Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Training for Snowflake Cortex Masterclass Hands-On

Khóa học thực hành chuyên sâu Snowflake Cortex Masterclass

Khóa học thực hành chuyên sâu Snowflake Cortex Masterclass

Khám phá sâu về công nghệ AI/ML từ Snowflake AI Data Cloud, hướng dẫn bởi chuyên gia Snowflake đẳng cấp thế giới

4.4
(273 đánh giá)
6,024 học viên
Giảng viên
Cristian Scutaru
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
20.5 giờ video
201 bài giảng
9 bài quiz
2 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Tất tần tật về Snowflake Cortex - nền tảng AI & ML mới từ Snowflake
Cách triển khai pipeline ML end-to-end với Snowpark và Snowpark ML
Phát triển thử nghiệm ML trên Snowflake bằng notebook và đoạn code
Cách sử dụng các lớp và hàm được hỗ trợ bởi ML từ Snowflake Cortex
Cách gọi các hàm LLM mới từ Snowflake Cortex
Sử dụng Snowflake Copilot và các tính năng giao diện LLM siêu mới trong Snowsight
Tích hợp Snowflake với ChatGPT qua OpenAI REST API
Sử dụng Snowpark trên Pandas DataFrames trong bộ nhớ

Yêu cầu

LƯU Ý: Đây là khóa học trình độ TRUNG CẤP, không dành cho người mới bắt đầu tuyệt đối!
Kiến thức cơ bản về Snowflake, data warehouse và cơ sở dữ liệu quan hệ
Cần biết cơ bản về lập trình SQL
Cần biết cơ bản về lập trình Python
Kiến thức cơ bản về Khoa học Dữ liệu và Machine Learning
Hiểu biết cơ bản về Deep Learning và Transformers
Kiến thức cơ bản về LLM (như ChatGPT) và các trường hợp sử dụng
Biết về Streamlit (tùy chọn)
Biết về Time Series (tùy chọn)

Đối tượng phù hợp

Dành cho Data Scientist muốn tìm hiểu mọi cơ hội AI & ML trên Snowflake
Data Analyst muốn sử dụng các hàm dựa trên ML và LLM mới
Data Engineer và Software Engineer muốn mở rộng sang AI & ML trên Snowflake
Project Manager cần cái nhìn toàn diện 360 độ về nền tảng Snowflake Cortex mới
Data Architect muốn hiểu nhanh cách Snowflake Cortex được xây dựng
Bất kỳ ai cần hình dung tổng quan (nhưng chi tiết) về Snowflake Cortex
Người muốn hiểu về mô hình code và query pushdown của Snowflake
Người muốn tìm cách tiết kiệm chi phí trên Snowflake bằng các hàm ML và LLM tích hợp sẵn
Người quan tâm đến các tính năng Snowflake sắp ra mắt trong lĩnh vực AI & ML

