Snowflake · SF-DA · Advanced

SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) — Übungsfragen und Probeprüfung

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Bereite dich mit eigens erstellten Übungsfragen und verständlichen Antworterklärungen auf SF-DA vor. Frage Alex, deinen KI-Tutor, wenn du mehr Details brauchst. Deine Ergebnisse zeigen dir, welche Themen du wiederholen solltest, und zeitlich begrenzte Probeprüfungen helfen dir, deine Zeiteinteilung zu üben.

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65Fragen der Probeprüfung

115minZeitlimit

750/ 1000Punktzahl zum Bestehen

Mit Angaben von Snowflake abgeglichen · August 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

Überblick

Über die Prüfung

Die SnowPro Advanced: Data Analyst Certification (DAA-C01) weist nach, dass du End-to-End-Datenanalysen auf Snowflake durchführen kannst: Ingestion und Aufbereitung, Transformation und Modellierung, fortgeschrittene Analysetechniken sowie Aufbereitung und Visualisierung der Ergebnisse. Geprüft wird, ob du aus Rohdaten belastbare Erkenntnisse machst, mit den Analysefunktionen von Snowflake und angebundenen Visualisierungswerkzeugen.

Sie richtet sich an Data Analysts, BI-Entwickler und Reporting-Fachleute mit mindestens einem Jahr Analyse-Erfahrung auf Snowflake. Sie zeigt, dass du analytische Workflows entwerfen, Datenmodelle für Reporting bauen und Ergebnisse aus Snowflake-Daten präsentieren kannst.

Übungsfragen ausprobieren

Fünf Fragen zu SF-DA ausprobieren

Übe mit fünf Fragen aus dem aktuellen Fragenpool für SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) in der App, jeweils mit Antwort und Erklärung.

Datentransformation und Datenmodellierung1 / 5

Ein Analyst nutzt CONNECT BY, um eine Tabelle mit einer Mitarbeiterhierarchie abzufragen. Welche Pseudospalte gibt die Tiefe jedes Knotens relativ zur Wurzel bei der Traversierung an?

AlexGanze Erklärung von Alex

LEVEL ist die richtige Pseudospalte für die Tiefe in hierarchischen CONNECT BY-Abfragen. Sie gibt für Wurzelknoten 1 zurück und erhöht sich um 1 für jede tiefere Ebene. Beispiel: SELECT employee_id, LEVEL FROM employees START WITH manager_id IS NULL CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id. Distraktoren: DEPTH(), SYS_TREE_DEPTH und CONNECT_BY_DEPTH sind erfunden — keine davon existiert in Snowflake. Weitere gültige CONNECT BY-Pseudospalten sind CONNECT_BY_ROOT (Wert der Wurzelzeile) und SYS_CONNECT_BY_PATH (vollständiger Pfad als String), aber nur LEVEL gibt die Tiefe an. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/connect-by

Quelledocs.snowflake.com

Datenaufnahme und Datenaufbereitung2 / 5

Welche Funktion sollte ein Analyst nutzen, um automatisch ein CREATE TABLE-Statement zu erzeugen, das zum Schema von Parquet-Dateien in einer stage passt?

AlexGanze Erklärung von Alex

GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION nimmt die ARRAY_AGG-Ausgabe von INFER_SCHEMA und formatiert sie zu Spaltendefinitionen für CREATE TABLE, CREATE EXTERNAL TABLE oder CREATE ICEBERG TABLE. INFER_SCHEMA erkennt Spaltennamen und -typen aus Parquet-, Avro-, ORC- oder CSV-Dateien (mit PARSE_HEADER), die in einer stage liegen. Ablauf: SELECT GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION(ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*)), 'table') FROM TABLE(INFER_SCHEMA(LOCATION=>'@stage', FILE_FORMAT=>'fmt')). Distraktoren: DESCRIBE STAGE zeigt die Eigenschaften der stage, nicht die Schemata der Dateien. SHOW COLUMNS listet die Spalten bestehender Tabellen auf. GET_DDL gibt das DDL bestehender Objekte zurück, nicht das von Dateien in einer stage. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/generate_column_description

Quelledocs.snowflake.com

Datenanalyse4 / 5

Welchen Zweck hat die MEASURES-Klausel in MATCH_RECOGNIZE?

AlexGanze Erklärung von Alex

Die MEASURES-Klausel in MATCH_RECOGNIZE definiert die Ausgabespalten, die für jeden Mustertreffer zurückgegeben werden. Sie unterstützt Ausdrücke über Mustervariablen mit Funktionen wie FIRST(), LAST(), CLASSIFIER(), MATCH_NUMBER() und Aggregaten. Beispiel: MEASURES FIRST(UP.price) AS start_price, LAST(UP.price) AS end_price. Distraktoren: Distanzmetriken sind kein Konzept von MATCH_RECOGNIZE. Die Musterlänge ist nicht das, was MEASURES tut — die Klausel definiert Ausgabewerte. Minimale und maximale Trefferanzahlen werden über Quantoren in der PATTERN-Klausel gesteuert (+, *, {n,m}), nicht über MEASURES. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/match_recognize

Quelledocs.snowflake.com

Kostenloses Konto erstellen

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

Fragenpool

403 Übungsfragen

Der Pass-IT-Fragenpool bietet dir Aufgaben zur Vorbereitung auf SF-DA. Eine Probeprüfung auf Pass-IT umfasst 65 Fragen bei einem Zeitlimit von 115 Minuten. Diese Einstellungen gelten für die Übung.

