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Snowflake · SF-DA · Advanced

SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) — Questions d'entraînement et examen blanc

Prépare SF-DA avec des questions d’entraînement originales et des réponses clairement expliquées. Demande des précisions à Alex, ton tuteur IA, repère les sujets à revoir grâce à tes résultats et entraîne-toi à gérer ton temps avec des examens blancs chronométrés.

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65Questions de l’examen blanc
115minTemps imparti
750/ 1000Score requis

Vérifié auprès de Snowflake · août 2026 · Version actuelle de l’examen

Présentation

À propos de l’examen

La certification SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) valide ta capacité à mener une analyse de données de bout en bout sur Snowflake : ingestion et préparation, transformation et modélisation, techniques analytiques avancées, présentation et visualisation. Elle évalue ta capacité à transformer des données brutes en enseignements exploitables avec les capacités analytiques de Snowflake et les outils de visualisation connectés.

Elle s’adresse aux analystes de données, aux développeurs Business Intelligence et aux spécialistes du reporting ayant au moins un an d’expérience analytique sur Snowflake. Elle démontre ta capacité à concevoir des workflows analytiques, à construire des modèles de données pour le reporting et à présenter les résultats issus des données Snowflake.

Essaie les questions d’entraînement

Essaie cinq questions sur SF-DA

Entraîne-toi avec cinq questions de la banque actuelle de l’app pour SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01), accompagnées de leurs réponses et explications.

Transformation des données et modélisation des données1 / 5

Un analyste utilise CONNECT BY pour interroger une table de hiérarchie des employés. Quelle pseudo-colonne indique la profondeur de chaque nœud par rapport à la racine lors du parcours ?

AlexExplication complète d’Alex

LEVEL est la bonne pseudo-colonne pour la profondeur dans les requêtes hiérarchiques CONNECT BY. Elle renvoie 1 pour les nœuds racines et augmente de 1 à chaque niveau supplémentaire. Exemple : SELECT employee_id, LEVEL FROM employees START WITH manager_id IS NULL CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id. Distracteurs : DEPTH(), SYS_TREE_DEPTH et CONNECT_BY_DEPTH sont inventées — aucune n'existe dans Snowflake. Les autres pseudo-colonnes CONNECT BY valides comprennent CONNECT_BY_ROOT (valeur de la ligne racine) et SYS_CONNECT_BY_PATH (chaîne du chemin complet), mais seule LEVEL indique la profondeur. Réf. : docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/connect-by

Sourcedocs.snowflake.com

Ingestion des données et préparation des données2 / 5

Quelle fonction un analyste doit-il utiliser pour générer automatiquement une instruction CREATE TABLE correspondant au schéma de fichiers Parquet présents dans un stage ?

AlexExplication complète d’Alex

GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION prend la sortie ARRAY_AGG d'INFER_SCHEMA et la met en forme en définitions de colonnes pour CREATE TABLE, CREATE EXTERNAL TABLE ou CREATE ICEBERG TABLE. INFER_SCHEMA détecte les noms et les types des colonnes à partir de fichiers Parquet, Avro, ORC ou CSV (avec PARSE_HEADER) placés dans un stage. Déroulement : SELECT GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION(ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*)), 'table') FROM TABLE(INFER_SCHEMA(LOCATION=>'@stage', FILE_FORMAT=>'fmt')). Distracteurs : DESCRIBE STAGE affiche les propriétés du stage, pas le schéma des fichiers. SHOW COLUMNS liste les colonnes des tables existantes. GET_DDL renvoie le DDL d'objets existants, pas celui de fichiers placés dans un stage. Réf. : docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/generate_column_description

Sourcedocs.snowflake.com

Analyse des données4 / 5

À quoi sert la clause MEASURES dans MATCH_RECOGNIZE ?

