🚀 پلتفرم‌های مدرن Data و AI رو در Snowflake AI Data Cloud بساز و با Recipeهای عملی، Data Governance، Automation، Cortex AI، Observability و توسعه اپلیکیشن‌های هوشمند رو یاد بگیر.

✨ ویژگی‌های کلیدی

🛠️ بیش از ۱۰۰ Recipe عملی برای Data Engineering، Data Governance و توسعه AI رو به کار میگیری

🔐 با قابلیت‌های پلتفرم Snowflake، راهکارهای داده امن و مقیاس‌پذیر میسازی

🧠 یاد میگیری هر Pattern رو چه زمانی و چرا برای موفقیت در سناریوهای واقعی استفاده کنی

📘 توضیح کتاب

❄️ کتاب Snowflake Cookbook, Second Edition یک راهنمای عملی برای ساخت پلتفرم‌های مدرن Data و AI روی Snowflake AI Data Cloud است. با بیش از ۱۰۰ Recipe دست‌به‌کار، یاد میگیری قابلیت‌های Snowflake رو چطور پیاده‌سازی کنی و هر کدوم رو چه زمانی برای حل چالش‌های واقعی به کار بگیری.

🏗️ این ویرایش، تکامل Snowflake به یک پلتفرم یکپارچه برای Data، AI و Application Development رو منعکس میکنه. با استفاده از Roleها، Policyها، Tagging، Classification و Data Sharing، پلتفرم‌های داده امن و Governed میسازی.

⚙️ از Data Ingestion و Transformation گرفته تا Automation با Stageها، Taskها، Streamها و Openflow، Patternهای اثبات‌شده‌ای رو یاد میگیری که برای ساخت راهکارهای Data و AI مقیاس‌پذیر استفاده میشن.

🗃️ با داده‌های Structured، Semi-Structured و Unstructured کار میکنی و در کنار اون قابلیت‌هایی مثل Cloning، Time Travel، Governance و Best Practiceهای عملیاتی برای Reliability و Resilience رو بررسی میکنی.

🤖 کتاب همین‌طور Snowflake Cortex و قابلیت‌های مبتنی بر AI رو معرفی میکنه و نشون میده چطور Intelligent Appها، معماری‌های AI-Ready و راهکارهای Enterprise AI بسازی.

👨‍💻 این ویرایش توسط متخصصی با ۳۰ سال تجربه در صنعت داده و چندین سال سابقه به‌عنوان Snowflake Data Superhero نوشته شده و راهنمایی عملی برای پیاده‌سازی رو با بینش معماری ترکیب میکنه.

🎯 تا پایان کتاب، میتونی پلتفرم‌های Data و AI قابل‌اعتماد رو طراحی، پیاده‌سازی، Govern و مدیریت کنی؛ پلتفرم‌هایی که ارزش واقعی برای کسب‌وکار ایجاد میکنن.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

🔐 محیط‌های امن Snowflake رو با Roleها و Policyها میسازی

⚙️ Data Pipelineهای خودکار رو با Stageها، Taskها و Streamها ایجاد میکنی

📥 داده‌ها رو با Openflow و Snowflake Ingest و Transform میکنی

🏷️ Data Governance رو با Tagها، Masking Policyها و Classification پیاده‌سازی میکنی

🗃️ با داده‌های Structured، Semi-Structured و Unstructured کار میکنی

🤖 راهکارهای AI-Ready رو با Snowflake Cortex میسازی

🕒 با Cloning و Time Travel، Resilience سیستم رو بهتر میکنی

🧠 یاد میگیری هر Pattern رو چه زمانی و چرا به‌شکل موثر استفاده کنی

👤 این کتاب برای چه کسانیه؟

📊 این کتاب برای متخصص‌های داده نوشته شده که روی طراحی، ساخت و مدیریت پلتفرم‌های مدرن Data و AI در Snowflake AI Data Cloud کار میکنن.

💻 Data Engineerها، Data Architectها، Analytics Engineerها، AI Engineerها، Developerها و Technical Leaderها با این کتاب هم مهارت‌های عملی پیاده‌سازی به دست میارن و هم دید معماری عمیق‌تری پیدا میکنن.

