Sie möchten die Qualität der Unterlagen erst selbst prüfen? Laden Sie die kostenlose PDF-Demo zur DEA-C01 Prüfung herunter und werfen Sie einen Blick in einen Auszug der 387 Prüfungsfragen von ITZert. Erst wenn Sie überzeugt sind, entscheiden Sie sich für den Kauf der vollständigen Unterlagen zur Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification Prüfung.
Snowflake DEA-C01 Prüfungsübersicht:
| Zertifizierungsanbieter: | Snowflake |
|---|---|
| Prüfungsname: | Zertifizierungsprüfung zum SnowPro Advanced: Data Engineer |
| Prüfungsnummer: | DEA-C01 |
| Anzahl der Fragen: | 65 |
| Prüfungsdauer: | 115 Minuten |
| Prüfungsgebühr: | 375 USD |
| Gültigkeitsdauer des Zertifikats: | 2 Jahre |
| Prüfungsformat: | Mehrfachauswahl, Einfachauswahl |
| Verwandte Zertifizierungen: | SnowPro Advanced: Data Analyst SnowPro Advanced: Data Scientist SnowPro Advanced: Security Engineer SnowPro Core SnowPro Advanced: Architect SnowPro Advanced: Administrator |
| Mindestpunktzahl: | 750 / 1000 |
| Verfügbare Sprachen: | Japanisch, Englisch |
| Empfohlenes Training: | Schulungsangebote der Snowflake University Studienleitfaden zur Prüfung SnowPro Advanced: Data Engineer |
| Prüfungsanmeldung: | Anmeldung über Pearson VUE Snowflake-Zertifizierungsportal |
| Beispielfragen: |  |
| Prüfungsmethode: | Online-Prüfung mit Aufsicht oder Präsenzprüfung in einem Pearson VUE-Prüfungszentrum |
| Voraussetzungen: | Gültige Zertifizierung SnowPro Core erforderlich; praktische Erfahrung von mindestens 2 Jahren im Bereich Datentechnik empfohlen |
| Offizielle Syllabus-URL: | https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-dataengineer/ |
Snowflake DEA-C01 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Leistungsoptimierung und Skalierbarkeit | 15% | - Konzeption skalierbarer Rechen- und Speicherlösungen - Optimierung von Warehouses, Clustering, Partitionierung und Abfrageleistung - Überwachung und Optimierung von Arbeitslasten und Ressourcennutzung |
| Thema 2: Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines | 20% | - Erstellung, Zeitplanung, Überwachung und Verwaltung von Arbeitsabläufen - Fehlerbehandlung, Wiederholungslogik und Abhängigkeitsverwaltung - Integration mit externen Orchestrierungswerkzeugen |
| Thema 3: Datenaufnahme | 25% | - Verarbeitung von Dateiformaten, Komprimierung, Kodierung und Schemaerkennung - Verwendung von COPY INTO, externen Tabellen, Snowpipe, Snowpipe Streaming - Aufnahme aus verschiedenen Quellen: Cloud-Speicher, lokale Systeme, APIs, Data Lakes |
| Thema 4: Datentransformation und -verarbeitung | 30% | - Umsetzung von Datenqualität, Validierung und Schemaweiterentwicklung - Konzeption und Umsetzung von Transformationen: SQL, gespeicherte Prozeduren, benutzerdefinierte Funktionen - Arbeit mit halbstrukturierten und unstrukturierten Daten - Verwendung von Streams, Tasks und dynamischen Tabellen für Pipelines und CDC |
| Thema 5: Datenverwaltung, Sicherheit und gemeinsame Datennutzung | 10% | - Nachverfolgung der Datenherkunft, Prüfung und Gewährleistung der Datenintegrität - Sichere gemeinsame Nutzung von Daten über Konten und Plattformen hinweg - Umsetzung von Zugriffskontrolle, Maskierung, Verschlüsselung und Compliance-Anforderungen |
Fragen und Antworten rund um die DEA-C01 Prüfung von Snowflake
Die DEA-C01 Prüfung ist die offizielle Prüfung von Snowflake für die Zertifizierung „SnowPro Advanced: Data Engineer" auf der Stufe Fortgeschritten. Sie steht zudem in Verbindung mit folgenden Zertifizierungen: SnowPro Core, SnowPro Advanced: Architect, SnowPro Advanced: Data Analyst, SnowPro Advanced: Data Scientist, SnowPro Advanced: Administrator, SnowPro Advanced: Security Engineer. Wer diese Prüfung ablegt, weist fundierte Kenntnisse im Themenfeld der Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification nach. Mit den 387 Übungsfragen von ITZert bereiten Sie sich gezielt auf Inhalte und Fragetypen der Prüfung vor.
