Únete a nosotros en Build.local Madrid para aprender a transformar los datos de tu empresa en aplicaciones. Este evento gratuito es una oportunidad de conocer a otros desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos, mientras se participa en sesiones técnicas desarrolladas para creadores, por creadores. Desarrollarás aplicaciones de datos, flujos y flujos de aprendizaje automático (machine learning ,ML) usando Snowflake como plataforma de datos.
En BUILD.local :
- Crea aplicaciones de datos, pipelines, y flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando Snowflake como plataforma de datos
- Utiliza la nueva experiencia de Snowflake para desarrolladores, Snowpark, para codificar en el lenguaje que prefieras
- Utiliza Streamlit para crear una aplicación web interactiva
- Prepara un modelo de aprendizaje automático utilizando Snowpark para Python y Scikit-learn
- Conoce a otros miembros de la comunidad y desarrolladores de Snowflake de España
En colaboración con:
LAS PLAZAS SON LIMITADAS !
Únete a nosotros en Build.local Madrid para aprender a transformar los datos de tu empresa en aplicaciones. Este evento gratuito es una oportunidad de conocer a otros desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos, mientras se participa en sesiones técnicas desarrolladas para creadores, por creadores. Desarrollarás aplicaciones de datos, flujos y flujos de aprendizaje automático (machine learning ,ML) usando Snowflake como plataforma de datos.
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AGENDA
Registro y Networking
Introducción a Snowflake y Partners para Builders
Disfruta de una demostración en directo de las funciones de Snowflake que puedes utilizar para crear pipelines de datos, aplicaciones y flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning, ML). Conoce de cerca Snowpipe, Streams y Tasks, SQL API, funciones externas, Zero-Copy Cloning y mucho más.
Laboratorio práctico: Ingeniería de datos con Snowpark para Python
Obtén experiencia práctica en la creación de flujos de trabajo de ingeniería de datos con Snowpark. Al final del laboratorio, habrás construido una sólida canalización de ingeniería de datos utilizando procedimientos almacenados de Snowpark Python. Esta canalización procesa datos de forma incremental, se organiza con tareas de Snowflake y se despliega a través de una canalización de integración y desarrollo continuos (CI/CD). También aprenderás a utilizar la nueva herramienta CLI para desarrolladores de Snowflake y la extensión Visual Studio Code.
Laboratorio práctico: Introducción al aprendizaje automático con Snowpark ML para Python
Obtén experiencia práctica en la creación de flujos de trabajo de aprendizaje automático con Snowpark. Trabajarás en un escenario de ejemplo que te llevará a través del proceso de formación de un modelo de regresión lineal para predecir el retorno de la inversión del gasto en publicidad a través de múltiples canales.