📌 داشتن دانش پایه SQL و Data Warehousing توصیه میشه. چه در حال ساخت پلتفرم‌های Governed Data باشی، چه معماری‌های AI-Ready، اپلیکیشن‌های هوشمند یا راهکارهای Enterprise Analytics، این کتاب Patternهای اثبات‌شده و راهنمایی‌های عملی برای سناریوهای واقعی در اختیارت میذاره.

📖 فهرست مطالب

فصل ۱. شروع کار با Snowflake

فصل ۲. مدیریت چرخه عمر داده

فصل ۳. بارگذاری و استخراج داده به داخل و خارج از Snowflake

فصل ۴. ساخت Data Pipelineها در Snowflake

فصل ۵. محافظت از داده و Security در Snowflake

فصل ۶. بهینه‌سازی پرفورمنس و هزینه

فصل ۷. Secure Data Sharing

فصل ۸. بازگشت به آینده با Time Travel

فصل ۹. تکنیک‌های پیشرفته SQL

فصل ۱۰. گسترش قابلیت‌های Snowflake

فصل ۱۱. مقدمه‌ای بر Snowflake Cortex

👤 درباره نویسندگان

👨‍💻 کیت بلنجر Field CTO در DataOps.live و یکی از Snowflake Data Superheroهای چندساله است. او نزدیک به ۳۰ سال تجربه در Data Architecture و Engineering داره و به سازمان‌های بزرگ جهانی کمک میکنه با استفاده از DataOps، Governance و طراحی AI-Ready مدرن‌سازی بشن.

🧠 کیت متخصص Data Modeling است، در متدولوژی Kimball آموزش دیده و گواهی Data Vault 2.0 داره. او سخنران ثابت رویدادهای تخصصی و مشاور مورداعتمادیه که اجرای عملی رو با استراتژی در سطح مدیران ترکیب میکنه تا سازمان‌ها Snowflake AI Data Cloud رو به پایه‌ای برای Innovation و تصمیم‌گیری هوشمند تبدیل کنن.

👨‍💼 حمید قریشی متخصص ارشد Cloud و Data Warehouse با نزدیک به دو دهه تجربه است و معماری، طراحی و رهبری پیاده‌سازی چندین راهکار Data Warehouse و Business Intelligence رو بر عهده داشته.

☁️ او تجربه و Certificationهای گسترده‌ای در پلتفرم‌های مختلف Data Analytics داره؛ از Teradata، Oracle و Hadoop گرفته تا ابزارهای مدرن Cloud-Based مثل Snowflake.

📚 ترکیب تجربه عمیق او با تکنولوژی‌های سنتی و دانش پلتفرم‌های مدرن باعث شده تخصص عملی گسترده‌ای در Data Warehousing و Analytics با Snowflake به دست بیاره؛ دانشی که بعدا اون رو در آثار منتشرشده خودش هم منتقل کرده.

👨‍💻 حماد شریف Data Architect باتجربه‌ای با بیش از یک دهه سابقه در حوزه اطلاعاته و تجربه او Governance، Warehousing، Data Lakeها، Streaming Data و Machine Learning رو پوشش میده.

🏢 او به‌مدت یک دهه با یکی از Vendorهای مطرح Data Warehouse در قالب یک Professional Services Organization فعالیت کرده و در چرخه‌های Presales و Post-Sales Implementation به مشتری‌هایی در صنایع Telecom، Retail، Life Sciences و Finance در آسیا، اروپا و استرالیا مشاوره داده.

🎓 حماد مدرک MSc در Computer Science داره و مقاله‌های کنفرانسی در حوزه‌های Machine Learning، Sensor Networkها، Software Engineering و Remote Sensing منتشر کرده.

Build modern data and AI platforms in the Snowflake AI Data Cloud with practical recipes for data governance, automation, Cortex AI, observability, and intelligent application development.