Nội dung khóa học

8 phần • 201 bài giảng
1 Khóa học này có thể KHÔNG phù hợp với bạn nếu...
2 Cấu trúc và Nội dung khóa học
3 Chào mừng đến với khóa học
4 Tất cả về khóa học này (Bài đăng FAQ)
5 Chứng chỉ SnowPro Snowflake: Tài liệu bổ sung!
6 Lộ trình đến với Snowflake Cortex
7 Mẹo nhanh: Truy vấn SQL mà không cần gõ SQL
8 Tính năng và Công nghệ liên quan
9 Tổng quan về Snowflake Cortex
10 Mẹo nhanh: Hàm LLM TRANSLATE
11 Kiểm tra nhanh: Về... các bài Kiểm tra nhanh
1 Giới thiệu phần này
2 Mẹo nhanh: Biểu đồ nhiệt tương quan
3 Giới thiệu: Kiến thức cơ bản về Machine Learning
4 Giới thiệu: Các giai đoạn Pipeline ML
5 Giới thiệu: Kiến trúc Pipeline ML
6 Kiểm tra nhanh: Nếu bạn đã biết hết những điều này?
7 Thu thập dữ liệu: Tạo Time Series
8 Thu thập dữ liệu: Tạo dữ liệu Hồi quy/Phân loại
9 Thu thập dữ liệu: Tạo dữ liệu giả nhưng thực tế
10 Thu thập dữ liệu: Truy cập dữ liệu
11 Thu thập dữ liệu: Chia tách dữ liệu
12 Thu thập dữ liệu: Tổng quan
13 Mẹo nhanh: Tạo dữ liệu giả nhưng thực tế
14 Khám phá dữ liệu: Tổng quan
15 Khám phá dữ liệu: Ma trận tương quan dạng nhiệt
16 Khám phá dữ liệu: Pandas Profiling
17 Kiểm tra nhanh: Về Pandas Profiling
18 Xử lý dữ liệu: Tổng quan
19 Xử lý dữ liệu: Feature Engineering với Pandas DataFrame
20 Xử lý dữ liệu: Tiền xử lý dữ liệu với Transformers
21 Xử lý dữ liệu: Tiền xử lý dữ liệu với Pipeline
22 Kiểm tra nhanh: Về ML cơ bản trên Dataset
23 Mẹo nhanh: Hàm LLM SUMMARIZE
24 Huấn luyện mô hình: Tổng quan
25 Huấn luyện mô hình: Hồi quy
26 Huấn luyện mô hình: Phân loại
27 Kiểm định mô hình: Tối ưu siêu tham số thủ công
28 Kiểm định mô hình: Cross-Validation thủ công
29 Kiểm định mô hình: GridSearchCV cho Hồi quy
30 Kiểm định mô hình: RandomizedSearchCV cho Phân loại
31 Kiểm tra nhanh: Về Kiểm định mô hình
32 Đánh giá mô hình: Chỉ số hiệu suất cho Hồi quy
33 Đánh giá mô hình: Chỉ số hiệu suất cho Phân loại
34 Triển khai mô hình: Lưu/Tải file mô hình đã huấn luyện
35 Mẹo nhanh: Đăng ký tài khoản dùng thử Snowflake miễn phí
1 Giới thiệu phần này
2 Mẹo nhanh: Tải file lên Snowflake
3 Giới thiệu: Các thành phần Snowpark
4 Giới thiệu: Procedure và Function từ SQL
5 Giới thiệu: Snowpark cho Python
6 Giới thiệu: Procedure và Function từ Python
7 Giới thiệu: Vectorized User-Defined Functions
8 Giới thiệu: Runtime và phiên bản package
9 Giới thiệu: Snowpark cho Pipeline ML
10 Thu thập dữ liệu: Nhập liệu bằng câu lệnh SQL
11 Thu thập dữ liệu: Tạo dữ liệu tổng hợp
12 Thu thập dữ liệu: Thư viện Faker trong Python Worksheet
13 Mẹo nhanh: Cách kết nối Snowflake dễ nhất
14 Thu thập dữ liệu: Tải lên bằng Script SQL
15 Thu thập dữ liệu: Tải lên bằng code Python
16 Thu thập dữ liệu: Tải lên từ External Stage
17 Thu thập dữ liệu: Tải lên Dataset khác
18 Thu thập dữ liệu: Trích xuất dữ liệu mẫu
19 Thu thập dữ liệu: Chia tách dữ liệu
20 Kiểm tra nhanh: Về việc nhập dữ liệu vào Snowflake
