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Snowflake DEA-C01 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • パフォーマンスの最適化: このトピックでは、Snowflake でパフォーマンスの低いクエリを最適化およびトラブルシューティングする能力を評価します。候補者は、最適なソリューションの構成、キャッシュの利用、およびデータ パイプラインの監視に関する知識を証明する必要があります。このトピックでは、エンジニアが特定のシナリオに基づいてパフォーマンスを向上できるようにすることに重点を置いています。これは、Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアにとって重要です。
トピック 2
  • セキュリティ: DEA-C01 テストのセキュリティ トピックでは、システム ロールの管理やデータ ガバナンスなど、Snowflake セキュリティの原則について学習します。Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアにとって安全なデータ環境を維持するために重要な、データを保護し、ポリシーに準拠する能力を測定します。
トピック 3
  • ストレージとデータ保護: このトピックでは、データ回復機能の実装と、Snowflake のタイム トラベルおよびマイクロ パーティションの理解をテストします。エンジニアは、クローン作成を通じて新しい環境を作成し、データ保護を確保する能力について評価され、Snowflake データの整合性とアクセス性を維持するための必須スキルが強調されます。
トピック 4
  • データ移動: Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアは、Snowflake でのデータの読み込み、取り込み、トラブルシューティングの能力に基づいて評価されます。継続的なデータ パイプラインの構築、コネクタの構成、データ共有ソリューションの設計に関するスキルを評価します。
トピック 5
  • データ変換: SnowPro Advanced: Data Engineer 試験では、ユーザー定義関数 (UDF)、外部関数、およびストアド プロシージャの使用スキルを評価します。半構造化データを処理し、変換に Snowpark を活用する能力を評価します。このセクションでは、Snowflake エンジニアがデータ操作タスクに不可欠な Snowflake 環境内でデータを効果的に変換できることを保証します。

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam 認定 DEA-C01 試験問題 (Q251-Q256):

質問 # 251
A company has an application that is deployed on AWS. The application uses Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) with multiple topics. The company's security team needs to be able to audit all Publish and PublishBatch API actions for all the SNS topics. The company's application team and security team must also be able to query the audit data. The company has already established an event data store in AWS CloudTrail Lake to collect all events.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

正解：B

解説：
Amazon SNS Publish and PublishBatch actions are logged by AWS CloudTrail as data events for SNS topics, not as management events. Because the company already has an event data store in CloudTrail Lake, the lowest-overhead solution is to enable SNS data events for the topics and use CloudTrail Lake directly to query the audit records.


質問 # 252
What is the purpose of the BUILD_FILE_URL function in Snowflake?

正解：C

解説：
Explanation
The BUILD_FILE_URL function in Snowflake generates a temporary URL for accessing a file in a stage. The function takes two arguments: the stage name and the file path. The generated URL is valid for 24 hours and can be used to download or view the file contents. The other options are incorrect because they do not describe the purpose of the BUILD_FILE_URL function.


質問 # 253
A company has a frontend ReactJS website that uses Amazon API Gateway to invoke REST APIs. The APIs perform the functionality of the website. A data engineer needs to write a Python script that can be occasionally invoked through API Gateway. The code must return results to API Gateway.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

正解：B

解説：
AWS Lambda functions can be easily integrated with Amazon API Gateway to create RESTful APIs. This integration allows API Gateway to directly invoke the Lambda function when the API endpoint is hit.


質問 # 254
A data engineer has two datasets that contain sales information for multiple cities and states. One dataset is named reference, and the other dataset is named primary.
The data engineer needs a solution to determine whether a specific set of values in the city and state columns of the primary dataset exactly match the same specific values in the reference dataset. The data engineer wants to use Data Quality Definition Language (DQDL) rules in an AWS Glue Data Quality job.
Which rule will meet these requirements?

正解：A

解説：
The ReferentialIntegrity rule checks that every (city, state) pair in the primary dataset has a matching (ref_city, ref_state) pair in the reference dataset, and setting the threshold to 1.0 enforces a 100% match rate. This directly validates exact correspondence of those columns without extra overhead.


質問 # 255
Which connector creates the RECORD_CONTENT and RECORD_METADATA columns in the existing Snowflake table while connecting to Snowflake?

正解：A

解説：
Explanation
Apache Kafka software uses a publish and subscribe model to write and read streams of records, similar to a message queue or enterprise messaging system. Kafka allows processes to read and write messages asynchronously. A subscriber does not need to be connected directly to a publisher; a pub-lisher can queue a message in Kafka for the subscriber to receive later.
An application publishes messages to a topic, and an application subscribes to a topic to receive those messages. Kafka can process, as well as transmit, messages; however, that is outside the scope of this document. Topics can be divided into partitions to increase scalability.
Kafka Connect is a framework for connecting Kafka with external systems, including databases. A Kafka Connect cluster is a separate cluster from the Kafka cluster. The Kafka Connect cluster sup-ports running and scaling out connectors (components that support reading and/or writing between external systems).
The Kafka connector is designed to run in a Kafka Connect cluster to read data from Kafka topics and write the data into Snowflake tables.
Every Snowflake table loaded by the Kafka connector has a schema consisting of two VARIANT columns:
RECORD_CONTENT. This contains the Kafka message.
RECORD_METADATA. This contains metadata about the message, for example, the topic from which the message was read.


質問 # 256
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