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試験コード:DAA-C01
試験名称:SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam
認証ベンダー:Snowflake
最近更新時間:2026-08-29
問題と解答:全67問
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| 認定ベンダー: | Snowflake |
|---|---|
| 試験名: | SnowPro® Advanced: Data Analyst 認定試験 |
| 試験番号: | DAA-C01 |
| 受験料: | 375米ドル |
| 関連資格: | SnowPro Core Certification |
| 試験時間: | 115 分 |
| 出題数: | 65問 |
| 合格点: | 750点(スケーリングスコア 0~1000点) |
| 試験形式: | 複数選択式問題, シナリオ設定型問題, 単一選択式問題 |
| 対応言語: | English |
| 認定の有効期間: | 2年間 |
| 推奨トレーニング: | SnowPro Advanced: Data Analyst 学習ガイド Snowflake データアナリスト向け学習ロードマップ |
| 受験申し込み: | Pearson VUEでの受験申込み |
| サンプル問題: | Snowflake DAA-C01 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督付き受験(OnVUE)またはPearson VUE試験会場での受験 |
| 前提条件: | 有効なSnowPro Core認定の保有、Snowflake環境でのデータアナリストとして1年以上の実務経験、高度なSQLの活用能力 |
| 公式シラバスのURL: | https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-dataanalyst/ |
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データの準備と読み込み | 15~20% | - データ取り込み手法:COPY INTO、ステージ、Snowpipe - 外部テーブルとデータの妥当性確認 - ファイル形式:CSV、JSON、Parquet、Avro |
| 分析向けの基本的なデータ変換の実施 | 15~20% | - ビュー、マテリアライズドビュー、CTE - データのクレンジング、標準化、データ型の変換 - NULL値の処理とデータセットの構造化 |
| 組み込み関数の活用とUDFの作成 | 10~15% | - ユーザー定義関数(UDF) - スカラー関数、集計関数、テーブル関数、システム関数 |
| データの整理と提示 | 10~15% | - 業務上の要件に沿った分析成果の調整 - データの可視化とレポート作成 - Snowsightによるダッシュボード作成と分析結果の共有 |
| 高度なSQLクエリの作成とトラブルシューティング | 20~25% | - クエリの最適化とトラブルシューティング - 半構造化データの処理 - 複雑な結合、サブクエリ、ウィンドウ関数 |
| 予測的分析の実施 | 5~10% | - Snowflake MLおよび組み込み分析機能の活用 - 将来予測と予測モデリング |
| 記述的分析・診断的分析の実施 | 10~15% | - 異常値の検出と根本原因の分析 - 探索的分析・アドホック分析の実施 - 統計的な集計と傾向分析 |
問題 #1
A Data Analyst wants to use pandas code they have previously written to process a column of text and return multiple rows of parsed output for each input value. The Analyst wants to be able to join these results with other tables in a single transaction. Which type of extensibility feature should the Analyst use?
A. External function
B. User-Defined Function (UDF)
C. Vectorized User-Defined Table Function (UDTF)
D. Stored procedure
問題 #2
How can a Data Analyst automatically create a table structure for loading a Parquet file?
A. Use the INFER_SCHEMA together with the CREATE TABLE LIKE command.
B. Use the GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION with the CREATE TABLE LIKE command.
C. Use the GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION with the CREATE TABLE USING TEMPLATE command.
D. Use INFER_SCHEMA together with the CREATE TABLE USING TEMPLATE command.
問題 #3
When building a Snowsight dashboard that will allow users to filter data within a worksheet, which Snowflake system filters should be used?
A. Include the :daterange system filter in a SELECT clause, and include the :datebucket system filter in a GROUP BY clause.
B. Include the :datebucket system filter in a WHERE clause, and include the :daterange system filter in a SELECT clause.
C. Include the :datebucket system filter in a WHERE clause, and include the :daterange system filter in a GROUP BY clause.
D. Include the :daterange system filter in a WHERE clause, and include the :datebucket system filter in a GROUP BY clause.
問題 #4
A Data Analyst created a SQL statement that updates a table used for reporting. The Analyst now wants to automate the execution of that SQL.
The Analyst decides to use a task for this along with a stream called MYSTREAM on the source table so only they can update the table if there is new data.
Which statement will create a task that will execute when there is new data in MYSTREAM without having to be executed manually?
A.
B.
C.
D. 
問題 #5
Given the following data:
This SELECT statement is executed:
What will be the result?
A. 1.84
B. 1.8
C. 200
D. 2.0
解説:
| 問題 #1 正解: C | 問題 #2 正解: D | 問題 #3 正解: D | 問題 #4 正解: D | 問題 #5 正解: D |
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