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Snowflake DEA-C02 試験シラバストピック:

セクション	比重	目標
トピック 1: Snowflake によるデータ変換	30%	- データ処理パターン 1. ETL 向けの Zero-copy cloning 2. MERGE, UPDATE, DELETE 操作 3. Time Travel と change data capture - SQL 変換 1. 複雑な JOIN と集合演算 2. データ型の変換と取り扱い 3. ウィンドウ関数の高度な使用法 4. 半構造化データ (VARIANT) の操作 - Snowflake Scripting 1. 動的 SQL 2. プロシージャと制御フロー 3. エラーハンドリング
トピック 2: セキュリティとガバナンス	15%	- ガバナンスとコンプライアンス 1. データ保持ポリシー 2. アクセス履歴と監査 3. オブジェクトタグ付け 4. 行アクセスポリシー - アクセス制御 1. ロール階層と所有権 2. Role-based access control (RBAC) 3. GRANT および REVOKE 操作 - データセキュリティ 1. 行レベルのセキュリティポリシー 2. 外部トークナイゼーション 3. 列レベルのセキュリティ 4. データマスキングとトークナイゼーション
トピック 3: データアーキテクチャと処理	20%	- データパイプライン設計 1. Stream と task のパターン 2. データスケジューリングとオーケストレーション 3. パイプラインの監視とエラーハンドリング - パフォーマンスのためのデータモデリング 1. Slowly changing dimensions (SCD) 2. ディメンションの取り扱い 3. スター・スノーフレークスキーマ - データストレージアーキテクチャ 1. テーブルの種類 (Permanent, Transient, Temporary) 2. Hybrid Tables の概念 3. Micro-partitioning と clustering
トピック 4: データの取り込みと利用	20%	- データのアンロード 1. アンロードデータのパーティション分割 2. internal および external stage へのアンロード 3. データエクスポートのベストプラクティス - 継続的データ読み込み 1. リアルタイムデータ取り込みパターン 2. tasks を使用したデータ読み込みの自動化 3. Snowpipe の構成と使用方法 - 一括ロードとアンロード 1. ファイル形式のオプション (CSV, JSON, Parquet, AVRO) 2. ステージング済みファイルの取り扱い 3. データ読み込みのパフォーマンス最適化 4. COPY INTO コマンドのオプションとベストプラクティス
トピック 5: パフォーマンス最適化	15%	- ウェアハウスのパフォーマンス 1. ウェアハウスのサイズ設定と選択 2. ウェアハウスのスケーリングポリシー 3. リソースモニター 4. マルチクラスターウェアハウス - データ最適化 1. データキャッシュ管理 2. Search Optimization Service 3. マテリアライズドビュー - クエリ最適化 1. 一般的なパフォーマンス上の落とし穴を回避する方法 2. クエリのプロファイリングと分析 3. クエリ結果のキャッシュ 4. clustering を用いたインデックス戦略

Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02) 認定 DEA-C02 試験問題：

問題 #1

You are tasked with optimizing the performance of a Snowflake virtual warehouse used for running several types of queries: short- running analytical queries with strict latency requirements, long-running batch data transformations, and ad-hoc queries from data scientists. The workload is unpredictable, and the team wants to minimize queueing and maximize resource utilization. Which warehouse configuration would be MOST appropriate to handle this mixed workload, minimizing cost and maximizing performance?

A. A multi-cluster warehouse with a scaling policy of 'Economy' and a minimum of 1 and maximum of 2 clusters with auto-suspend set to 5 minutes.
B. Three separate warehouses: a Medium warehouse for analytical queries, a Large warehouse for batch transformations, and an X-Small warehouse for ad-hoc queries.
C. A multi-cluster warehouse with a scaling policy of 'Standard' and a minimum of 1 and maximum of 3 clusters with auto-suspend set to 10 minutes.
D. A single Small warehouse with auto-suspend set to 60 minutes.
E. A single X-Large warehouse with auto-suspend set to 5 minutes.

問題 #2

You have a table named 'sales_data' with columns 'region', 'product_category', and 'revenue'. You want to create an aggregation policy to prevent users without the 'FINANCE ADMIN' role from seeing revenue values aggregated across all regions. Instead, these users should only see revenue aggregated at the region level. The policy should return NULL for the 'revenue' column when aggregated across all regions by non-admin users. Which of the following SQL snippets correctly implements this aggregation policy?

A. Option E
B. Option A
C. Option C
D. Option D
E. Option B

問題 #3

A financial institution needs to mask sensitive customer data (PII) in a 'CUSTOMER' table. The table contains columns like 'CUSTOMER ID', 'FIRST NAME', 'LAST NAME', 'CREDIT CARD, and 'ADDRESS'. The data should be masked differently for different roles: 'ANALYST' role should see obfuscated values for names and addresses, while the 'SUPPORT' role should see the last four digits of the credit card and a hashed version of the address. The "CUSTOMER ID' should never be masked. Assume a central masking policy already exists called 'PII MASKING POLICY. Which of the following statements is the MOST efficient and secure way to achieve this?

A. Create external functions to handle the complex masking logic and call them from the masking policy.
B. Create multiple masking policies, one for each role and sensitive column combination, each with the appropriate masking expression. Then, apply each masking policy individually to its respective column. Use the function to implement role-based masking within each policy.
C. Create multiple masking policies with different masking expressions and apply them directly to the columns based on the role using conditional expressions within the policies. Use 'CASE statements within the masking policy to differentiate between roles.
D. Create a single masking policy with a complex stored procedure that checks the current role and applies different masking functions accordingly, then apply this policy to all sensitive columns.
E. Create view for each role which applies masking functions to the columns. Grant SELECT access on those views to relevant roles.

問題 #4

A financial services company, 'Acme Finance', wants to share aggregated, anonymized transaction data with a research firm, 'Data Insights', through a Snowflake Data Clean Room. Acme Finance needs to ensure that Data Insights can only analyze the data using pre- defined aggregate functions and cannot access the raw, underlying transactional details. Acme Finance has already created a secure view to share the aggregated data'. Which of the following steps are necessary to grant Data Insights access to the data securely while enforcing the required restrictions?

A. Create a share object and grant USAGE privilege on the database containing the secure view to the share. Then, grant SELECT privilege on the secure view to the share. Finally, share the share with Data Insights' Snowflake account using their account identifier.
B. Create an external function that Data Insights can call to execute pre-approved aggregate functions on the underlying data. Grant USAGE on the function to Data Insights' role and create a secure view that uses that function.
C. Grant SELECT privilege on the secure view directly to the role used by Data Insights' Snowflake account.
D. Create a masking policy that only allows aggregate functions to be executed by Data Insights' role and apply it to the relevant columns in the underlying table. Then, grant SELECT privilege on the secure view directly to the role used by Data Insights' Snowflake account.
E. Create a row access policy that restricts the rows returned based on the role used by Data Insights. Then, grant SELECT privilege on the secure view directly to the role used by Data Insights' Snowflake account.

問題 #5

You are tasked with ingesting data from an external stage into Snowflake. The data is in JSON format and compressed using GZIP. The JSON files contain nested arrays. You need to create a file format object that Snowflake can use to properly parse the dat a. Which of the following options represents the MOST efficient and correct file format definition to achieve this? Assume the stage is already created and accessible.