AlexExplication complète d’Alex

La clause MEASURES de MATCH_RECOGNIZE définit les colonnes de sortie renvoyées pour chaque correspondance de motif. Elle accepte des expressions sur les variables de motif à l'aide de fonctions comme FIRST(), LAST(), CLASSIFIER(), MATCH_NUMBER() et d'agrégats. Exemple : MEASURES FIRST(UP.price) AS start_price, LAST(UP.price) AS end_price. Distracteurs : les métriques de distance ne sont pas un concept de MATCH_RECOGNIZE. La longueur du motif n'est pas ce que fait MEASURES — la clause définit les valeurs de sortie. Le nombre minimal et maximal de correspondances est contrôlé par les quantificateurs de la clause PATTERN (+, *, {n,m}), pas par MEASURES. Réf. : docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/match_recognize

Sourcedocs.snowflake.com

Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

Banque de questions

403 questions d’entraînement

La banque de questions Pass-IT te permet de t’entraîner pour SF-DA. Un examen blanc Pass-IT comporte 65 questions à traiter en 115 minutes : ces paramètres sont ceux de l’entraînement.

Détails de la banque de questions : SF-DA

Informations sur l’examen vérifiées auprès de Snowflake14 août 2026

date de la dernière vérification auprès de la source officielle de Snowflake

Score requis750 / 1 000

selon les informations publiées par Snowflake

Objectifs du guide19 objectifs répertoriés dans le guide officiel

répartis entre 4 domaines dans le guide officiel de l’examen

Taille de la banque403 questions

= La taille de la banque équivaut à 6 séries de 65 questions. Cela ne signifie pas que chaque examen blanc utilise une série distincte.

Domaines du programme4 domaines dans le programme de l’examen

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

Questions marquées comme vérifiées à partir des sources403 sur 403

questions dont la réponse, les choix et l’explication sont enregistrés comme ayant été vérifiés à partir de la documentation officielle de Snowflake

Comment les questions sont créées →

Domaines de l’examen

Contenu de l’examen

C’est l’analyse de données qui pèse le plus lourd, avec 32 % : extensibilité du SQL (UDF, procédures stockées, vues), analyse descriptive et diagnostique, prévisions. Juste derrière arrive la restitution et la visualisation des données, à 28 %, qui couvre la conception de dashboards Snowsight, le choix des graphiques et la connexion aux outils BI. À eux deux, ces domaines représentent 60 % de l’examen, soit plus que la préparation et la modélisation réunies.

La transformation et la modélisation des données (23 %) puis l’ingestion et la préparation des données (17 %) complètent le programme : nettoyage des données, modélisation en étoile et Data Vault, chargement de données structurées, semi-structurées et non structurées. La répartition avantage l’analyste capable de transformer une requête en décision, bien plus que celui qui sait seulement charger et nettoyer. Ton temps de révision doit donc pencher du côté du SQL analytique et de la conception de dashboards.

Programme de l’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

Format

Format de l’examen et types de questions

L’examen compte 65 questions à traiter en 115 minutes, avec des QCM à réponse unique, des questions à réponses multiples et des formats interactifs. La plupart des items te présentent un jeu de données ou un cas d’usage métier, puis te demandent de choisir la requête, la transformation ou la visualisation qui y répond. À environ 1,8 minute par question, le rythme reste confortable si ton SQL est déjà fluide en arrivant.

Types de questions : SF-DA

Choix multiple70%

Sélectionne la seule réponse qui répond le mieux aux exigences de la question.

Réponse multiple30%

Sélectionne plusieurs réponses. Respecte le nombre de choix demandé dans la question.

Consulte Snowflake pour les informations officielles sur les formats de questions. Les proportions affichées décrivent la banque de questions Pass-IT et ne permettent pas de déduire celles de l’examen officiel.

Organisation

Préparation à SF-DA

L’examen se passe en anglais, à distance avec surveillance en ligne ou dans un centre d’examen. La certification expire deux ans après ta date de délivrance ; pour la renouveler, tu passes par le programme Snowflake Continuing Education, avec une formation éligible animée par un formateur ou une certification SnowPro de niveau équivalent ou supérieur.

Préparation et modalités : SF-DA

Préparation

Exemple de durée de préparation50–120 h

fourchette illustrative pour t’organiser : de 50 h avec une expérience pertinente à 120 h si tu débutes ; tes besoins peuvent se situer en dehors de cette fourchette

NiveauAvancé
Connaissances conseilléesSnowPro Core Certified. 2 or more years of hands-on Snowflake data analysis experience in production.

