Snowflake DEA-C01日本語版対応参考書、DEA-C01サンプル問題集

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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
  • 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 2
  • 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 3
  • 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。
トピック 4
  • 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 5
  • 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。

>> Snowflake DEA-C01日本語版対応参考書 <<

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam 認定 DEA-C01 試験問題 (Q376-Q381):

質問 # 376
A data engineer must build an extract, transform, and load (ETL) pipeline to process and load data from 10 source systems into 10 tables that are in an Amazon Redshift database. All the source systems generate .csv, JSON, or Apache Parquet files every 15 minutes. The source systems all deliver files into one Amazon S3 bucket. The file sizes range from 10 MB to 20 GB.
The ETL pipeline must function correctly despite changes to the data schema.
Which data pipeline solutions will meet these requirements? (Choose two.)

正解：D、E


質問 # 377
A data engineer is optimizing query performance in Amazon Athena notebooks that use Apache Spark to analyze large datasets that are stored in Amazon S3. The data is partitioned.
An AWS Glue crawler updates the partitions.
The data engineer wants to minimize the amount of data that is scanned to improve efficiency of Athena queries.
Which solution will meet these requirements?

正解：A

解説：
By including predicates on your partition columns in each Athena query (for example, WHERE year = '2025' AND month = '05'), Athena prunes partitions at the optimizer level and reads only the matching S3 folders. This directly minimizes the data scanned and improves query efficiency with no additional infrastructure changes.


質問 # 378
A Data Engineer needs to ingest invoice data in PDF format into Snowflake so that the data can be queried and used in a forecasting solution.
..... recommended way to ingest this data?

正解：B

解説：
Explanation
The recommended way to ingest invoice data in PDF format into Snowflake is to create a Java User-Defined Function (UDF) that leverages Java-based PDF parser libraries to parse PDF data into structured data. This option allows for more flexibility and control over how the PDF data is extracted and transformed. The other options are not suitable for ingesting PDF data into Snowflake. Option A and B are incorrect because Snowpipe and COPY INTO commands can only ingest files that are in supported file formats, such as CSV, JSON, XML, etc. PDF files are not supported by Snowflake and will cause errors or unexpected results.
Option C is incorrect because external tables can only query files that are in supported file formats as well.
PDF files cannot be parsed by external tables and will cause errors or unexpected results.


質問 # 379
A company has a data processing pipeline that includes several dozen steps. The data processing pipeline needs to send alerts in real time when a step fails or succeeds. The data processing pipeline uses a combination of Amazon S3 buckets, AWS Lambda functions, and AWS Step Functions state machines.
A data engineer needs to create a solution to monitor the entire pipeline.
Which solution will meet these requirements?

正解：B

解説：
Amazon EventBridge can monitor the execution status of AWS Step Functions state machines and trigger specific actions based on state changes, such as when a state machine succeeds or fails. By configuring an EventBridge rule to capture these execution status changes and forward the details to an Amazon SNS topic, real-time notifications can be sent to alert users. This solution ensures a scalable and event-driven approach to monitoring the entire data processing pipeline in real time.


質問 # 380
A company runs an Apache Spark application every night in an Amazon EMR cluster. The company uses Amazon EC2 instances to supply compute capacity for the EMR cluster. The company deployed the Spark application in cluster mode.
An error occurs in the Spark application. A log for the error is stored in the application's Spark driver standard error logs. A data engineer needs to investigate the error.
Where can the data engineer find this error log?

正解：A

解説：
In EMR cluster mode, the Spark driver runs inside the cluster and its standard error logs are captured as step logs. These logs are automatically archived to Amazon S3 and accessible from the Amazon EMR console under step logs. This is the correct location for investigating Spark driver errors.


質問 # 381
......

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