DAA-C01 Ausbildungsressourcen - DAA-C01 Originale Fragen

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DAA-C01 Originale Fragen - DAA-C01 Schulungsangebot

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam DAA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q14-Q19):

14. Frage
Which approach is most suitable for making data-driven predictions?

A. Using built-in SQL functions for statistical analysis
B. Relying on external data sources only
C. Basic SQL queries
D. Ignoring historical data trends

Antwort: A

15. Frage
You have a Snowflake table named 'CUSTOMER DATA' with a 'JSON DATA' column containing nested JSON objects. You need to extract specific fields from the nested JSON, transform the data, and load it into a new table named 'CLEANED CUSTOMERS'. You want to automate this process using a task and stream. Which of the following SQL statements, when combined correctly, provide the most efficient and reliable solution for automating this data transformation?

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

Antwort: A

Begründung:
The correct answer (D) uses a stream to capture changes in the 'CUSTOMER_DATX table. The task is chained to the stream using 'AFTER ensuring it runs only when there are changes in the stream. It then inserts the transformed data (name, age) from the stream into 'CLEANED_CUSTOMERS' , filtering based on Options A and C don't leverage streams and will re-process the entire 'CUSTOMER DATA table each time the task runs. Option B uses a MERGE statement without considering any audit columns from the stream and option E sets SHOW INITIAL ROWS = TRUE on stream that are deprecated and doesn't ensure task execution correctly because task doesn't use the stream state properly. A stream is crucial for incremental loading and efficient processing of only the changed data.

16. Frage
You're tasked with creating a Snowsight dashboard to monitor the performance of different ETL pipelines. The dashboard needs to display the average run time and the number of errors for each pipeline over the last 7 days. The data is stored in a table called 'ETL LOGS' with columns 'end_time', and 'error_flag' (boolean). You need to present this information in a way that users can easily compare the performance of different pipelines. Which of the following SQL queries, used as the basis for a Snowsight tile, would be MOST appropriate for this dashboard?

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

Antwort: C

Begründung:
Option A is the most accurate. It correctly calculates the average run time in seconds using start_time, end_time)' and the error count using a conditional aggregation 'SUM(CASE WHEN error_flag THEN 1 ELSE 0 END)'. Option B is incorrect because - start_timey will not return runtime in seconds, it returns a fractional number of days. Option C uses IFF and datediff which is acceptable. Option D only counts the total logs and doesn't filter if there is an error. Option E is also technically correct by converting the boolean to a number to sum. Option A uses standard SQL which might be more preferable.

17. Frage
You're working with time series data in Snowflake, specifically website traffic data with timestamps and page views. You need to calculate the cumulative page views for each day. However, the data contains missing timestamps, and you want to fill those gaps with a default page view count of 0 before calculating the cumulative sum. Which of the following approaches, used in conjunction with a cumulative SUM aggregate function, is MOST efficient?

A. Create a separate table containing all dates in the range and LEFT JOIN it with the website traffic data, using COALESCE to fill missing page views with 0 before applying the cumulative SUM.
B. Use a LATERAL FLATTEN function to generate a list of dates, LEFT JOIN it with the website traffic data, and use ZEROIFNULL to fill missing page views with 0 before the cumulative SUM.
C. Use a recursive CTE (Common Table Expression) to generate the missing dates and then UNION ALL with the existing data, filling missing page views with 0 using NVL, prior to applying the cumulative SUM.
D. Use a stored procedure to iterate through the date range, inserting missing dates with a page view count of O before applying the cumulative SUM.
E. Use the 'GENERATE_SERIES' function (if available via UDF) to create a series of dates, LEFT JOIN with the website traffic data, and use COALESCE to fill missing page views with 0 before the cumulative SUM.

Antwort: A

Begründung:
Creating a separate date table and using a LEFT JOIN with COALESCE is the most efficient approach. Stored procedures (A) are generally slower for large datasets. Recursive CTEs (C) can be resource-intensive. Using UDFs or Lateral Flatten (D & E) may also increase complexity and overhead compared to a simple JOIN. The key is to leverage Snowflake's ability to handle joins efficiently.

18. Frage
You are using Snowpipe to continuously load data from an external stage (AWS S3) into a Snowflake table named 'RAW DATA. You notice that the pipe is frequently encountering errors due to invalid data formats in the incoming files. You need to implement a robust error handling mechanism that captures the problematic records for further analysis without halting the pipe's operation. Which of the following approaches is the MOST effective and Snowflake-recommended method to achieve this?

A. Configure Snowpipe's 'ON_ERROR parameter to 'CONTINUE' and rely on the 'SYSTEM$PIPE_STATUS' function to identify files with errors. Then, manually query those files for problematic records.
B. Utilize Snowpipe's 'VALIDATION_MODE' parameter set to to identify and handle invalid records. This requires modification of the COPY INTO statement to redirect errors to an error table.
C. Implement Snowpipe's 'ERROR _ INTEGRATION' object, configuring it to automatically log error records to a designated stage location in JSON format for later analysis. This requires updating the pipe definition.
D. Disable the Snowpipe and manually load data using a COPY INTO statement with the 'ON_ERROR = 'SKIP_FILE" option, then manually inspect the skipped files.
E. Implement a custom error logging table and modify the Snowpipe's COPY INTO statement to insert error records into this table using a stored procedure called upon failure.

Antwort: C

Begründung:
Snowflake's 'ERROR INTEGRATION' feature, when configured with a pipe, automatically logs details of records that fail during ingestion to a specified stage. This provides a structured and readily accessible log of errors without interrupting the data loading process. Option A is not a native feature. Option B, while potentially usable, doesn't directly integrate with pipes as the PRIMARY mechanism. Option C involves more manual intervention and doesn't offer structured error logging. Option E defeats the purpose of automated loading via Snowpipe.

19. Frage
......

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