DEA-C01全真模擬試験、DEA-C01問題集

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Snowflake DEA-C01 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • セキュリティ: DEA-C01 テストのセキュリティ トピックでは、システム ロールの管理やデータ ガバナンスなど、Snowflake セキュリティの原則について学習します。Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアにとって安全なデータ環境を維持するために重要な、データを保護し、ポリシーに準拠する能力を測定します。
トピック 2
  • データ移動: Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアは、Snowflake でのデータの読み込み、取り込み、トラブルシューティングの能力に基づいて評価されます。継続的なデータ パイプラインの構築、コネクタの構成、データ共有ソリューションの設計に関するスキルを評価します。
トピック 3
  • ストレージとデータ保護: このトピックでは、データ回復機能の実装と、Snowflake のタイム トラベルおよびマイクロ パーティションの理解をテストします。エンジニアは、クローン作成を通じて新しい環境を作成し、データ保護を確保する能力について評価され、Snowflake データの整合性とアクセス性を維持するための必須スキルが強調されます。
トピック 4
  • パフォーマンスの最適化: このトピックでは、Snowflake でパフォーマンスの低いクエリを最適化およびトラブルシューティングする能力を評価します。候補者は、最適なソリューションの構成、キャッシュの利用、およびデータ パイプラインの監視に関する知識を証明する必要があります。このトピックでは、エンジニアが特定のシナリオに基づいてパフォーマンスを向上できるようにすることに重点を置いています。これは、Snowflake データ エンジニアとソフトウェア エンジニアにとって重要です。
トピック 5
  • データ変換: SnowPro Advanced: Data Engineer 試験では、ユーザー定義関数 (UDF)、外部関数、およびストアド プロシージャの使用スキルを評価します。半構造化データを処理し、変換に Snowpark を活用する能力を評価します。このセクションでは、Snowflake エンジニアがデータ操作タスクに不可欠な Snowflake 環境内でデータを効果的に変換できることを保証します。

Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Exam 認定 DEA-C01 試験問題 (Q281-Q286):

質問 # 281
A healthcare company uses Amazon Kinesis Data Streams to stream real-time health data from wearable devices, hospital equipment, and patient records.
A data engineer needs to find a solution to process the streaming data. The data engineer needs to store the data in an Amazon Redshift Serverless warehouse. The solution must support near real-time analytics of the streaming data and the previous day's data.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

正解：A

解説：
https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/materialized-view-streaming-ingestion.html Use the Streaming Ingestion Feature of Amazon Redshift: Amazon Redshift recently introduced streaming data ingestion, allowing Redshift to consume data directly from Kinesis Data Streams in near real-time. This feature simplifies the architecture by eliminating the need for intermediate steps or services, and it is specifically designed to support near real-time analytics. The operational overhead is minimal since the feature is integrated within Redshift.


質問 # 282
A company stores a large dataset in an Amazon S3 bucket. A data engineer frequently runs complex queries on the dataset by using Amazon Athena. The data engineer needs to optimize query performance and optimize costs for queries that are run multiple times with the same parameters. Which solution will meet these requirements?

正解：C

解説：
Athena query result reuse allows repeated queries with the same text and parameters to return previously computed results instead of scanning the source data again. This improves performance for repeated queries and reduces query costs by avoiding unnecessary data scans.


質問 # 283
Streams cannot be created to query change data on which of the following objects? [Select All that Apply]

正解：B

解説：
Explanation
Streams supports all the listed objects except Query Log tables.


質問 # 284
A company uses Amazon RDS for MySQL as the database for a critical application. The database workload is mostly writes, with a small number of reads.
A data engineer notices that the CPU utilization of the DB instance is very high. The high CPU utilization is slowing down the application. The data engineer must reduce the CPU utilization of the DB Instance.
Which actions should the data engineer take to meet this requirement? (Choose two.)

正解：B、E


質問 # 285
A data engineer has a one-time task to read data from objects that are in Apache Parquet format in an Amazon S3 bucket. The data engineer needs to query only one column of the data.
Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

正解：A

解説：
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/storage-inventory-athena-query.html S3 Select allows you to retrieve a subset of data from an object stored in S3 using simple SQL expressions. It is capable of working directly with objects in Parquet format.


質問 # 286
......

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