21 Mẹo nhanh: Biểu đồ nhiệt tương quan trong Snowflake
22 Khám phá dữ liệu: Biểu đồ và Dashboard trên Snowsight
23 Khám phá dữ liệu: Notebook từ đối tác Snowflake
24 Khám phá dữ liệu: Snowflake Notebooks
25 Khám phá dữ liệu: Tổng quan
26 Mẹo nhanh: Data Profiling trong Snowflake
27 Kiểm tra nhanh: Pandas vs Snowpark DataFrames
28 Feature Engineering: Pandas vs Snowpark DataFrames
29 Feature Engineering: Sử dụng Pandas DataFrames
30 Feature Engineering: Sử dụng Snowpark DataFrames
31 Feature Engineering: Kiểm tra khả năng mở rộng với Python Worksheets
32 Feature Engineering: Tổng quan
33 Kiểm tra nhanh: Về Python Worksheets
34 Mẹo nhanh: Truy vấn DataFrame
35 Tiền xử lý dữ liệu: Khi không thể tránh khỏi Pandas
36 Huấn luyện mô hình: Phân tích cảm xúc ở chế độ cục bộ
37 Huấn luyện mô hình: Phân tích cảm xúc với Stored Procedure
38 Huấn luyện mô hình: Tổng quan
39 Huấn luyện mô hình: Phân tích cảm xúc với Imported Modules
40 Huấn luyện mô hình: Dự đoán nhà với Stored Procedure
41 Triển khai mô hình: Tổng quan
42 Triển khai mô hình: Dự đoán cảm xúc với UDFs
43 Triển khai mô hình: Dự đoán cảm xúc với SQL
44 Triển khai mô hình: Dự đoán nhà với Vectorized UDF
45 Triển khai mô hình: Giới thiệu Cachetools
46 Triển khai mô hình: UDFs vs Vectorized UDFs
1 Giới thiệu phần này
2 Giới thiệu: Snowpark ML APIs
3 Thu thập dữ liệu: FileSystem
4 Thu thập dữ liệu: FileSet và Framework Connectors
5 Thu thập dữ liệu: SnowflakeFile
6 Thu thập dữ liệu: Tổng quan
7 Tiền xử lý phân tán: Sklearn vs Snowpark ML
8 Tiền xử lý phân tán: Snowpark vs Snowpark ML
9 Tiền xử lý phân tán: Thử nghiệm với Notebook
10 Tiền xử lý phân tán: Tổng quan
11 Mẹo nhanh: Python Worksheets
12 Huấn luyện mô hình: Sklearn vs Snowpark ML
13 Huấn luyện mô hình: Snowpark vs Snowpark ML
14 Huấn luyện mô hình: Thử nghiệm với Notebook
15 Huấn luyện mô hình: Tổng quan
16 Mẹo nhanh: Mẫu Estimator trong Snowpark ML Modeling
17 Kiểm tra nhanh: Về lộ trình đến Snowpark ML
18 HPO phân tán: Sklearn vs Snowpark ML
19 HPO phân tán: Snowpark vs Snowpark ML
20 HPO phân tán: Thử nghiệm với Notebook
21 HPO phân tán: Tổng quan
22 Metrics phân tán: Sklearn vs Snowpark ML
23 Metrics phân tán: Snowpark vs Snowpark ML
24 Metrics phân tán: Thử nghiệm với Notebook
25 Metrics phân tán: Tổng quan
26 Snowflake MLOps: Tổng quan
27 Snowflake MLOps: Ghi log mô hình
28 Snowflake MLOps: Model Registry
29 Snowflake MLOps: Dự đoán từ mô hình đã đăng ký
30 Snowflake MLOps: Loại mô hình và nhà cung cấp
31 Mẹo nhanh: Hàm dự đoán từ Model Registry
32 Chi phí của Snowpark ML
33 Mẹo nhanh: Giá trị Auto-Suspend của Warehouse
34 Kiểm tra nhanh: Về Auto-Suspend trong Warehouses
1 Giới thiệu phần này
2 Mẹo nhanh: Phân loại đơn giản qua Wizard
3 Giới thiệu: Các lớp ML
4 Giới thiệu: Phương thức lớp ML
5 Giới thiệu: Lớp SQL Snowflake
6 Giới thiệu: Instance lớp SQL Snowflake
