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SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepara SF-DA con preguntas de práctica originales y respuestas explicadas con claridad. Pide más detalles a Alex, tu tutor de IA, usa tus resultados para identificar los temas que necesitas repasar y practica cómo distribuir tu tiempo con simulacros de examen cronometrados.

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65Preguntas del simulacro

115minTiempo límite

750/ 1000Puntuación para aprobar

Contrastado con Snowflake · agosto de 2026 · Versión actual del examen

Descripción general

Acerca del examen

La certificación SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) acredita tu capacidad para hacer análisis de datos de extremo a extremo en Snowflake: ingesta y preparación, transformación y modelado, técnicas analíticas avanzadas, y presentación y visualización de datos. Mide tu soltura convirtiendo datos en bruto en conclusiones de negocio accionables con las capacidades analíticas de Snowflake y las herramientas de visualización conectadas.

Va dirigida a analistas de datos, desarrolladores de business intelligence y especialistas en reporting con uno o más años de experiencia analítica en Snowflake. Demuestra que sabes diseñar flujos analíticos, construir modelos de datos para informes y presentar hallazgos a partir de datos de Snowflake.

Prueba las preguntas de práctica

Prueba cinco preguntas de SF-DA

Practica con cinco preguntas del banco actual de SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) de la app, con sus respuestas y explicaciones.

Transformación de datos y modelado de datos1 / 5

Un analista usa CONNECT BY para consultar una tabla con la jerarquía de empleados. ¿Qué pseudocolumna indica la profundidad de cada nodo respecto a la raíz durante el recorrido?

AlexExplicación completa de Alex

LEVEL es la pseudocolumna correcta para la profundidad en las consultas jerárquicas con CONNECT BY. Devuelve 1 para los nodos raíz y aumenta en 1 en cada nivel más profundo. Ejemplo: SELECT employee_id, LEVEL FROM employees START WITH manager_id IS NULL CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id. Distractores: DEPTH(), SYS_TREE_DEPTH y CONNECT_BY_DEPTH son inventadas — ninguna existe en Snowflake. Otras pseudocolumnas válidas de CONNECT BY son CONNECT_BY_ROOT (valor de la fila raíz) y SYS_CONNECT_BY_PATH (cadena con la ruta completa), pero solo LEVEL indica la profundidad. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/connect-by

Fuentedocs.snowflake.com

Ingesta de datos y preparación de datos2 / 5

¿Qué función debería usar un analista para generar automáticamente una sentencia CREATE TABLE que coincida con el esquema de los archivos Parquet que están en un stage?

AlexExplicación completa de Alex

GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION toma la salida de ARRAY_AGG de INFER_SCHEMA y le da formato de definiciones de columnas para CREATE TABLE, CREATE EXTERNAL TABLE o CREATE ICEBERG TABLE. INFER_SCHEMA detecta los nombres y los tipos de las columnas a partir de archivos Parquet, Avro, ORC o CSV (con PARSE_HEADER) que están en un stage. Flujo de trabajo: SELECT GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION(ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*)), 'table') FROM TABLE(INFER_SCHEMA(LOCATION=>'@stage', FILE_FORMAT=>'fmt')). Distractores: DESCRIBE STAGE muestra las propiedades del stage, no el esquema de los archivos. SHOW COLUMNS lista las columnas de tablas existentes. GET_DDL devuelve el DDL de objetos existentes, no el de archivos en un stage. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/generate_column_description

Fuentedocs.snowflake.com

Análisis de datos4 / 5

¿Cuál es el propósito de la cláusula MEASURES en MATCH_RECOGNIZE?

