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Snowflake DAA-C01 : SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam

DAA-C01 Zertifizierungsprüfung

Prüfungscode: DAA-C01

Prüfungsname: SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam

Aktualisiert Zeit: 22-07-2026

Nummer: 67 Q&As

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Preis: €59.98 

Über Snowflake DAA-C01 Prüfungsunterlagen

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Online Test Engine

Auf Windows/ Mac/ Android/ iOS (iPad, iPhone) sowie andere Betriebssysteme ist die Online Test Engine für DAA-C01 Fragenkataloge auch verwendbar, denn diese basiert auf der Software vom Web-Browser.

Snowflake DAA-C01 Prüfungsthemen:

AbschnittGewichtungZiele
Thema 1: Datenumformung und Datenmodellierung22 %–30 %- Entwerfen von Datenmodellen
  • 1. Data-Vault-Modelle
  • 2. Schneeflockenschema-Design
  • 3. Sternschema-Design
- Umformen von Daten mithilfe von SQL
  • 1. PIVOT/UNPIVOT-Operationen
  • 2. QUALIFY-Klauseln
  • 3. Common Table Expressions (CTEs)
  • 4. Fensterfunktionen
Thema 2: Datenanalyse30 %–32 %- Durchführen fortgeschrittener Analysen mithilfe von SQL
  • 1. Snowflake-spezifische Analysefunktionen
  • 2. Aggregatfunktionen
  • 3. Zeitreihenanalyse
Thema 3: Datenpräsentation und Datenvisualisierung28 %–29 %- Integration mit BI-Tools
  • 1. Weitere Visualisierungstools von Partnern
  • 2. Integration mit Power BI
  • 3. Integration mit Tableau
- Erstellen von Dashboards
  • 1. Darstellen von Analyseergebnissen
  • 2. Snowsight-Dashboards
Thema 4: Datenerfassung und Datenaufbereitung15 %–20 %- Umsetzen von Lösungen zur Datenverarbeitung
  • 1. Automatisieren und Umsetzen von Datenpipelines (Zeitplanung)
  • 2. Bereinigen, Vereinheitlichen und Anreichern von Daten
  • 3. Verwenden von Protokoll- und Überwachungslösungen (Prüfung, Datenherkunft)
  • 4. Reagieren auf Verarbeitungsfehler
- Anreichern von Daten durch Ermittlung und Zugriff auf relevante Daten im Snowflake Marketplace
  • 1. Suchen externer Datensätze mit Bezug zu vorhandenen Daten
  • 2. Erstellen von Tabellen und Ansichten
  • 3. Verwenden von Secure Data Sharing (Marketplace, Interner Marketplace, Private Listings, Listings)
- Aufbereiten und Laden von Daten in Snowflake
  • 1. Laden von Dateien über Snowsight
  • 2. Laden von Daten aus externen/internen Speicherbereichen in eine Tabelle
- Durchführung einer Datenermittlung, um den Bedarf aus vorhandenen Datensätzen festzustellen
  • 1. Bestimmen der erforderlichen Granularität der Daten
  • 2. Bewerten erforderlicher Umformungen (Tabellenverknüpfungen, Mengenoperationen, ASOF JOINS)
  • 3. Abfragen von Tabellen zur Bewertung von Datenelementen und Statistiken in Snowflake
  • 4. Verwenden von Befehlen zum Auslesen von Metadaten oder Ändern des Kontexts (DESCRIBE, SHOW, USE)
  • 5. Festlegen von für Geschäftsziele erforderlichen Elementen mithilfe von BI-Berichten oder SQL-Analysen
- Verwendung eines Erfassungssystems zum Abrufen von Daten
  • 1. Abrufen von Daten aus unstrukturierten Quellen
  • 2. Generierung synthetischer Daten
  • 3. Abrufen von Daten aus strukturierten Quellen (CSV)
  • 4. Abrufen von Daten aus halbstrukturierten Quellen (Parquet, Avro, ORC, JSON, XML)
- Berücksichtigung bewährter Verfahren im Hinblick auf Strukturen zur Datensicherheit und -integrität
  • 1. Implementieren von Einschränkungen
  • 2. Durchführen von Tabellenverknüpfungen zwischen über- und untergeordneten Tabellen
  • 3. Definieren von Primärschlüsseln für Tabellen

Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification DAA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A single variant data column table RAW_SOURCE has the following JSON records:

A Data Analyst needs to get the value of the "f" field and have it in a consumable, tabular format. Which query should be used to meet this requirement?

A) select value:f::number from raw_source, lateral flatten( input => data );
B) select src.events:f::number from raw_source src;
C) select data:events:f::number from raw_source;
D) select value:f::number from raw_source, lateral flatten( input => data:events );


2. A company is looking for new headquarters and wants to minimize the distances employees have to commute.
The company has geographic data on employees' residences. Through the Snowflake Marketplace, the company obtained geographic data for possible locations of the new headquarters. How can the distance between an employee's residence and potential headquarters locations be calculated in meters with the LEAST operational overhead?

A) ST_HAUSDORFFDISTANCE
B) ST_LENGTH
C) ST_DISTANCE
D) HAVERSINE


3. The following code is run:

Then this statement is executed:

What will be the output of this statement?

A)

B)

C)

D)


4. Which aggregate functions can be used to provide values for a given bucket in Snowsight charts? (Select THREE).

A) Any Value
B) Mode
C) Average
D) Max
E) HLL
F) Standard Deviation


5. Which Snowflake SQL would a Data Analyst use in a trained Cortex model named forecast_model to retrieve the components that contribute to the predictions?

A) forecast_model!SHOW_TRAINING_LOGS()
B) forecast_model!SHOW_EVALUATION_METRICS()
C) forecast_model!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE()
D) forecast_model!FORECAST()


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: D
2. Frage
Antwort: C
3. Frage
Antwort: D
4. Frage
Antwort: A,C,D
5. Frage
Antwort: C

DAA-C01 Zusammengehörige Prüfungen
DEA-C02 - SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02)
SOL-C01 - Snowflake Certified SnowPro Associate - Platform Certification
ADA-C02 - SnowPro Advanced Administrator ADA-C02
DSA-C03 - SnowPro Advanced: Data Scientist Certification Exam
DEA-C01 - SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam
Zusammengehörige Zertifizierungen
SnowPro Core
SnowPro Core Certification
Snowflake Certification
SnowPro Advanced: Architect
SnowPro Advanced: Administrator
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