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DAA-C01 Probesfragen & DAA-C01 Online Prüfung

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Analyst Certification Exam DAA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q137-Q142):

137. Frage
What critical role do user-defined functions (UDFs) play in SQL for advanced data analysis?

A. UDFs hinder query optimization in SQL.
B. UDFs are limited to specific data types.
C. UDFs only handle basic data manipulation tasks.
D. They enable customized operations on data, extending SQL functionalities.

Antwort: D

Begründung:
UDFs extend SQL functionalities by enabling customized operations on data, going beyond standard SQL capabilities.

138. Frage
A marketing team requires a daily report showcasing website traffic, conversion rates, and cost per acquisition (CPA). They want to receive this report as a CSV file attached to an email. The data is stored in a Snowflake table 'WEB ACTIVITY with columns 'DATE , 'VISITS, , and SPEND. Which of the following steps, combined and executed in the correct order, would be the MOST efficient and secure way to automate this report delivery?

A. Use a third-party reporting tool (e.g., Tableau, Power Bl) to connect to Snowflake, create the report, and schedule it for daily email delivery with a CSV attachment. Configure the tool with the appropriate Snowflake connection details and credentials.
B. Create a scheduled task in an external orchestrator (e.g., Airflow). This task uses the Snowflake Python connector to query the data, format it as CSV, writes the CSV to an external stage (e.g., AWS S3), and then uses an email service (e.g., AWS SES) to send the email with the CSV attachment. Configure appropriate IAM roles for Snowflake to access S3.
C. Create a Snowflake Stream on the 'WEB ACTIVITY table. When data changes are detected, trigger an external function (e.g., AWS Lambda) via a pipe. The Lambda function queries the data, formats it as CSV, uploads the file to S3, and sends an email with a download link.
D. Create a Snowflake Alert that triggers when the 'WEB ACTIVITY table is updated. The alert executes a stored procedure that queries the data, formats it as CSV using Snowflake Scripting, writes the CSV to an internal stage, and then uses a Python UDF to send the email with the CSV attachment. Grant the alert necessary privileges.
E. Create a Snowflake Task that executes a stored procedure. The stored procedure uses a Snowflake Scripting block to query the data, format it as CSV using Javascript UDF, writes the CSV to an internal stage, and then uses a Java UDF (Util.EmailSender) to send the email with the CSV attachment. Grant necessary permissions to the task's service account to access the stage and execute the UDFs.

Antwort: B

Begründung:
Option B is the most efficient and scalable. Using an external orchestrator provides better scheduling control and separation of concerns. Writing to S3 allows for easier integration with other external services. Python connector is preferred for data transformation and CSV generation compared to Snowflake scripting. Utilizing AWS SES for email delivery scales well and aligns with a cloud-native approach. Option A is viable but can be resource-intensive within Snowflake. Options C, D and E are less efficient due to relying on event-based triggers or third party tools for scheduling and email delivery. Option D exposes the data to a third-party tool. Option E requires complex setup and is not the best choice for a simple daily report.

139. Frage
You have a table 'ORDERS that stores customer order information. Due to a faulty ETL process, incorrect discount values were applied to some orders yesterday. You need to correct these discount values while ensuring that you can revert to the original data if necessary. Select all the valid actions to mitigate this situation using Snowflake's Time Travel and Cloning features.

A. Create a temporary table to store the original incorrect discount values before applying the corrections, then updating the 'ORDERS' table.
B. Create a clone of the 'ORDERS' table BEFORE applying the corrections, allowing you to revert to the original data by cloning the backup back if needed.
C. Use Time Travel to query the 'ORDERS' table as it existed BEFORE the faulty ETL process, then use this data to correct the discount values in a separate update statement.
D. Update the discount values directly in the 'ORDERS' table after verifying the incorrect records, relying solely on Snowflake's data retention for recovery.
E. Create a backup table with the structure and all the records by using 'create table orders_backup as select from orders'.

Antwort: B,C

Begründung:
Options A and E are the most reliable and efficient. Cloning the table (A) before the correction provides a complete, point-in-time backup that can be easily restored. Using Time Travel (E) allows you to query the historical data to identify the correct values and apply targeted updates. B is risky without a backup, as unforeseen issues might prevent successful recovery within the retention period. While C is technically feasible, it is less robust and adds complexity compared to a full clone or Time Travel. D is same as C but with more data, but less robust and adds complexity compared to a full clone or Time Travel. Creating the temp table doesn't give you the benefit of time travel, so doesn't make sense.

140. Frage
What considerations should be taken into account when choosing between a dimensional model and a flattened data set for BI requirements in Snowflake? (Select all that apply)

A. Data redundancy and normalization requirements
B. Query complexity and performance expectations
C. Flexibility and ease of maintenance
D. Availability of only specific query types

Antwort: A,B,C

Begründung:
Considerations include data redundancy, normalization needs, query complexity, performance expectations, flexibility, and ease of maintenance when choosing the appropriate data structure for BI requirements.

141. Frage
Consider a 'customer_orders' table with 'customer_id' , 'order_date', and 'order_amount'. You need to identify customers who have placed orders consistently over the last 3 months, specifically, you need to find customers who have placed an order in each of the last 3 months (including the current month). Assume the current date is '2024-01-15'. Which of the following query snippets, when incorporated into a complete query, would be most efficient and accurate for identifying these customers?

Antwort: B

Begründung:
Option E is the most precise and efficient. It explicitly checks if a customer has an order in each of the three specific months (November, December, January). It does this by truncating the 'order_date' to the beginning of the month using 'DATE TRUNC('MONTH', order_datey and then comparing against the truncated values for the last three months calculated using 'DATEADD. The 'SUM' will only be equal to 3 if the customer has at least one order in each of those months. Option A calculates the number of distinct months for each customer but doesn't guarantee they are the last 3 months. Option B checks if the customer has placed at least 3 orders in the last 3 months, but it might be that all 3 orders are in a single month. Option C doesn't count distinct months. Option D only returns 1 if the customer has placed an order in the last 3 months. It does not guarantee the customer placed an order in all the past 3 months.

142. Frage
......

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Wenn ihr uns zuhören würdet, Gerade bei der Wosnessenskij-Brücke DAA-C01 Prüfungsfragen blieb eine meiner Stiefelsohlen liegen, so daß ich selbst nicht mehr weiß, auf was ich eigentlich weiterging.

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