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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 |
|---|---|---|
| データプレゼンテーションとデータ可視化 | 28%-29% | - ダッシュボードを作成する
|
| データ取り込みとデータ準備 | 15%-20% | - コレクションシステムを使用してデータを取得する
|
| データ分析 | 30%-32% | - SQLを使用して高度な分析を実施する
|
| データ変換とデータモデリング | 22%-30% | - データモデルを設計する
|
Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification 認定 DAA-C01 試験問題：
What are the PRIMARY reasons for using integrity constraints on Snowflake tables? (Select TWO).
- A. To enforce that records with a NOT NULL column must have values in that column.
- B. To enable team members to see how tables relate to one another.
- C. To allow for clustering on the primary and foreign keys by specifying them as clustering keys.
- D. To enforce that a value in a foreign key must match the value of a primary or unique key in a parent table.
- E. To enforce that records with a UNIQUE column must have all distinct values in that column.
正解：A、B 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
Which aggregate functions can be used to provide values for a given bucket in Snowsight charts? (Select THREE).
- A. Mode
- B. Max
- C. Average
- D. HLL
- E. Any Value
- F. Standard Deviation
正解：B、C、E 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
The image shows a table with a variant column that is storing a JSON record:
This SQL query is run:
What will be the result?
- A.
- B.
- C.
- D.
正解：B 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
A Data Analyst for a ride-sharing company needs to assess the relationship between the number of active drivers in a city, and the average waiting time for passengers. Which query will determine if an increase in the number of active drivers is associated with a decrease in the average waiting time?
- A. SELECT CITY, VARIANCE(ACTIVE_DRIVERS, AVERAGE_WAITING_TIME) FROM
RIDE_DATA GROUP BY CITY; - B. SELECT CITY, CORR(ACTIVE_DRIVERS, AVERAGE_WAITING_TIME) FROM RIDE_DATA GROUP BY CITY;
- C. SELECT CITY, SUM(ACTIVE_DRIVERS), VARIANCE(AVERAGE_WAITING_TIME) FROM RIDE_DATA GROUP BY CITY;
- D. SELECT CITY, SUM(ACTIVE_DRIVERS), AVG(AVERAGE_WAITING_TIME) FROM
RIDE_DATA GROUP BY CITY;
正解：B 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
A Data Analyst created a model called modelX using SNOWFLAKE.ML.FORECAST. The Analyst needs to predict the next few values and save the result directly into tableX. What step does the Analyst need to take after calling the modelX!FORECAST function?
- A. Pass the new table as a function argument.
- B. Load the function call results directly INTO tableX.
- C. Create the table by querying the RESULT_SCAN.
- D. List the cache content, then use the data saved in the RESULT_SCAN for tableX.
正解：C 🗳️
解説: (ShikenPASS メンバーにのみ表示されます)
小林**