AlexExplicación completa de Alex

La cláusula MEASURES en MATCH_RECOGNIZE define las columnas de salida que se devuelven para cada coincidencia de patrón. Admite expresiones sobre variables de patrón usando funciones como FIRST(), LAST(), CLASSIFIER(), MATCH_NUMBER() y agregaciones. Ejemplo: MEASURES FIRST(UP.price) AS start_price, LAST(UP.price) AS end_price. Distractores: las métricas de distancia no son un concepto de MATCH_RECOGNIZE. La longitud del patrón no es lo que hace MEASURES — la cláusula define los valores de salida. La cantidad mínima y máxima de coincidencias se controla con los cuantificadores de la cláusula PATTERN (+, *, {n,m}), no con MEASURES. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/match_recognize

Fuentedocs.snowflake.com

Crear una cuenta gratis

Las preguntas de la app están actualmente en inglés. Las traducciones de esta vista previa solo se aplican a la vista previa. Consulta con el proveedor de la certificación los idiomas disponibles para el examen oficial.

Banco de preguntas

403 preguntas de práctica

El banco de preguntas de Pass-IT te ofrece material para practicar para SF-DA. Un simulacro de Pass-IT incluye 65 preguntas y un tiempo límite de 115 minutos; estos son los ajustes de la práctica.

Datos del banco de preguntas: SF-DA

Datos del examen contrastados con Snowflake14 de agosto de 2026

fecha de la última comprobación con la fuente oficial de Snowflake

Puntuación para aprobar750 / 1000

según lo publicado por Snowflake

Objetivos de la guía19 objetivos enumerados en la guía oficial

distribuidos entre 4 dominios en la guía oficial del examen

Tamaño del banco403 preguntas

= El tamaño del banco equivale a 6 conjuntos de 65 preguntas. Esto no significa que cada simulacro utilice un conjunto distinto.

Dominios del temario4 dominios en el temario del examen

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

Registradas como contrastadas con fuentes403 de 403

preguntas cuya respuesta, opciones y explicación constan como contrastadas con la documentación oficial de Snowflake

Cómo se crean las preguntas →

Dominios del examen

Contenido del examen

Data Analysis es el dominio con más peso: 32%, y evalúa la extensibilidad de SQL (UDFs, stored procedures, views), el análisis descriptivo y diagnóstico, y el forecasting. Muy cerca viene Data Presentation and Visualization con 28%, que cubre el diseño de dashboards en Snowsight, la elección de gráficos y la conectividad con herramientas de BI. Entre los dos suman el 60% del examen, más que la preparación y el modelado de datos juntos.

Data Transformation and Modeling (23%) y Data Ingestion and Preparation (17%) completan el blueprint con limpieza de datos, modelado en estrella y Data Vault, y carga de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. El reparto favorece a quien sabe convertir una query en una decisión, no a quien solo sabe cargar y limpiar datos, así que conviene inclinar el tiempo de estudio hacia el análisis con SQL y el diseño de dashboards.

Temario del examen: 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

Formato

Formato del examen y tipos de preguntas

El examen tiene 65 preguntas y dura 115 minutos, con formatos de opción múltiple, selección múltiple e interactivos. La mayoría de los ítems te dan un conjunto de datos o un caso de negocio y te piden elegir la query, la transformación o el enfoque de visualización que lo resuelve. A razón de 1.8 minutos por pregunta, el ritmo se siente cómodo si llegas con SQL fluido.

Tipos de preguntas: SF-DA

Opción múltiple70%

Selecciona la única respuesta que mejor cumpla los requisitos de la pregunta.

Respuesta múltiple30%

Selecciona varias respuestas. Sigue las instrucciones de la pregunta sobre cuántas debes elegir.

Consulta a Snowflake para conocer la información oficial sobre los formatos de preguntas. Las proporciones mostradas describen el banco de práctica de Pass-IT y no determinan las del examen oficial.

Planificación

Preparación para SF-DA

Se rinde con proctoring en línea o en un centro de evaluación presencial, en inglés. La certificación vence dos años después de la fecha de emisión; la recertificas mediante el programa Snowflake Continuing Education con un curso elegible dictado por un instructor o con una certificación SnowPro de nivel igual o superior.