Angaben zum Fragenpool: SF-DA

Prüfungsangaben mit Snowflake abgeglichen14. August 2026

Datum des letzten Abgleichs mit der offiziellen Quelle von Snowflake

Punktzahl zum Bestehen750 / 1.000

laut Veröffentlichung von Snowflake

Prüfungsziele im Leitfaden19 im offiziellen Leitfaden aufgeführte Prüfungsziele

verteilt auf 4 Bereiche im offiziellen Prüfungsleitfaden

Größe des Fragenpools403 Fragen

= Der Umfang des Fragenpools entspricht rechnerisch 6 Zusammenstellungen mit je 65 Fragen. Daraus folgt nicht, dass jede Probeprüfung andere Fragen verwendet.

Bereiche im Prüfungsplan4 Bereiche im Prüfungsplan

Data Ingestion and Data Preparation 72 · Data Transformation and Data Modeling 101 · Data Analysis 127 · Data Presentation and Data Visualization 103

Als mit Quellen abgeglichen erfasst403 von 403

Fragen, deren Antwort, Antwortoptionen und Erklärung als mit der offiziellen Dokumentation von Snowflake abgeglichen erfasst sind

So entstehen die Fragen →

Prüfungsbereiche

Inhalte der Prüfung

Data Analysis hat mit 32 % das größte Gewicht und prüft SQL-Erweiterbarkeit (UDFs, Stored Procedures, Views), deskriptive und diagnostische Analyse sowie Forecasting. Dicht dahinter liegt Data Presentation and Visualization mit 28 %: Dashboard-Design in Snowsight, die Wahl des passenden Diagrammtyps und die Anbindung von BI-Tools. Zusammen machen diese beiden Domains 60 % der Prüfung aus, also mehr als Datenaufbereitung und Modellierung zusammen.

Data Transformation and Modeling (23 %) und Data Ingestion and Preparation (17 %) vervollständigen den Blueprint. Dort geht es um Data Cleaning, Star- und Data-Vault-Modellierung und um das Laden strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten. Die Verteilung begünstigt Analysten, die aus einer Query eine Entscheidung machen, nicht die, die Daten nur laden und säubern können. Deine Lernzeit sollte deshalb klar bei SQL-Analytics und Dashboard-Design liegen.

Prüfungsplan: SF-DA

Data Ingestion and Data Preparation17%

Ingest, stage, and prepare data using COPY, Snowpipe, external tables, and data transformation techniques.

≈ 14 h

Data Transformation and Data Modeling23%

Transform data using SQL, CTEs, window functions, and design star/snowflake schemas and data vault models.

≈ 18 h

Data Analysis32%

Perform advanced analytics using SQL, aggregate functions, time-series analysis, and Snowflake-specific analytical features.

≈ 26 h

Data Presentation and Data Visualization28%

Create dashboards, integrate with BI tools, and present analytical results using Snowsight and partner tools.

≈ 22 h

Format

Prüfungsformat und Fragetypen

Die Prüfung besteht aus 65 Fragen in 115 Minuten, gestellt als Multiple-Choice, Multiple-Select und in interaktiven Formaten. Die meisten Aufgaben geben dir einen Datensatz oder einen Business-Use-Case vor und wollen wissen, welche Query, welche Transformation oder welche Visualisierung dazu passt. Bei rund 1,8 Minuten pro Frage ist das Tempo entspannt, sofern dir SQL von Anfang an flüssig von der Hand geht.

Fragetypen: SF-DA

Multiple Choice70%

Wähle die einzelne Antwort aus, die die Anforderungen der Frage am besten erfüllt.

Mehrfachauswahl30%

Wähle mehrere Antworten aus. Beachte dabei, wie viele Antworten laut Aufgabenstellung gefragt sind.

Offizielle Informationen zu den Frageformaten findest du bei Snowflake. Die dargestellten Anteile beziehen sich auf den Pass-IT-Fragenpool und geben keine Verteilung für die offizielle Prüfung vor.

Planung

Vorbereitung auf SF-DA

Die Prüfung läuft per Online-Proctoring oder in einem Testcenter vor Ort, auf Englisch. Die Zertifizierung verfällt zwei Jahre nach dem Ausstellungsdatum. Rezertifizieren kannst du dich über das Snowflake Continuing Education Program, entweder mit einem anerkannten Instructor-led-Training oder mit einer gleichwertigen oder höherwertigen SnowPro-Zertifizierung.

