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Snowflake DAA-C01 Exam Syllabus Topics:

SectionWeightObjectives
Topic 1: Data Transformation and Data Modeling22%-30%- Design data models
  • 1. Data vault models
  • 2. Snowflake schema design
  • 3. Star schema design
- Transform data using SQL
  • 1. Common Table Expressions (CTEs)
  • 2. PIVOT/UNPIVOT operations
  • 3. QUALIFY clauses
  • 4. Window functions
Topic 2: Data Presentation and Data Visualization28%-29%- Create dashboards
  • 1. Present analytical results
  • 2. Snowsight dashboards
- Integrate with BI tools
  • 1. Tableau integration
  • 2. Power BI integration
  • 3. Other partner visualization tools
Topic 3: Data Analysis30%-32%- Perform advanced analytics using SQL
  • 1. Aggregate functions
  • 2. Snowflake-specific analytical features
  • 3. Time-series analysis
Topic 4: Data Ingestion and Data Preparation15%-20%- Implement data processing solutions
  • 1. Respond to processing failures
  • 2. Use logging and monitoring solutions (auditing, data lineage)
  • 3. Automate and implement data pipelines (scheduling)
  • 4. Cleanse, conform, and enrich data
- Use best practice considerations relating to data integrity structures
  • 1. Define primary keys for tables
  • 2. Perform table joins between parent/child tables
  • 3. Implement constraints
- Prepare data and load into Snowflake
  • 1. Load files using Snowsight
  • 2. Load data from external/internal stages into a table
- Use a collection system to retrieve data
  • 1. Retrieve data from unstructured sources
  • 2. Retrieve data from semi-structured sources (Parquet, Avro, ORC, JSON, XML)
  • 3. Synthetic Data Generation
  • 4. Retrieve data from structured sources (CSV)
- Enrich data by identifying and accessing relevant data from the Snowflake Marketplace
  • 1. Create tables and views
  • 2. Find external data sets that correlate with available data
  • 3. Use Secure Data Sharing (Marketplace, Internal Marketplace, Private Listings, Listings)
- Perform data discovery to identify what is needed from available datasets
  • 1. Identify elements required for business goals using BI reports or SQL analysis
  • 2. Use commands to read metadata or alter context (DESCRIBE, SHOW, USE)
  • 3. Evaluate required transformations (table joins, set operations, ASOF JOINS)
  • 4. Determine the level of data granularity required
  • 5. Query tables to assess data elements and statistics maintained by Snowflake

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Snowflake DAA-C01 Prüfung Übungen und Antworten

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam DAA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q64-Q69):

64. Frage
When performing a diagnostic analysis, which actions aid in collecting related data to identify anomalies? (Select all that apply)

Antwort: C

Begründung:
Collecting data from various sources aids in comprehensive analysis, assisting in identifying anomalies.


65. Frage
What considerations are essential when identifying the volume of data to be collected in a collection system? (Select all that apply)

Antwort: C,D

Begründung:
Identifying the volume of data involves considering available storage capacity and the frequency of data analysis.


66. Frage
How do Snowsight dashboards facilitate the presentation of data for business use analyses?

Antwort: B

Begründung:
Snowsight dashboards enable diverse data representation for effective analyses in business use cases.


67. Frage
A table named 'website_visits' tracks user activity with columns 'user_id', 'visit_timestamp' , and 'page_view'. You need to determine the time difference (in minutes) between each user's consecutive page views. Assuming 'visit_timestamp' is of data type TIMESTAMP NTZ, which Snowflake SQL query will accurately calculate this?

Antwort: C

Begründung:
Option B is correct. start_time, end_timey calculates the difference in minutes between two timestamps. 1, visit_timestamp) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY visit_timestampy retrieves the previous timestamp for each user. The default value is crucial to handle the first visit for each user. Option A is incorrect because subtracting timestamps directly results in a value in days, not minutes. Option C is incorrect because 'TIMEDIFF does not exist in Snowflake. Option D uses 'TIMESTAMPDIFF but it does not accept the time unit as the first parameter. Option E uses AVG aggregation which is not the purpose of the window functions in this scenario.


68. Frage
You are building a sales performance dashboard in Snowflake for a retail company. The data includes sales transactions, product information, and customer demographics. You need to enable users to drill down from regional sales summaries to individual store sales and then to customer-level details within the dashboard. Which of the following Snowflake features and dashboard design principles are CRUCIAL for achieving this interactive drill-down capability with optimal performance?

Antwort: A

Begründung:
Parameterized views allow you to create flexible queries that adapt to user selections. Clustering keys ensure efficient filtering and data retrieval for drill-down operations. Creating multiple dashboards (B) is less efficient and user-friendly. Relying solely on dashboard filtering (C) can lead to performance issues. Exporting data to an external BI tool (D) introduces latency. Dynamic SQL generation (E) can be complex and prone to errors.


69. Frage
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