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Snowflake DEA-C02 시험 요강 주제:

섹션	비중	목표
보안 및 거버넌스	15%	- 데이터 보안 1. 데이터 마스킹 및 토큰화 2. 행 수준 보안 정책 3. 외부 토큰화 4. 열 수준 보안 - 거버넌스 및 준수 1. 데이터 보존 정책 2. 액세스 이력 및 감사 3. 오브젝트 태깅 4. 행 액세스 정책 - 액세스 제어 1. 역할 계층 구조 및 소유권 2. 역할 기반 액세스 제어 (RBAC) 3. GRANT 및 REVOKE 작업
성능 최적화	15%	- 웨어하우스 성능 1. 리소스 모니터 2. 웨어하우스 크기 조정 및 선택 3. 멀티 클러스터 웨어하우스 4. 웨어하우스 스케일링 정책 - 쿼리 최적화 1. 클러스터링을 통한 인덱싱 전략 2. 쿼리 프로파일링 및 분석 3. 쿼리 결과 캐싱 4. 일반적인 성능 저하 요인 방지 - 데이터 최적화 1. 데이터 캐시 관리 2. 검색 최적화 서비스 3. 구체화된 뷰(Materialized Views)
Snowflake를 사용한 데이터 변환	30%	- SQL 변환 1. 복잡한 JOIN 및 집합 연산 2. 윈도우 함수 고급 사용법 3. 데이터 타입 변환 및 처리 4. 반정형 데이터(VARIANT) 작업 - Snowflake 스크립팅 1. 프로시저 및 제어 흐름 2. 동적 SQL 3. 오류 처리 - 데이터 처리 패턴 1. MERGE, UPDATE, DELETE 작업 2. Time Travel 및 변경 데이터 캡처(CDC) 3. ETL을 위한 Zero-copy cloning
데이터 수집 및 소비	20%	- 벌크 로드 및 언로드 1. 데이터 로드 성능 최적화 2. 스테이징된 파일 처리 3. COPY INTO 명령 옵션 및 모범 사례 4. 파일 형식 옵션 (CSV, JSON, Parquet, AVRO) - 지속적인 데이터 로드 1. 태스크를 사용한 데이터 로드 자동화 2. Snowpipe 구성 및 사용 3. 실시간 데이터 수집 패턴 - 데이터 언로드 1. 내부 및 외부 스테이지로 언로드 2. 데이터 내보내기 모범 사례 3. 언로드 데이터 파티셔닝
데이터 아키텍처 및 처리	20%	- 성능을 위한 데이터 모델링 1. 서서히 변하는 차원 (SCD) 2. 차원 처리 3. 스타 및 스노우플레이크 스키마 - 데이터 스토리지 아키텍처 1. 마이크로 파티셔닝 및 클러스터링 2. Hybrid Tables 개념 3. 테이블 유형 (Permanent, Transient, Temporary) - 데이터 파이프라인 설계 1. 데이터 스케줄링 및 오케스트레이션 2. 파이프라인 모니터링 및 오류 처리 3. 스트림 및 태스크 패턴

최신 SnowPro Advanced DEA-C02 무료샘플문제

문제 #1

A global e-commerce company, 'GlobalMart', uses Snowflake for its data warehousing needs. They operate primarily in the US (us-east-1) and Europe (eu-west-l). They're implementing cross-region replication for disaster recovery and business continuity. Their requirements are: 1) All data from the US region needs to be replicated to the EU region. 2) The failover to the EU region should have minimal downtime. 3) Replication should be automatic and continuous. Considering these requirements, which of the following Snowflake features and configurations would be the MOST suitable and efficient?

A. Manually unload data from the US region and load it into the EU region using SnowSQL. Automate this process using a scheduled task.
B. Export data from the US region to cloud storage (e.g., AWS S3 or Azure Blob Storage) and then load it into the EU region using Snowpipe.
C. Use Snowflake's Data Sharing feature to share data from the US region with an account in the EU region. This automatically replicates the data.
D. Enable database replication using replication groups, configure a primary database in us-east-I , and a secondary database in eu-west-l. Set the replication schedule with 'ALTER REPLICATION GROUP ADD .
E. Create a database replica in the EU region and manually refresh it periodically using 'CREATE DATABASE AS CLONE'

문제 #2

A company stores raw clickstream data in AWS S3. They need to query this data occasionally (less than once per day) for ad-hoc analysis and auditing purposes without ingesting it into Snowflake. Which of the following approaches is MOST suitable and cost- effective, and which considerations regarding data freshness are crucial?

A. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. The data freshness depends on manually refreshing the metadata using 'ALTER EXTERNAL TABLE ... REFRESH'. Automate this refresh with a scheduled task.
B. Load the data into a Snowflake table using COPY INTO and schedule a daily task to refresh the table. Data freshness is guaranteed by the scheduled task.
C. Create an internal stage in Snowflake and regularly copy the data from S3 into the internal stage using a Snowpipe. Query the data in the internal stage. Data freshness depends on the Snowpipe configuration.
D. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. The data freshness depends on the automatic refresh enabled using the object. Ensure a metadata notification service (e.g., SQS) is configured to trigger the metadata refresh whenever new files are added to S3.
E. Create an external table pointing directly to the S3 bucket. Data freshness is automatically maintained by Snowflake whenever the external table is queried. No additional configuration is required.

문제 #3

You are tasked with implementing a data recovery strategy for a critical table 'SALES DATA' in Snowflake. The table is frequently updated, and you need to ensure you can recover to a specific point in time in case of accidental data corruption. Which approach provides the most efficient and granular recovery option, minimizing downtime and data loss? Consider performance and storage implications of each method.

A. Regularly creating full clones of the 'SALES_DATR table to a separate database.
B. Using the 'UNDROP TABLE command in conjunction with the 'AT' clause to revert the table to a previous state.
C. Create a scheduled task that takes a snapshot of the sales data and store it to an external staging location.
D. Creating a Snowflake Stream on 'SALES_DATR and capturing all DML changes for point-in-time recovery.
E. Relying solely on Snowflake's Time Travel feature with the default data retention period.

문제 #4

You have created a JavaScript UDF named 'calculate discount' in Snowflake that takes two arguments: 'product_price' (NUMBER) and 'discount_percentage' (NUMBER). The UDF calculates the discounted price using the formula: 'product_price (1 - discount_percentage / 100)'. However, when you call the UDF with certain input values, you are encountering unexpected results, specifically with very large or very small numbers due to JavaScript's number precision limitations. Which of the following strategies can you implement to mitigate this issue and ensure accurate calculations within your JavaScript UDF?

A. Utilize a JavaScript library specifically designed for handling arbitrary-precision arithmetic, such as 'Big.js' or 'Decimal.jS , within the UDF.
B. Avoid large or small number and stick to the limited range of input values.
C. Use JavaScript's 'toFixed(V method to round the result to a fixed number of decimal places.
D. Cast input arguments and the result to 'FLOAT within the UDF.
E. Convert the input numbers to strings within the JavaScript UDF before performing the calculation.

문제 #5

A data engineer is working with a Snowpark DataFrame 'sales df containing sales data with columns 'product id', 'sale_date', and 'sale amount'. The engineer needs to calculate the cumulative sales amount for each product over time. Which of the following code snippets using window functions correctly calculates the cumulative sales amount, ordered by 'sale date'?