• Regeln für den Video-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Einteilung

    - Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
    - Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
    - DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
    - HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
    - 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
    - Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
    - Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
    - Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.


    Angebot/Beitrag erstellen

    - Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
    - Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
    - Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
    - Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

    Aufbau des Angebots und Threadtitel

    Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
    Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
    Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
    Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
    Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

    Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
    Überschrift entspricht dem Threadtitel
    Cover
    kurze Inhaltsbeschreibung
    Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
    Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
    Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
    Quelle
    Video (Auflösung und Bitrate)
    Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
    Untertitel (sofern vorhanden)
    Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
    Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

    Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
    Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.


    Releases

    - Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
    - Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
    - Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
    - P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.


    Support, Diskussionen und Suche

    - Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
    - Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
    - Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.


    Verbote

    - Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
    - Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
    - Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
    - Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.


    Verstoß gegen die Regeln

    - Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.
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Building Data Warehouse with Snowflake, Python and SQL

babymore87

MyBoerse.bz Pro Member
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Building Data Warehouse with Snowflake, Python and SQL
Published 9/2026
Created by Christ Raharja
MP4 | Video: h264, 2560x1440 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Level: All Levels | Genre: eLearning | Language: English | Duration: 21 Lectures ( 3h 27m ) | Size: 2.6 GB

Learn how to build modern data warehouse using Snowflake, Python, SQL, and implement dimensional modelling concept
What you'll learn
⚡ Learn the basic fundamentals of data warehouse and Snowflake
⚡ Learn how to build grocery inventory data warehouse using Snowflake
⚡ Learn how to build restaurant delivery data warehouse using Snowflake
⚡ Learn about dimensional modelling and star schema concepts
⚡ Learn how to find and download datasets from Kaggle
⚡ Learn how to create Snowflake account and load dataset into Snowflake
⚡ Learn how to clean data by removing missing values and duplicates
⚡ Learn how to use select, where, distinct , order by, aggregate functions in SQL
⚡ Learn how to use group by, case, having, common table expression, and window function in SQL
⚡ Learn how to perform data transformation using SQL
⚡ Learn how to perform DataFrame operation using Snowpark
⚡ Learn how to test grocery inventory data warehouse
⚡ Learn how to manage data warehouse security and access control
⚡ Learn how to load and transform restaurant delivery using Snowpark
⚡ ;Learn how to analyze restaurant delivery data using SQL
⚡ Learn how to build machine learning model for predicting delivery time
Requirements
❗ No previous experience in data warehouse is required
❗ Basic knowledge in Python and SQL
Description
This course contains the use of artificial intelligence
Disclosure: AI tools were used only to assist in creating the course outline and course thumbnail. All instructional content, explanations, and project walkthroughs were fully created manually by the instructor.
Welcome to Building Data Warehouse with Snowflake, Python and SQL course. This is a comprehensive project based course where you will learn how to build a fully functioning data warehouse using Snowflake and implement dimensionality modelling. This course is a perfect combination between Snowflake and Python, making it an ideal opportunity to practice your programming skills while improving your technical knowledge in data engineering. In the introduction session, you will learn the basic fundamentals of data warehouse and snowflake, such as getting to know about data warehouse architecture and learning about the difference between online transaction processing and online analytic processing. Then, in the next section, we will download grocery inventory and restaurant delivery datasets from Kaggle, it is a platform that offers many high quality datasets from various industries. Afterward, we will set up a Snowflake account, learn how to navigate the Snowflake dashboard, and load the grocery inventory datasets. Then, after that, we are going to clean the dataset by removing missing values and duplicates. The objective is to make sure the data is valid and ready to use. Following that, we will learn about basic sql concepts needed for data warehousing, for example, we are going to learn how to use select, aggregate functions, where, having, order by, case, group by, distinct, window functions, and common table expressions. Then, we will run these SQL queries to analyze grocery inventory data and extract meaningful insights from the data. Then, in the next section, we are going to transform and load data using SQL, where we will prepare and organize the data before building the data warehouse. In addition, we will also perform DataFrame operations using Snowpark like filtering, selecting, grouping, and transforming data. Then, after that we are going to perform dimensionality modelling, specifically we will create fact tables, dimension tables, and define relationships between those tables. The objective is to organize our data efficiently for reporting, analysis, and business intelligence. Once the data is ready, we are going to build a basic grocery inventory data warehouse using Snowflake and SQL. This data warehouse can be used for analyzing inventory levels, product availability, stock movements, and overall inventory performance. Then, in the next section, we will learn about data warehouse security and access control, specifically we will learn how to manage user roles, permissions, and access privileges in Snowflake. Additionally, we are also going to build a real world project, where we are going to build a restaurant delivery data warehouse. We will use restaurant delivery data to analyze orders, delivery performance, customer behavior, and sales trends. Lastly, at the end of the course, we are going to build a machine learning model to predict delivery time using data from our data warehouse.
First of all, before getting into the course, we need to ask these questions to ourselves, why should we build data warehouse and why should we use Snowflake? Well, here is my answer, By having a data warehouse, it will help us to centralize and organize data from multiple sources, making it easier to analyze and generate insights. In addition, Snowflake enables us to efficiently store, process, and analyze large amounts of data in a cloud based environment.
Below are things that you can expect to learn from this course
✨ Learn the basic fundamentals of data warehouse and Snowflake
✨ Learn how to find and download datasets from Kaggle
✨ Learn how to create Snowflake account and load dataset into Snowflake
✨ Learn how to clean data by removing missing values and duplicates
✨ Learn how to use select, where, distinct , order by, aggregate functions in SQL
✨ Learn how to use group by, case, having, common table expression, and window function in SQL
✨ Learn how to perform data transformation using SQL
✨ Learn how to perform DataFrame operation using Snowpark
✨ Learn about dimensional modelling and star schema concepts
✨ Learn how to build grocery inventory data warehouse using Snowflake
✨ Learn how to test grocery inventory data warehouse
✨ Learn how to manage data warehouse security and access control
✨ Learn how to load and transform restaurant delivery using Snowpark
✨ Learn how to build restaurant delivery data warehouse using Snowflake
✨ ;Learn how to analyze restaurant delivery data using SQL
✨ Learn how to build machine learning model for predicting delivery time
Who this course is for
⭐ Data Engineers who are interested in building and designing data warehouse using Snowflake, Python, and SQL
⭐ Data Scientists who are interested in storing large amount of data in data warehouse and use it for analytics
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