in meine Datenprozesse? Und wie nutze ich dabei die Vorteile einer nahezu grenzenlos skalierbaren Cloud Data Platform? Erfahren Sie in dieser Session: • wie die Cloud Data Platform von Snowflake heterogenen Data Science Teams mit unterschiedlichen Skillsets zusammen bringt • wie Snowpark komplexes und gleichzeitig effizientes Data Engineering mithilfe funktionaler Programmierung in Python ermöglicht • wie Sie externe Funktionen in Python nativ in Snowflake nutzen und dadurch Ihre Systemlandschaft vereinfachen können • wie Snowpark live aussieht (Demo)