7 Kiểm tra nhanh: Về các hàm hỗ trợ bởi ML
8 Phân loại: Binary Classifier
9 Phân loại: Multiclass Classifier
10 Phân loại: Bank Classifier
11 Phân loại: Tổng quan
12 Mẹo nhanh: Biểu đồ nhiệt nhầm lẫn cho lớp ML Phân loại
13 Dự báo: Dữ liệu Time Series
14 Dự báo: Chuẩn bị dữ liệu bán hàng
15 Dự báo: Huấn luyện mô hình và dự đoán doanh số
16 Dự báo: Huấn luyện mô hình và dự đoán nhiệt độ
17 Dự báo: Tổng quan
18 Phát hiện bất thường: Tổng quan
19 Phát hiện bất thường: Phát hiện ngoại lai trong doanh số
20 Phát hiện bất thường: Tự động hóa với Tasks và Alerts
21 Phát hiện bất thường: Phát hiện ngoại lai trong nhiệt độ
22 Mẹo nhanh: Đánh dấu ngoại lai cho Phát hiện bất thường
23 Kiểm tra nhanh: Về Dự báo và Phát hiện bất thường
24 Gradient Boosting: Thuật toán
25 Gradient Boosting: Classifier & Regressor
26 Contribution Explorer: Tổng quan
27 Contribution Explorer: Điều gì dẫn đến thay đổi doanh số
28 Contribution Explorer: Điều gì khiến khách hàng vay tiền
29 Contribution Explorer: Cách sống sót trên Titanic
30 Kiểm tra nhanh: TOP_INSIGHTS KHÔNG phải hàm Time Series!
31 Quyền truy cập: Giới thiệu về Roles
32 Quyền truy cập: Phân loại
33 Quyền truy cập: Dự báo và Phát hiện bất thường
34 Kiểm tra nhanh: Về quyền truy cập vào lớp và hàm ML
35 Chi phí của hàm ML
1 Giới thiệu phần này
2 Mẹo nhanh: Hàm LLM SENTIMENT
3 Giới thiệu hàm LLM: Tổng quan
4 Giới thiệu hàm LLM: Demo nhanh
5 Giới thiệu Khoa học Dữ liệu: Các cột mốc quan trọng
6 Giới thiệu Khoa học Dữ liệu: Tổng quan về Deep Learning
7 Giới thiệu Khoa học Dữ liệu: Tổng quan về AI Sáng tạo
8 Kiểm tra nhanh: Về Deep Learning trong Snowflake
9 Tích hợp ChatGPT: Ứng dụng Cục bộ
10 Tích hợp ChatGPT: Ứng dụng Snowflake
11 Tích hợp ChatGPT: Tổng quan
12 HOÀN THÀNH - Các Hàm LLM
13 Hàm LLM EXTRACT_ANSWER
14 Hàm LLM SENTIMENT
15 Hàm LLM SUMMARIZE
16 Hàm LLM TRANSLATE
17 Kiểm tra nhanh: Về các Hàm LLM Chuyên biệt
18 Ứng dụng với Hàm LLM Cortex
19 Quyền Truy cập vào Hàm LLM
20 Chi phí của Hàm LLM
21 Mẹo nhanh: Chi phí Mistral-Large
22 Kiểm tra nhanh: Về Mistral Large
23 Tiện ích mở rộng LLM trong Snowsight
24 Tìm kiếm Toàn cầu: Tổng quan
25 Snowflake Copilot: Demo nhanh
26 Snowflake Copilot: Tổng quan
27 Snowflake Copilot: Tạo Truy vấn SQL với LangChain và ChatGPT
28 Kiểm tra nhanh: Snowflake Copilot Có Đủ Đáng Tin Cậy?
29 Document AI: Tổng quan
30 Document AI: Truy cập Dữ liệu Riêng tư với LlamaIndex và ChatGPT
31 Kiểm tra nhanh: Về Tích hợp ChatGPT
1 Về Tài liệu Bổ sung này
2 Thông tin Chung về Tất cả Chứng chỉ SnowPro Snowflake
3 Tổng quan về Chứng chỉ Advanced Data Scientist
4 Câu hỏi Mẫu cho Kỳ thi Advanced Data Scientist
1 Hướng dẫn Thiết lập: Dự án GitHub và VSCode
2 Hướng dẫn Thiết lập: Tài khoản Dùng thử Snowflake Miễn phí
3 Hướng dẫn Thiết lập: Tài khoản ChatGPT/OpenAI
4 Chúc mừng, Bạn đã Hoàn thành!
5 Bài giảng Thêm

