AI, ML y desarrollo de aplicaciones
Notebooks, Streamlit, Snowpark, Cortex y Snowflake ML; seleccionar la capacidad adecuada por caso de uso.
Conceptos que debes poder reconocer y distinguir:
- Snowpark
- Streamlit in Snowflake
- Notebooks
- Snowflake Cortex
- Snowflake ML
- Seleccion de capacidad por caso de uso
Usa los enlaces oficiales de Snowflake de esta unidad para ampliar cada concepto y contrastar su comportamiento.
Este objetivo se resuelve por seleccion, no por memorizacion de APIs. Snowflake Notebooks sirve para exploracion y desarrollo interactivo; Streamlit in Snowflake para aplicaciones de datos; Snowpark para ejecutar transformaciones y logica con APIs de lenguajes; Cortex y ML cubren capacidades de IA y aprendizaje automatico.
Que elegir en cada escenario
| Necesidad | Capacidad | Razon |
|---|---|---|
| Explorar datos, SQL y Python en un entorno interactivo | Snowflake Notebooks | Combina celdas y ejecucion en el entorno Snowflake |
| Publicar una interfaz de datos para usuarios | Streamlit in Snowflake | Construye y comparte una aplicacion con RBAC y datos en Snowflake |
| Transformar datos con APIs de Python, Java o Scala | Snowpark | Acerca la logica al dato y aprovecha el runtime de Snowflake |
| Usar funciones de IA en SQL o buscar semanticamente | Cortex | Incluye funciones de AI, Cortex Search y Cortex Analyst |
| Entrenar o aplicar flujos de ML | Snowflake ML | Aporta APIs y flujos para ciencia de datos y ML |
Matices que cambian una respuesta
- Streamlit in Snowflake puede usar warehouse o container runtime; la aplicacion sigue protegida por RBAC.
- Snowpark no es una interfaz visual: es un conjunto de APIs para ejecutar procesamiento cerca de los datos.
- Cortex Search es una capacidad de busqueda semantica/fuzzy de baja latencia; Cortex Analyst responde preguntas sobre datos estructurados con una capa semantica.
- La disponibilidad de algunas capacidades de AI/ML puede depender de region, cloud, edicion o estado de la funcion; revisala antes del examen.