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Snowflake · SF-DE · Advanced

SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02)

Valide des connaissances avancées dans la construction de solutions complètes d'ingénierie de données avec Snowflake, incluant les pipelines de données, les transformations et l'optimisation des performances. 65+ questions pratiques IA avec explications. Essai gratuit, garantie de réussite.

Essai gratuit

7 jours d’essai gratuit, sans carte bancaire

65 Questions
115min Durée
750/ 1000 Score requis
$375 USD Frais d’examen

Aperçu

À propos de l’examen

La certification SnowPro Advanced : Data Engineer (DEA-C02) valide la capacité à concevoir, construire et maintenir des pipelines de données sur Snowflake, incluant l'ingestion de données depuis diverses sources, la transformation avec SQL et Snowpark, l'orchestration des workflows, la garantie de la qualité des données et l'optimisation des performances des pipelines. Elle évalue l'ensemble du spectre de l'ingénierie des données au sein de l'écosystème Snowflake.

Cette certification s'adresse aux ingénieurs de données, développeurs ETL et professionnels des données ayant au moins deux ans d'expérience dans la construction de pipelines de données sur Snowflake. Elle démontre la capacité à créer des pipelines de données fiables, évolutifs et maintenables pour les environnements de production.

Domaines

Contenu de l’examen

L'examen comprend 65 questions — choix multiples, réponses multiples et vrai/faux — à compléter en 115 minutes. Les questions couvrent cinq domaines : Data Pipelines (25 %), Data Transformation (25 %), Data Loading & Unloading (20 %), Snowflake Architecture for Engineering (15 %) et Performance & Optimization (15 %). Le score de réussite est de 750 sur 1000. Pipelines et transformation représentent ensemble 50 % — maîtrisez les Streams, Tasks et Snowpark.

Data Movement 28%

Design and implement data loading, unloading, and replication using Snowpipe, COPY, external stages, and data sharing.

Performance 19%

Optimize query performance, warehouse configuration, clustering keys, search optimization, and resource monitoring.

Storage and Data Protection 14%

Manage storage, Time Travel, Fail-safe, data retention, cloning, and data protection strategies.

Data Governance 14%

Implement data governance using tags, policies, masking, row access policies, and object tagging.

Data Transformation 25%

Build data transformations using streams, tasks, stored procedures, UDFs, and Snowpark for pipeline automation.

Format

À quoi s’attendre

multiple choice
70%
multiple response
30%

Attention

Où les candidats échouent

Les ingénieurs de données qui dépendent d'outils d'orchestration tiers sans comprendre les fonctionnalités natives de Snowflake échouent souvent aux questions sur les Streams, les Tasks, Snowpipe, COPY INTO et les transformations Snowpark.

  1. 01
    Streams vs. Tasks — Confondre les Streams (capture des changements de données sur les tables) avec les Tasks (exécution SQL planifiée) et ne pas comprendre comment ils fonctionnent ensemble pour créer des pipelines CDC entraîne des erreurs de conception de pipelines.
  2. 02
    Snowpipe vs. COPY INTO — Ne pas comprendre quand utiliser Snowpipe (ingestion continue basée sur les événements) par rapport à COPY INTO (chargement par lots) et comment l'Auto-Ingest de Snowpipe fonctionne avec les notifications d'événements cloud.
  3. 03
    Transient vs. Temporary — Confondre les tables transitoires (pas de Fail-Safe, coûts réduits) avec les tables temporaires (limitées à la session, invisibles pour les autres sessions) provoque des erreurs aux questions de stockage de données.
  4. 04
    Sémantique MERGE — Ne pas comprendre le comportement de MERGE dans Snowflake — en particulier le non-déterminisme avec des correspondances multiples et la gestion des scénarios insert-only par rapport au merge complet — provoque des erreurs aux questions de transformation.
  5. 05
    Zero-Copy Cloning — Ne pas comprendre le Zero-Copy Cloning — les objets clonés partagent initialement le stockage mais divergent lors des modifications, et tous les objets (par exemple les tables externes) ne peuvent pas être clonés — entraîne des erreurs d'architecture.

Détails

Logistique de l’examen

Proposé en ligne via le Snowflake Certification Portal. Disponible en anglais et en japonais. La certification est valide pendant 2 ans. Le renouvellement nécessite une recertification ou des crédits de formation continue. Les frais d'examen sont de 375 USD. Prérequis : une certification SnowPro Core active.

Mode de passage Online proctored or onsite testing centers.
Politique de reprise No waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Validité 2 ans
Débouchés Senior Data Engineer, Data Pipeline Architect, ETL Developer, Snowflake Data Engineer, Data Platform Lead.
Renouvellement Pass the current version of the SnowPro Advanced: Data Engineer exam to recertify every 2 years.
Temps de préparation ~80 heures
Guide officiel Voir sur le site de l’éditeur

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