Passage de l’examen et maintien de la certification

Modalités de passageSurveillé en ligne ou centres d'examen sur place.
Conditions de nouvelle tentativeLimite de 4 tentatives sur une période de 12 mois. Après trois tentatives, Snowflake recommande de suivre une formation en présentiel Snowflake. Chaque inscription nécessite le paiement intégral des frais d'inscription.
Validité de la certification2 ans

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

Guide officielConsulter le site de l’organisme

Conseils de révision

Erreurs fréquentes

Points à revoir : SF-DA

  1. 01Window Functions

    Si tu ne maîtrises pas les window functions ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD et NTILE, clauses PARTITION BY et ORDER BY comprises, tu rateras les questions d’analyse.

  2. 02QUALIFY Clause

    Ignorer que QUALIFY filtre le résultat des window functions (à la manière de HAVING pour GROUP BY) et qu’il s’agit d’une spécificité du SQL Snowflake te fera trébucher sur les questions de requêtes avancées.

  3. 03Materialized Views

    Confondre vues classiques et materialized views, ne pas savoir quand Snowflake rafraîchit automatiquement une materialized view ni qu’elle exige l’édition Enterprise : voilà de quoi se tromper sur les questions de modélisation.

  4. 04BI Tool Integration

    Mal comprendre comment Snowflake se connecte à Tableau, Power BI et Looker (partner connect, OAuth, drivers ODBC/JDBC) conduit tout droit aux erreurs sur les questions liées à l’écosystème de visualisation.

  5. 05PIVOT and UNPIVOT

    Buter sur la syntaxe de PIVOT (lignes vers colonnes) et d’UNPIVOT (colonnes vers lignes), sans avoir compris les patterns de pivot dynamique, te coûtera des points sur les questions de transformation.

S’entraîner avec des questions et des explications sur Pass-IT →

Questions

Questions fréquentes

Combien de temps dure l’examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) ?

L’examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) comporte 65 questions et le temps imparti est de 115 minutes.

Quel score faut-il obtenir pour réussir SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) ?

Le score requis pour réussir l’examen SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) est de 750 / 1000.

Quels points méritent une attention particulière pendant la préparation de SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) ?

Les points à revoir comprennent Window Functions, QUALIFY Clause, Materialized Views, BI Tool Integration, PIVOT and UNPIVOT. Travaille sur des exemples pour vérifier que tu comprends les distinctions et que tu peux expliquer ta réponse.

Quels sujets rapportent le plus de points à l'Advanced Data Analyst ?

L'analyse de données est la plus grosse section avec 32%, devant la présentation et la visualisation à 28%, la transformation et la modélisation à 23% et l'ingestion et la préparation à 17%. L'analyse et la présentation représentent à elles deux six dixièmes de l'examen. La partie reporting pèse plus lourd ici que dans n'importe quel autre examen SnowPro.

Que te faut-il avant l'examen Advanced Data Analyst ?

La certification SnowPro Core est obligatoire, et Snowflake attend au moins un an d'expérience en analytics sur Snowflake, avec une pratique concrète du Data Cloud. Le catalogue prévoit environ 80 heures. L'attente d'un an est plus basse que les deux ans supposés par les autres examens advanced.

Advanced Data Analyst ou Advanced Data Engineer ?

L'examen analyst penche du côté de l'analyse et de la présentation, qui en représentent ensemble 60%. L'examen engineer met 28% sur le déplacement des données et 25% sur la transformation, soit le versant pipeline. Si ce que tu produis est une réponse, prends l'examen analyst ; si c'est une table que d'autres utilisent, prends celui d'engineer.

Combien de temps la certification Advanced Data Analyst reste-t-elle valable ?

Deux ans à partir de la date de délivrance. La recertification passe par le programme de formation continue de Snowflake plutôt que par un nouvel examen, soit via un cours éligible animé par un formateur, soit en obtenant une certification SnowPro équivalente ou supérieure.

Une certification, 12 mois

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