Giới thiệu khóa học

IMPORTANT: This course requires an INTERMEDIATE level and it may NOT be for you if you just recently started with Snowflake and/or Data Science, relational databases, with SQL and/or Python programming. It occasionally deals with advanced notions that are not explained here. Check the minimum Requirements for this course, and the "What this course is NOT about" section below, before buying this course!


What is Snowflake Cortex

  • Snowflake got heavily involved into AI and ML only in the past two years. I know, because I've been around since the beginning. In Jan 2021 I was selected by them as a "Snowflake Data Superhero". And in my last two years alone I passed many DS and ML certification exams (see below).

  • In mid-2023 they came up with Snowpark ML. Then with some built-in ML-powered functions, about regression and classification. The new Model Registry from Snowpark ML - added in Jan 2024 - allows now end-to-end ML on the platform.

  • You'll see side-by-side data science experiments I will present to you "the old way", on Snowflake. Many of them with integrations with ChatGPT (about which I talked in detail in another course of mine). To compare them now with the new LLM functions, as Snowflake decided to host their own Large Language Models.

  • Most of these (and other features yet to come) are now presented under the Snowflake Cortex umbrella.

What you will learn

  • High-level picture of the new Snowflake Cortex AI & ML platform.

  • Detailed views on each of the Snowflake Cortex areas.

  • How ML experiments were done on Snowflake before Cortex.

  • How ML experiments can be implemented today with the Snowpark ML APIs, part of Snowflake Cortex.

  • End-to-end Machine Learning with Snowpark ML and its Model Registry.

  • How to use the new regression and classification ML-powered classes and functions, in Snowflake Cortex.

  • How to call the new LLM functions from Snowflake Cortex, and compare them with ChatGPT.

  • What to expect from Snowflake Copilot and other incoming Snowflake features in Cortex.

  • What was the roadmap and what are the future plans of Snowflake for Snowflake Cortex or in the AI & ML areas.

What this course is NOT about

  • I will not teach you data science and machine learning here from ground up. You are expected to have some basic knowledge about ML, DL, LLMs...

  • I will not teach you about many other areas in Snowflake. You are expected to have basic knowledge of Snowflake and data warehouses in general.

  • I will not teach programming in Python or SQL. It's a hands-on course and you are expected to have some basic knowledge in this area. However, I may come-up with some small Streamlit apps, but I'll keep everything simple and easy to understand.

  • This will not cover EVERYTHING you can do as data science in Snowflake. While you will see experiments "the old way" with scikit-learn, or integrations with ChatGPT, these are not part of Cortex! We have to limit mostly to Snowflake Cortex, as that's a huge platform.

  • While Snowpark Container Services are also very new and they also target mostly ML and DL experiments (especially the new containers with GPUs), there will not be enough time to go deeper in detail. And this is also a very specialized and more difficult platform to understand. I may come up later on with a more advanced course on SPCS, but for now this course does not require such an advanced level of preparation.

Who I am

  • The only world-class expert from Canada selected for the Snowflake Data Superhero program in 2021.

  • SnowPro Certification SME (Subject Matter Expert) - many SnowPro exam questions have been created by me.

  • Passed four SnowPro certification exams to date (with no retakes): Core, Architect, Data Engineer, Data Analyst.

  • Specialized in Snowflake for the past few years: I worked for Snowflake Partner companies. I served dozens of clients in this capacity or as an independent consultant. Today I share my knowledge with highly specialize courses on Snowflake.

A few of my latest Data Science and Machine Learning certifications

  • AWS Certified in Machine Learning

  • Microsoft Azure Data Scientist Associate

  • Microsoft Azure AI Engineer Associate

  • Microsoft Azure AI Fundamentals

  • TensorFlow Developer Certificate

  • Alteryx Machine Learning Fundamentals Certified

  • Dataiku ML Practitioner Certified

  • Dataiku MLOps Practitioner Certified

  • Neo4j Graph Data Science Certified

  • TigerGraph Graph Algorithms for Machine Learning

This course truly offers a complete coverage of the new Snowflake Cortex, and my intention is to update it frequently. Enroll today, and keep this course forever!

[Disclaimer: We are not affiliated with or endorsed by Snowflake, Inc.]

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Snowflake
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