In der DEA-C01 Prüfung bearbeiten Sie 65 Fragen innerhalb von 115 Minuten. Rechnet man das grob auf die einzelne Frage herunter, wird klar, warum ein festes Zeittempo entscheidend ist: Lassen Sie sich bei schwierigen Fragen nicht festbeißen, markieren Sie diese und kehren Sie am Ende zu ihnen zurück. Trainieren Sie dieses Zeitmanagement vorab mit dem Test Engine von ITZert im Zeitmodus, damit Sie am Prüfungstag nicht unter Druck geraten.
Zum Bestehen der DEA-C01 Prüfung benötigen Sie 750 / 1000; die offizielle Prüfungsgebühr liegt bei 375 USD. Bedenken Sie: Jeder Wiederholungsversuch muss erneut vollständig bezahlt werden. Buchen Sie Ihren Termin daher erst, wenn Sie die Übungstests von ITZert mehrfach in Folge sicher bestanden haben – so vermeiden Sie unnötige Kosten für einen zweiten Anlauf.
Gültige Zertifizierung SnowPro Core erforderlich; praktische Erfahrung von mindestens 2 Jahren im Bereich Datentechnik empfohlen
Da sich Zulassungsbedingungen ändern können, bestätigen Sie die aktuellen Angaben bitte zusätzlich auf der offiziellen Seite von Snowflake.
Die Anmeldung zur DEA-C01 Prüfung erfolgt über folgende offizielle Kanäle:
Die Prüfung selbst wird auf folgende Weise abgelegt: Online-Prüfung mit Aufsicht oder Präsenzprüfung in einem Pearson VUE-Prüfungszentrum.
Zur Vorbereitung auf die DEA-C01 Prüfung empfiehlt Snowflake offiziell folgende Trainings:
- Studienleitfaden zur Prüfung SnowPro Advanced: Data Engineer
- Schulungsangebote der Snowflake University
Als praktische Ergänzung zu diesen Kursen finden Sie bei ITZert 387 prüfungsnahe Übungsfragen, mit denen Sie das Gelernte unter realistischen Bedingungen anwenden und Ihren Wissensstand überprüfen.
Ja. Für die DEA-C01 Unterlagen steht eine kostenlose PDF-Demo zum Herunterladen bereit – so prüfen Sie Qualität und Aufbau der Fragen in Ruhe, bevor Sie kaufen. Nach dem Kauf erhalten Sie außerdem 365 Tage lang kostenlose Updates; läuft dieser Zeitraum ab, verlängern Sie den Update-Service mit 50 % Rabatt.
Falls Sie die zugehörige Prüfung innerhalb von 60 Tagen nach dem Kauf nicht bestehen, können Sie eine vollständige Rückerstattung beantragen. Voraussetzungen: Der Name des Prüfungsteilnehmers muss mit dem Namen des Zahlers übereinstimmen, und Sie reichen innerhalb von 2 Tagen nach dem Prüfungstermin eine eingescannte Anmeldebestätigung (Enrollment Slip) sowie das offizielle Score Report als PDF ein – die Bearbeitung erfolgt innerhalb von 7 Tagen. Nicht erstattungsfähig sind Prüfungen, die innerhalb von 3 Tagen nach dem Kauf abgelegt wurden, lediglich heruntergeladene, aber nicht angetretene Prüfungen sowie kostenlose Materialien und abgelaufene Bestellungen.
Alternativ zur Rückerstattung können Sie einen Produktwechsel wählen: Sie erhalten kostenlos zwei gleichwertige Prüfungsunterlagen Ihrer Wahl und behalten den Update-Service für das ursprünglich gekaufte Produkt.
Die Lieferung erfolgt digital: Der Download steht sofort nach der Zahlung bereit, die Liefer-E-Mail erreicht Sie in der Regel innerhalb einer Minute. Sollten Sie nach 2 Stunden nichts erhalten haben, wenden Sie sich bitte an unseren Kundenservice. Eine Begrenzung der Installationen gibt es nicht – Sie nutzen die Software auf beliebig vielen Computern.
Die DEA-C01 Prüfung gliedert sich in 5 Themenbereiche. Zu den wichtigsten zählen:
- Datentransformation und -verarbeitung (30%)
- Datenaufnahme (25%)
- Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines (20%)
Die vollständige Aufstellung aller Bereiche samt Gewichtung finden Sie in der Prüfungsübersicht weiter oben auf dieser Seite.
Snowflake SnowPro Advanced: Data Engineer Certification DEA-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen
A gaming company uses Amazon Kinesis Data Streams to collect clickstream data. The company uses Amazon Data Firehose delivery streams to store the data in JSON format in Amazon S3.
Data scientists at the company use Amazon Athena to query the most recent data to obtain business insights.
The company wants to reduce Athena costs but does not want to recreate the data pipeline.
