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Snowflake DAA-C01 시험 요강 주제:

섹션	비중	목표
주제 1: 데이터 프레젠테이션 및 데이터 시각화	28%-29%	- 대시보드 생성 1. 분석 결과 제시 2. Snowsight 대시보드 - BI 도구와의 통합 1. 기타 파트너 시각화 도구 2. Power BI 통합 3. Tableau 통합
주제 2: 데이터 분석	30%-32%	- SQL을 사용한 고급 분석 수행 1. 집계 함수 2. Snowflake 전용 분석 기능 3. 시계열 분석
주제 3: 데이터 변환 및 데이터 모델링	22%-30%	- SQL을 사용하여 데이터 변환 1. 윈도우 함수(Window functions) 2. PIVOT/UNPIVOT 작업 3. 공통 테이블 식(CTEs) 4. QUALIFY 절 - 데이터 모델 설계 1. 스타 스키마 설계 2. 스노우플레이크 스키마 설계 3. 데이터 볼트(Data Vault) 모델
주제 4: 데이터 수집 및 데이터 준비	15%-20%	- 사용 가능한 데이터 세트에서 필요한 항목을 식별하기 위한 데이터 검색 수행 1. 테이블을 쿼리하여 Snowflake에서 유지 관리하는 데이터 요소 및 통계 평가 2. 필요한 데이터 세분성(Granularity) 수준 결정 3. 메타데이터를 읽거나 컨텍스트를 변경하기 위한 명령 사용 (DESCRIBE, SHOW, USE) 4. BI 보고서 또는 SQL 분석을 사용하여 비즈니스 목표에 필요한 요소 식별 5. 필요한 변환 평가 (테이블 조인, 집합 연산, ASOF JOINS) - Snowflake Marketplace에서 관련 데이터를 식별하고 액세스하여 데이터 보강 1. Secure Data Sharing 사용 (Marketplace, Internal Marketplace, Private Listings, Listings) 2. 사용 가능한 데이터와 상관관계가 있는 외부 데이터 세트 찾기 3. 테이블 및 뷰 생성 - 데이터 준비 및 Snowflake에 로드 1. Snowsight를 사용하여 파일 로드 2. 외부/내부 스테이지에서 테이블로 데이터 로드 - 데이터 처리 솔루션 구현 1. 처리 실패에 대한 대응 2. 데이터 정제, 적합성 평가 및 보강 3. 로깅 및 모니터링 솔루션 사용 (감사, 데이터 계보) 4. 데이터 파이프라인 자동화 및 구현 (스케줄링) - 수집 시스템을 사용하여 데이터 검색 1. 합성 데이터 생성 2. 비정형 소스에서 데이터 검색 3. 반정형 소스(Parquet, Avro, ORC, JSON, XML)에서 데이터 검색 4. 정형 소스(CSV)에서 데이터 검색 - 데이터 무결성 구조와 관련된 모범 사례 고려 사항 적용 1. 부모/자식 테이블 간의 테이블 조인 수행 2. 제약 조건 구현 3. 테이블의 기본 키(Primary Key) 정의

최신 SnowPro Advanced DAA-C01 무료샘플문제

문제 #1

What will the following query return?
SELECT * FROM testtable SAMPLE BLOCK (0.012) REPEATABLE (99992);

A. A sample of a table in which each block of rows has a 0.012% probability of being included in the sample, with the seed set to 99992.
B. A sample containing 99992 records of a table in which each block of rows has a 0.012% probability of being included in the sample.
C. A sample of a table in which each block of rows has a 1.2% probability of being included in the sample, with the seed set to 99992.
D. A sample of a table in which each block of rows has a 1.2% probability of being included in the sample where repeated elements are allowed.

문제 #2

Which Snowflake feature or object can be used to dynamically create and execute SQL statements?

A. Tasks
B. User-Defined Functions (UDFs)
C. Stored procedures
D. System-defined functions

문제 #3

This query is run:
SQL
SELECT
customer.id,
ANY_VALUE(customer.name),
SUM(orders.value)
FROM customer
JOIN orders ON customer.id = orders.customer_id
GROUP BY customer.id;
What is the effect of ANY_VALUE in this syntax?

A. It will return an equivalent NULL value when the expression is evaluated.
B. It will return a value equivalent to the median of those generated by the expression, which may be a non-deterministic result.
C. It will return the minimum value of those generated by the expression, with a deterministic result.
D. It will return some value of the expression from the group, with a non-deterministic result.

문제 #4

A Data Analyst needs a sample of 10 rows from a table FCT_SALES that has billions of rows. Which commands can be used to accomplish this? (Select TWO).

A. SELECT * FROM FCT_SALES SAMPLE (10 ROWS);
B. SELECT TOP 10 ROWS * FROM FCT_SALES;
C. SELECT TOP (10 ROWS) * FROM FCT_SALES;
D. SELECT TOP 10 * FROM FCT_SALES;
E. SELECT * FROM FCT_SALES SAMPLE 10;

문제 #5

A Data Analyst executes a query in a Snowflake worksheet that returns the total number of daily sales, and the total amount for each sale. How can the Analyst check the distribution of the total amount, without running the query again?

A. Go to Chart and select a bar chart that contains the two variables.
B. Call the WIDTH_BUCKET function.
C. Click on the column header in the results and review the histogram.
D. Go to Chart and select a histogram that includes the two variables.

질문과 대답:

문제 #1
정답: A

문제 #2
정답: C

문제 #3
정답: D

문제 #4
정답: A,D

문제 #5
정답: C