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Snowflake DAA-C01 試験シラバストピック:

セクション	比重	目標
トピック 1: 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
トピック 2: データの整理と提示	10～15%	- Snowsightによるダッシュボード作成と分析結果の共有 - 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
トピック 3: 組み込み関数の活用とUDFの作成	10～15%	- スカラー関数、集計関数、テーブル関数、システム関数 - ユーザー定義関数（UDF）
トピック 4: 分析向けの基本的なデータ変換の実施	15～20%	- NULL値の処理とデータセットの構造化 - 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
トピック 5: 予測的分析の実施	5～10%	- 将来予測と予測モデリング - Snowflake MLおよび組み込み分析機能の活用
トピック 6: 記述的分析・診断的分析の実施	10～15%	- 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 - 異常値の検出と根本原因の分析
トピック 7: 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

Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification 認定 DAA-C01 試験問題：

問題 #1
What scheme is used by Snowflake to estimate the approximate similarity between two or more data sets?

A. APPROX_PERCENTILE
B. MINHASH
C. APPROX_TOP_K
D. HyperLogLog

問題 #2
A Data Analyst has created a custom filter called branch_region on a Snowflake dashboard. The filter contains a list of regions where the company has stores. How should the filter be referenced in dashboard queries?

A. $branch_region
B. :branch_region
C. ::branch_region
D. %branch_region

問題 #3
A table named STUDENT is created:

What will be the output?

A.

B.

C.

D.

問題 #4
Why would a Data Analyst use a dimensional model rather than a single flat table to meet BI requirements for a virtual warehouse? (Select TWO).

A. Dimensions and facts allow power users to run ad-hoc analyses.
B. Dimensional modelling will improve query performance over a single table.
C. Dimensional modelling will save on storage space since it is denormalized.
D. Snowflake generally performs better with dimensional modelling.
E. Combining facts and dimensions in a single flat table limits the scalability and flexibility.

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

解説：

問題 #1
正解： B

問題 #2
正解： B

問題 #3
正解： A

問題 #4
正解： A、E

問題 #5
正解： C