Which solution will meet these requirements with the LEAST management effort?
- A. Integrate an AWS Lambda function with Firehose to convert source records to Apache Parquet and write them to Amazon S3. In parallel, run an AWS Glue extract, transform, and load (ETL) job to combine the JSON files and convert the JSON files to large Parquet files. Create a custom S3 object YYYYMMDD prefix. Use the ALTER TABLE ADD PARTITION statement to reflect the partition on the existing Athena table.
- B. Create an Apache Spark job that combines JSON files and converts the JSON files to Apache Parquet files. Launch an Amazon EMR ephemeral cluster every day to run the Spark job to create new Parquet files in a different S3 location. Use the ALTER TABLE SET LOCATION statement to reflect the new S3 location on the existing Athena table.
- C. Create a Kinesis data stream as a delivery destination for Firehose. Use Amazon Managed Service for Apache Flink (previously known as Amazon Kinesis Data Analytics) to run Apache Flink on the Kinesis data stream. Use Flink to aggregate the data and save the data to Amazon S3 in Apache Parquet format with a custom S3 object YYYYMMDD prefix. Use the ALTER TABLE ADD PARTITION statement to reflect the partition on the existing Athena table.
- D. Change the Firehose output format to Apache Parquet. Provide a custom S3 object YYYYMMDD prefix expression and specify a large buffer size.
For the existing data, create an AWS Glue extract, transform, and load (ETL) job. Configure the ETL job to combine small JSON files, convert the JSON files to large Parquet files, and add the YYYYMMDD prefix. Use the ALTER TABLE ADD PARTITION statement to reflect the partition on the existing Athena table.
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
A data engineer needs to optimize the performance of a data pipeline that handles retail orders.
Data about the orders is ingested daily into an Amazon S3 bucket.
The data engineer runs queries once each week to extract metrics from the orders data based the order date for multiple date ranges. The data engineer needs an optimization solution that ensures the query performance will not degrade when the volume of data increases.
Which solution will meet this requirement MOST cost-effectively?
- A. Partition the data based on order date. Use Amazon Athena to query the data.
- B. Partition the data based on load date. Use Amazon Aurora to query the data.
- C. Partition the data based on order date. Use Amazon Redshift to query the data.
- D. Partition the data based on load date. Use Amazon EMR to query the data.
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
A company has a gaming application that stores data in Amazon DynamoDB tables. A data engineer needs to ingest the game data into an Amazon OpenSearch Service cluster. Data updates must occur in near real time.
Which solution will meet these requirements?
- A. Use Amazon DynamoDB Streams to capture table changes. Use an AWS Lambda function to process and update the data in Amazon OpenSearch Service.
- B. Use a custom OpenSearch plugin to sync data from the Amazon DynamoDB tables.
- C. Configure an AWS Glue job to have a source of Amazon DynamoDB and a destination of Amazon OpenSearch Service to transfer data in near real time.
- D. Use AWS Step Functions to periodically export data from the Amazon DynamoDB tables to an Amazon S3 bucket. Use an AWS Lambda function to load the data into Amazon OpenSearch Service.
Antwort: A 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
A media company uses software as a service (SaaS) applications to gather data by using third- party tools. The company needs to store the data in an Amazon S3 bucket. The company will use Amazon Redshift to perform analytics based on the data.
Which AWS service or feature will meet these requirements with the LEAST operational overhead?
- A. Amazon Kinesis
- B. AWS Glue Data Catalog
- C. Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)
- D. Amazon AppFlow
Antwort: D 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
A company has an application that uses a microservice architecture. The company hosts the application on an Amazon Elastic Kubernetes Services (Amazon EKS) cluster.
The company wants to set up a robust monitoring system for the application. The company needs to analyze the logs from the EKS cluster and the application. The company needs to correlate the cluster's logs with the application's traces to identify points of failure in the whole application request flow.
Which combination of steps will meet these requirements with the LEAST development effort?
(Choose two.)
- A. Use AWS Glue to correlate the logs and traces.
- B. Use Amazon CloudWatch to collect logs. Use Amazon Kinesis to collect traces.
- C. Use Amazon CloudWatch to collect logs. Use Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) to collect traces.
- D. Use Amazon OpenSearch to correlate the logs and traces.
- E. Use FluentBit to collect logs. Use OpenTelemetry to collect traces.
Antwort: D,E 🗳️
Erklärung: (Nur für ITZert-Mitglieder sichtbar)
1117 Kundenrezensionen
Mises -
Es ist das erste Mal, die Zertifizierungsprüfung abzulegen. Ich bin ziemlich nervös. Aber ich bestand meine DEA-C01 Prüfung ganz mühlos. Denn ich die DEA-C01 Prüfungsmaterialien aus ITZert benutzte. Vielen Dank für ihre Hilfe.