Preparación y aspectos prácticos: SF-DA

Preparación

Ejemplo de tiempo de estudio50–120 h

rango orientativo para planificar: de 50 h con experiencia relevante a 120 h si empiezas desde cero; tus necesidades pueden quedar fuera de este rango

NivelAvanzado

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

Obtención y mantenimiento de la certificación

ModalidadSupervisado en línea o centros de examen presenciales.

Política de repeticiónLímite de 4 intentos en un período de 12 meses. Tras tres intentos, Snowflake recomienda asistir a un curso de formación presencial de Snowflake. Cada inscripción requiere el pago íntegro de la tarifa de inscripción.

Validez de la certificación2 años

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

Guía oficialVer en el sitio del proveedor

Orientaciones de estudio

Errores frecuentes

Temas para repasar: SF-DA

01Window Functions
Si no dominas las window functions ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD y NTILE, incluidas las cláusulas PARTITION BY y ORDER BY, vas a fallar las preguntas de análisis.
02QUALIFY Clause
No saber que QUALIFY filtra los resultados de las window functions (como HAVING lo hace con GROUP BY) y que es exclusivo del SQL de Snowflake te lleva a errores en las preguntas de consultas avanzadas.
03Materialized Views
Confundir las vistas normales con las materialized views, o no tener claro cuándo Snowflake las actualiza de forma automática ni que requieren Enterprise Edition, te hace equivocarte en las preguntas de modelado.
04BI Tool Integration
Si no entiendes cómo se conecta Snowflake con Tableau, Power BI y Looker, incluyendo partner connect, OAuth y los drivers ODBC/JDBC, vas a tropezar en las preguntas sobre el ecosistema de visualización.
05PIVOT and UNPIVOT
Batallar con la sintaxis de PIVOT (filas a columnas) y UNPIVOT (columnas a filas), y no manejar los patrones de pivot dinámico, se traduce en errores en las preguntas de transformación.

Practicar con preguntas y explicaciones en Pass-IT →

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

El examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) tiene 65 preguntas y un tiempo límite de 115 minutos.

¿Qué puntuación necesito para aprobar SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

La puntuación necesaria para aprobar el examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) es 750 / 1000.

¿Qué errores conviene revisar al preparar SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

Entre los temas que conviene repasar están Window Functions, QUALIFY Clause, Materialized Views, BI Tool Integration, PIVOT and UNPIVOT. Trabaja con ejemplos para comprobar que entiendes las diferencias y puedes justificar tu respuesta.

¿Qué temas suman más puntos en el Advanced Data Analyst?

El análisis de datos es la sección más grande con un 32%, seguida de presentación y visualización con un 28%, transformación y modelado con un 23% e ingesta y preparación con un 17%. Entre análisis y presentación se llevan seis décimas partes del examen. La mitad dedicada al reporting pesa más aquí que en cualquier otro examen SnowPro.

¿Qué necesitas antes del examen Advanced Data Analyst?

La certificación SnowPro Core es obligatoria, y Snowflake espera un año o más trabajando en analytics con Snowflake, incluido el uso práctico del Data Cloud. El catálogo calcula unas 80 horas. Ese año esperado es menos que los dos años que dan por sentado los demás exámenes advanced.

¿Advanced Data Analyst o Advanced Data Engineer?

El examen de analyst se inclina hacia el análisis y la presentación, que juntos son el 60%. El de engineer pone un 28% en el movimiento de datos y un 25% en la transformación, es decir, el lado del pipeline. Si lo que entregas es una respuesta, haz el examen de analyst; si es una tabla que usan otras personas, haz el de engineer.

¿Cuánto tiempo vale la certificación Advanced Data Analyst?

Dos años desde la fecha de emisión. La recertificación se hace por el programa de formación continua de Snowflake y no repitiendo el examen: con un curso elegible impartido por un instructor o consiguiendo una certificación SnowPro equivalente o superior.

Una certificación, 12 meses

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