Vorbereitung und Organisation: SF-DA

Vorbereitung

Beispielhafter Lernaufwand50–120 h

Beispiel für die Planung: von 50 h mit einschlägiger Erfahrung bis 120 h beim Einstieg; dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen

NiveauFortgeschritten

Empfohlene VorkenntnisseSnowPro Core Certified. 2 or more years of hands-on Snowflake data analysis experience in production.

Prüfung und Erhalt der Zertifizierung

DurchführungOnline beaufsichtigt oder Prüfungszentren vor Ort.

WiederholungsregelnBegrenzung auf 4 Versuche innerhalb von 12 Monaten. Nach drei Versuchen empfiehlt Snowflake die Teilnahme an einem Präsenz-Schulungskurs von Snowflake. Für jede Anmeldung ist die volle Anmeldegebühr fällig.

Gültigkeit der Zertifizierung2 Jahre

Pass the current version of the SnowPro Advanced: Data Analyst exam to recertify every 2 years.

Offizieller LeitfadenAuf der Website des Anbieters ansehen

Lernhinweise

Häufige Fehlerquellen

Themen zum Wiederholen: SF-DA

01Window Functions
Wenn du ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD und NTILE nicht sicher beherrschst, samt PARTITION BY und ORDER BY, scheiterst du an den Analyse-Fragen.
02QUALIFY Clause
QUALIFY filtert die Ergebnisse von Window Functions, ähnlich wie HAVING bei GROUP BY, und gibt es in dieser Form nur in Snowflake-SQL. Weißt du das nicht, unterlaufen dir bei den anspruchsvollen Query-Fragen Fehler.
03Materialized Views
Verwechselst du normale Views mit Materialized Views, oder ist dir unklar, wann Snowflake Materialized Views automatisch aktualisiert und dass sie die Enterprise Edition voraussetzen, landest du bei Modellierungsfehlern.
04BI Tool Integration
Ohne ein Bild davon, wie sich Snowflake mit Tableau, Power BI und Looker verbindet, also über Partner Connect, OAuth sowie ODBC- und JDBC-Treiber, gehen dir die Fragen zum Visualisierungs-Ökosystem durch die Lappen.
05PIVOT and UNPIVOT
Tust du dich mit der Syntax von PIVOT (Zeilen zu Spalten) und UNPIVOT (Spalten zu Zeilen) schwer und kennst die Muster für dynamisches Pivotieren nicht, gehen die Transformationsfragen schief.

Mit Fragen und Erklärungen in Pass-IT üben →

Fragen

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Prüfung SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

Die Prüfung SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) umfasst 65 Fragen und hat ein Zeitlimit von 115 Minuten.

Welche Punktzahl brauche ich, um SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) zu bestehen?

Die erforderliche Punktzahl zum Bestehen der Prüfung SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) beträgt 750 / 1000.

Welche Fehlerquellen sollte ich bei der Vorbereitung auf SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) beachten?

Zu den Themen, die du wiederholen solltest, gehören Window Functions, QUALIFY Clause, Materialized Views, BI Tool Integration, PIVOT and UNPIVOT. Prüfe anhand von Beispielen, ob du die Unterschiede verstehst und deine Antwort begründen kannst.

Welche Themen bringen beim Advanced Data Analyst die meisten Punkte?

Die Datenanalyse ist mit 32% der größte Bereich, gefolgt von Präsentation und Visualisierung mit 28%, Transformation und Modellierung mit 23% sowie Ingestion und Aufbereitung mit 17%. Analyse und Präsentation machen zusammen sechs Zehntel der Prüfung aus. Die Reporting-Hälfte wiegt hier schwerer als in jeder anderen SnowPro-Prüfung.

Was brauchst du vor der Advanced-Data-Analyst-Prüfung?

Die SnowPro-Core-Zertifizierung ist Pflicht, und Snowflake erwartet mindestens ein Jahr Analytics-Praxis mit Snowflake inklusive praktischer Arbeit mit der Data Cloud. Im Katalog sind rund 80 Stunden veranschlagt. Die Erwartung von einem Jahr liegt unter den zwei Jahren, die die anderen Advanced-Prüfungen voraussetzen.

Advanced Data Analyst oder Advanced Data Engineer?

Die Analyst-Prüfung ist auf Analyse und Präsentation ausgerichtet, die zusammen 60% ausmachen. Die Engineer-Prüfung legt 28% auf Datenbewegung und 25% auf Transformation – also auf die Pipeline-Seite. Wenn dein Ergebnis eine Antwort ist, nimm die Analyst-Prüfung; wenn es eine Tabelle ist, mit der andere arbeiten, nimm die Engineer-Prüfung.

Wie lange ist die Advanced-Data-Analyst-Zertifizierung gültig?

Zwei Jahre ab Ausstellungsdatum. Die Rezertifizierung läuft über das Snowflake-Weiterbildungsprogramm statt über eine erneute Prüfung – entweder über einen anerkannten Kurs mit Trainer oder über eine gleichwertige oder höhere SnowPro-Zertifizierung.

Eine Zertifizierung, 12 Monate

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