In der modernen Gesellschaft kann das Snowflake DAA-C01 Zertifikat einen großen Einfluss auf Ihre zukünfitige Arbeit, Ihren Berufsaufstieg und Ihre Gehaltserhöhung ausüben. Zugelich kann es bei Ihrer Karriere eine wichtige Rolle spielen.

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Snowflake DAA-C01 Prüfungsthemen:

Abschnitt	Gewichtung	Ziele
Thema 1: Datenerfassung und Datenaufbereitung	15 %–20 %	- Aufbereiten und Laden von Daten in Snowflake 1. Laden von Dateien über Snowsight 2. Laden von Daten aus externen/internen Speicherbereichen in eine Tabelle - Anreichern von Daten durch Ermittlung und Zugriff auf relevante Daten im Snowflake Marketplace 1. Verwenden von Secure Data Sharing (Marketplace, Interner Marketplace, Private Listings, Listings) 2. Erstellen von Tabellen und Ansichten 3. Suchen externer Datensätze mit Bezug zu vorhandenen Daten - Berücksichtigung bewährter Verfahren im Hinblick auf Strukturen zur Datensicherheit und -integrität 1. Definieren von Primärschlüsseln für Tabellen 2. Durchführen von Tabellenverknüpfungen zwischen über- und untergeordneten Tabellen 3. Implementieren von Einschränkungen - Durchführung einer Datenermittlung, um den Bedarf aus vorhandenen Datensätzen festzustellen 1. Bewerten erforderlicher Umformungen (Tabellenverknüpfungen, Mengenoperationen, ASOF JOINS) 2. Abfragen von Tabellen zur Bewertung von Datenelementen und Statistiken in Snowflake 3. Verwenden von Befehlen zum Auslesen von Metadaten oder Ändern des Kontexts (DESCRIBE, SHOW, USE) 4. Bestimmen der erforderlichen Granularität der Daten 5. Festlegen von für Geschäftsziele erforderlichen Elementen mithilfe von BI-Berichten oder SQL-Analysen - Umsetzen von Lösungen zur Datenverarbeitung 1. Bereinigen, Vereinheitlichen und Anreichern von Daten 2. Automatisieren und Umsetzen von Datenpipelines (Zeitplanung) 3. Reagieren auf Verarbeitungsfehler 4. Verwenden von Protokoll- und Überwachungslösungen (Prüfung, Datenherkunft) - Verwendung eines Erfassungssystems zum Abrufen von Daten 1. Abrufen von Daten aus strukturierten Quellen (CSV) 2. Abrufen von Daten aus halbstrukturierten Quellen (Parquet, Avro, ORC, JSON, XML) 3. Generierung synthetischer Daten 4. Abrufen von Daten aus unstrukturierten Quellen
Thema 2: Datenpräsentation und Datenvisualisierung	28 %–29 %	- Erstellen von Dashboards 1. Darstellen von Analyseergebnissen 2. Snowsight-Dashboards - Integration mit BI-Tools 1. Weitere Visualisierungstools von Partnern 2. Integration mit Tableau 3. Integration mit Power BI
Thema 3: Datenanalyse	30 %–32 %	- Durchführen fortgeschrittener Analysen mithilfe von SQL 1. Zeitreihenanalyse 2. Aggregatfunktionen 3. Snowflake-spezifische Analysefunktionen
Thema 4: Datenumformung und Datenmodellierung	22 %–30 %	- Entwerfen von Datenmodellen 1. Sternschema-Design 2. Schneeflockenschema-Design 3. Data-Vault-Modelle - Umformen von Daten mithilfe von SQL 1. Common Table Expressions (CTEs) 2. PIVOT/UNPIVOT-Operationen 3. QUALIFY-Klauseln 4. Fensterfunktionen

Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification DAA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A Directed Acyclic Graph (DAG) of 12 tasks (ETLDAILY) failed because one of the tasks failed (STEP10), therefore the dependent tasks (STEP11 and STEP12) did not run. Which command is needed to re-run task STEP10 and the two dependent tasks?

A) EXECUTE TASK ETLDAILY RETRY LAST;
B) ALTER TASK ETLDAILY RESUME;
C) EXECUTE TASK STEP10 RETRY LAST;
D) ALTER TASK STEP10 RESUME;

2. A Data Analyst creates a dashboard showing the total credit consumption for each virtual warehouse as follows:

Why is the query failing?

A) INFORMATION_SCHEMA should be used instead of ACCOUNT_USAGE.
B) The query must be executed by a user with the ACCOUNTADMIN role.
C) The current database context must be changed to SNOWFLAKE.
D) DB1 must be authorized to have SELECT access to ACCOUNT_USAGE.

3. A Data Analyst executes a complex query. Which query will allow the Analyst to access the results a second time?

A) SELECT LAST_QUERY_ID(-1);
B) SELECT * FROM TABLE(RESULT_SCAN(LAST_QUERY_ID()));
C) SELECT * FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY());
D) DESC RESULT LAST_QUERY_ID();

4. A Data Analyst created two tables that are related by a foreign key, using the following commands:

Then the Analyst renamed the referenced table using the following command: ALTER TABLE mother RENAME TO father; What happens to the foreign key after the referenced table is renamed?

A) The foreign key becomes invalid because the referenced table no longer exists.
B) The foreign key will not be used during the query rewrite.
C) The foreign key is updated to reference the renamed table.
D) The foreign key is dropped because the reference is no longer valid.

5. The image shows a table with a variant column that is storing a JSON record:

This SQL query is run:

What will be the result?