Snowflake Core Architecture & Ingestion Pipelines

• Provisionner et verrouiller l'infrastructure Snowflake : architecture 3 couches, Warehouses, sécurité réseau et chiffrement
• Implémenter le modèle RBAC et la gouvernance des données avec Snowflake Horizon (masquage, Row Access, tagging)
• Construire des pipelines d'ingestion et de transformation : Snowpipe, Streams, Tasks (DAG) et Dynamic Tables
• Maîtriser le FinOps, la résilience (Time Travel, Cloning), l'IA Cortex et les pièges de la certification

Jour 1 · Architecture & Provisioning de Ressources

• Objectif du Jour 1 : provisionner l'infrastructure et verrouiller les accès au niveau réseau et compte.
• Les 3 couches : Storage, Compute (Virtual Warehouses) et Cloud Services
• Cycle de vie et gestion des Warehouses (Sizing, Multi-cluster, auto-suspend/resume, scaling vertical vs horizontal)
• Création et gestion des ressources : Databases, Schemas (Transient vs Permanent vs Temporary)

Jour 1 · Sécurité Réseau & Authentification

• Configuration des Network Policies (autoriser/bloquer des IPs ou VPCs)
• Concepts de sécurité : MFA, SSO et chiffrement des données (clés gérées par Snowflake vs Tri-Secret Secure)
• Hands-on Lab : Déploiement par script SQL d'un environnement complet isolé, sécurisé par une politique réseau, avec affectation de profils de Warehouses distincts

Jour 2 · Sécurité & Modèle de Responsabilité (RBAC)

• Objectif du Jour 2 : implémenter le contrôle d'accès, la gouvernance de la donnée et les flux d'entrée/sortie.
• Gestion des Users et cycle de vie des comptes
• Hiérarchie des Roles natifs (ACCOUNTADMIN à PUBLIC) et création de rôles sur-mesure (principe du moindre privilège)
• Attribution fine des privilèges (GRANT / REVOKE)

Jour 2 · Gouvernance des Données (Snowflake Horizon)

• Mise en place de Dynamic Data Masking (masquage de colonnes) et Row Access Policies (sécurité à la ligne)
• Tagging d'objets pour le suivi de la sensibilité des données

Jour 2 · Ingestion de Données & Connectivité

• Configuration des Stages internes et externes — ingestion Batch via COPY INTO
• Ingestion continue via Snowpipe (et introduction à Snowpipe Streaming)
• Hands-on Lab : Implémentation d'une politique de masquage de données RGPD sur un rôle de développeur et configuration d'un pipeline d'ingestion automatisé

Jour 3 · Manipulation de Données Semi-Structurées

• Objectif du Jour 3 : manipuler les formats complexes et automatiser les pipelines de données (ELT / CDC).
• Stockage et requêtage natif du JSON, XML et Parquet via le type VARIANT
• Fonctions d'extraction : notation par point, FLATTEN, LATERAL FLATTEN

Jour 3 · Pipelines de données (CDC) & Automatisation

• Capture des changements de données via les Streams
• Orchestration native : création de Tasks, gestion des dépendances (DAGs) et stratégies de Scheduling (CRON / Serverless)
• Utilisation des Dynamic Tables pour simplifier les pipelines déclaratifs
• Hands-on Lab : Création d'un pipeline d'ingestion de logs JSON bruts, traitement automatique des deltas via un Stream, et exécution planifiée via un arbre de Tasks (DAG)

Jour 4 · FinOps & Gouvernance des Coûts

• Objectif du Jour 4 : maîtriser les coûts, assurer la reprise après sinistre, utiliser l'IA et valider les pièges de la certification.
• Facturation (Compute, Storage, Cloud Services) — suivi via ACCOUNT_USAGE
• Mise en place de garde-fous : Resource Monitors (niveaux Account et Warehouse)

Jour 4 · Observabilité & Alerting

• Configuration du framework d'Alerting natif (CREATE ALERT) pour notifier l'équipe par email / webhook (échec d'une Task, pic de coût…)

Jour 4 · Résilience & Cycle de vie de la donnée

• Fonctionnement précis du Time Travel (0 à 90 jours selon l'édition) et du Fail-safe (7 jours non configurables)
• Utilisation du Zero-Copy Cloning pour le clonage instantané d'environnements de Dev / Test

Jour 4 · Data Marketplace & IA Cortex

• Partage de données et utilisation du Snowflake Marketplace
• Introduction et cas d'usage des fonctions IA intégrées (Snowflake Cortex LLM & Machine Learning)
• Hands-on Lab : Restauration d'une table supprimée via Time Travel, création d'une alerte FinOps sur dépassement de crédit, et appel d'une fonction d'analyse de sentiment via Snowflake Cortex

• Évaluation en continu à travers les 4 hands-on labs SQL réalisés tout au long de la formation ; parcours orienté préparation à la certification Snowflake.