Key Features

• Apply 100+ practical recipes for data engineering, data governance, and AI development
• Build secure, scalable data solutions using Snowflake platform capabilities
• Learn when and why to apply each pattern for real-world success

Book Description

Snowflake Cookbook, Second Edition is your practical guide to building modern data and AI platforms on the Snowflake AI Data Cloud. Through more than 100 hands-on recipes, you’ll learn how to implement Snowflake capabilities and when to apply them to solve real-world challenges.

This edition reflects Snowflake’s evolution into a unified platform for data, AI, and application development. You’ll build secure, governed data platforms using roles, policies, tagging, classification, and data sharing. From data ingestion and transformation to automation with stages, tasks, streams, and Openflow, you’ll learn proven patterns for building scalable data and AI solutions.

You’ll work with structured, semi-structured, and unstructured data while exploring capabilities such as cloning, Time Travel, governance, and operational best practices for reliability and resilience. The book also introduces Snowflake Cortex and AI-powered capabilities, showing you how to build intelligent apps, AI-ready architectures, and enterprise AI solutions.

Written by a 30-year data industry veteran and multi-year Snowflake Data Superhero, this edition combines practical implementation guidance with architectural insight. By the end of the book, you’ll be equipped to design, build, govern, and operate trusted data and AI platforms that deliver business value.

What you will learn

• Build secure Snowflake environments using roles and policies
• Create automated data pipelines with stages, tasks, and streams
• Ingest and transform data using Openflow and Snowflake
• Implement data governance with tags, masking policies, and classification
• Work with structured, semi-structured, and unstructured data
• Build AI-ready solutions using Snowflake Cortex
• Improve resilience with cloning and Time Travel
• Learn when and why to apply each pattern effectively

Who this book is for

This book is for data professionals designing, building, and operating modern data and AI platforms on the Snowflake AI Data Cloud. Data engineers, data architects, analytics engineers, AI engineers, developers, and technical leaders will gain practical implementation skills and architectural insight. Basic SQL and data warehousing knowledge is recommended. Whether you’re building governed data platforms, AI-ready architectures, intelligent applications, or enterprise analytics solutions, this book provides proven patterns and practical, real-world guidance.

Table of Contents

1. Getting Started with Snowflake
2. Managing the Data Life Cycle
3. Loading and Extracting Data Into and Out of Snowflake
4. Building Data Pipelines in Snowflake
5. Data Protection and Security in Snowflake
6. Performance and Cost Optimization
7. Secure Data Sharing
8. Back to the Future with Time Travel
9. Advanced SQL Techniques
10. Extending Snowflake Capabilities
11. Introduction to Snowflake Cortex

About the Author

Keith Belanger is Field CTO at DataOps live and a multi-year Snowflake Data Superhero. With nearly 30 years in data architecture and engineering, he helps global enterprises modernize through DataOps, governance, and AI-ready design. Keith is an expert in Data Modeling, trained in Kimball methodology, and Data Vault 2.0 Certified. A frequent speaker and trusted advisor, he bridges hands-on execution with executive-level strategy to help organizations turn the Snowflake AI Data Cloud into a foundation for innovation and intelligent decision-making.

Hamid Qureshi is a senior cloud and data warehouse professional with almost two decades of total experience, having architected, designed, and led the implementation of several data warehouse and business intelligence solutions. He has extensive experience and certifications across various data analytics platforms, ranging from Teradata, Oracle, and Hadoop to modern, cloud-based tools such as Snowflake. Having worked extensively with traditional technologies, combined with his knowledge of modern platforms, he has accumulated substantial practical expertise in data warehousing and analytics in Snowflake, which he has subsequently captured in his publications.

Hammad Sharif is an experienced data architect with more than a decade of experience in the information domain, covering governance, warehousing, data lakes, streaming data, and machine learning. He has worked with a leading data warehouse vendor for a decade as part of a professional services organization, advising customers in telco, retail, life sciences, and financial industries located in Asia, Europe, and Australia during presales and post-sales implementation cycles. Hammad holds an MSc. in computer science and has published conference papers in the domains of machine learning, sensor networks, software engineering, and remote sensing.