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제품번호 #:
157677230
Data Modeling with Snowflake: A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
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157677230
KRW 138079
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What Stands Out
Comprehensive Guide
Offers in-depth guidance on leveraging Snowflake for data modeling, ensuring users understand best practices and techniques to enhance their workflows efficiently.
Universal Techniques
Introduces universal data modeling techniques that are applicable across various platforms, empowering users to adapt and optimize their skills in diverse environments.
Accelerated Development
Designed to speed up Snowflake development processes, providing practical strategies that help users quickly implement data models and reduce time to market.
제품 세부 정보
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 31 May 2023 |
| Language | English |
| Print length | 324 pages |
| ISBN-10 | 1837634459 |
| ISBN-13 | 978-1837634453 |
| Item weight | 558 g |
| Dimensions | 19.05 x 1.85 x 23.5 cm |
제품 설명
Data Modeling with Snowflake: A practical guide to accelerating Snowflake development using universal data modeling techniques
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Data Warehousing Editorial Review
Data Modeling With Snowflake: A Practical Guide To Accelerating Snowflake Development Using Universal Data Modeling Techniques offers an insightful look into effective data modeling strategies tailored for Snowflake. As a detailed guide published by Packt Publishing, it spans 324 pages and provides practical techniques for accelerating development and enhancing database management. This book emphasizes universal data modeling techniques, which can significantly streamline your workflow and increase productivity in data operations. With a publication date of May 31, 2023, it is up-to-date with current trends and practices, making it a must-read for data professionals looking to optimize their use of Snowflake.
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장점
- Comprehensive strategies for Snowflake development
- Focus on universal data modeling techniques
- Well-organized content for easy navigation
- Suitable for both beginners and experienced users
- Current insights with recent publication date
단점
- Some sections may require prior knowledge in data modeling
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