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SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) — Questões de prática e simulado

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepare-se para SF-DA com questões de prática originais e respostas explicadas com clareza. Peça mais detalhes a Alex, seu tutor de IA, use seus resultados para identificar os temas que precisam de revisão e pratique a gestão do tempo com simulados cronometrados.

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65Questões do simulado

115minLimite de tempo

750/ 1000Pontuação para aprovação

Conferido com informações de Snowflake · agosto de 2026 · Versão atual do exame

Visão geral

Sobre o exame

A SnowPro Advanced: Data Analyst Certification (DAA-C01) valida a capacidade de conduzir análise de dados de ponta a ponta no Snowflake, incluindo ingestão e preparação de dados, transformação e modelagem, técnicas analíticas avançadas e apresentação e visualização de dados. Ela cobra proficiência em transformar dados brutos em insights de negócio acionáveis com os recursos analíticos do Snowflake e as ferramentas de visualização conectadas.

Esta certificação é para analistas de dados, desenvolvedores de business intelligence e especialistas em relatórios com um ano ou mais de experiência analítica no Snowflake. Ela demonstra a capacidade de desenhar fluxos analíticos, construir modelos de dados para relatórios e apresentar achados a partir de dados do Snowflake.

Experimente as questões de prática

Experimente cinco questões de SF-DA

Pratique com cinco questões do banco atual de SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) no app, com respostas e explicações.

Transformação de dados e modelagem de dados1 / 5

Um analista usa CONNECT BY para consultar uma tabela com a hierarquia de funcionários. Qual pseudocoluna indica a profundidade de cada nó em relação à raiz durante a travessia?

AlexExplicação completa do Alex

LEVEL é a pseudocoluna correta para a profundidade em consultas hierárquicas com CONNECT BY. Ela retorna 1 para os nós raiz e aumenta em 1 a cada nível mais profundo. Exemplo: SELECT employee_id, LEVEL FROM employees START WITH manager_id IS NULL CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id. Distratores: DEPTH(), SYS_TREE_DEPTH e CONNECT_BY_DEPTH são inventadas — nenhuma delas existe no Snowflake. Outras pseudocolunas válidas de CONNECT BY incluem CONNECT_BY_ROOT (valor da linha raiz) e SYS_CONNECT_BY_PATH (string com o caminho completo), mas só LEVEL indica a profundidade. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/connect-by

Fontedocs.snowflake.com

Ingestão de dados e preparação de dados2 / 5

Qual função um analista deve usar para gerar automaticamente uma instrução CREATE TABLE que corresponda ao esquema dos arquivos Parquet que estão em um stage?

AlexExplicação completa do Alex

GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION pega a saída de ARRAY_AGG do INFER_SCHEMA e a formata como definições de colunas para CREATE TABLE, CREATE EXTERNAL TABLE ou CREATE ICEBERG TABLE. O INFER_SCHEMA detecta os nomes e os tipos das colunas a partir de arquivos Parquet, Avro, ORC ou CSV (com PARSE_HEADER) que estão em um stage. Fluxo de trabalho: SELECT GENERATE_COLUMN_DESCRIPTION(ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*)), 'table') FROM TABLE(INFER_SCHEMA(LOCATION=>'@stage', FILE_FORMAT=>'fmt')). Distratores: DESCRIBE STAGE mostra as propriedades do stage, não o esquema dos arquivos. SHOW COLUMNS lista as colunas de tabelas existentes. GET_DDL retorna o DDL de objetos existentes, não o de arquivos em um stage. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/functions/generate_column_description

Fontedocs.snowflake.com

Análise de dados4 / 5

Qual é a finalidade da cláusula MEASURES no MATCH_RECOGNIZE?

AlexExplicação completa do Alex

A cláusula MEASURES no MATCH_RECOGNIZE define as colunas de saída retornadas para cada correspondência de padrão. Ela aceita expressões sobre variáveis de padrão usando funções como FIRST(), LAST(), CLASSIFIER(), MATCH_NUMBER() e agregações. Exemplo: MEASURES FIRST(UP.price) AS start_price, LAST(UP.price) AS end_price. Distratores: métricas de distância não são um conceito do MATCH_RECOGNIZE. O comprimento do padrão não é o que o MEASURES faz — a cláusula define os valores de saída. A quantidade mínima e máxima de correspondências é controlada pelos quantificadores da cláusula PATTERN (+, *, {n,m}), não pelo MEASURES. Ref: docs.snowflake.com/en/sql-reference/constructs/match_recognize

Fontedocs.snowflake.com

Criar uma conta grátis

As questões do app estão atualmente em inglês. As traduções desta prévia se aplicam apenas à prévia. Consulte a entidade certificadora para saber quais idiomas estão disponíveis para o exame oficial.

Banco de questões

403 questões de prática

O banco de questões do Pass-IT oferece material para você praticar para SF-DA. Um simulado do Pass-IT tem 65 questões e limite de 115 minutos; essas são as configurações da prática.

Dados do banco de questões: SF-DA

Dados do exame conferidos com Snowflake14 de agosto de 2026

data da última conferência com a fonte oficial de Snowflake

Pontuação para aprovação750 / 1.000

conforme publicado por Snowflake

Objetivos do guia19 objetivos listados no guia oficial

distribuídos por 4 domínios no guia oficial do exame

Tamanho do banco403 questões

= O tamanho do banco equivale a 6 conjuntos de 65 questões. Isso não significa que cada simulado use um conjunto diferente.

Domínios do conteúdo programático4 domínios no conteúdo programático do exame

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

Registradas como conferidas com fontes403 de 403

questões cuja resposta, alternativas e explicação constam como conferidas com a documentação oficial de Snowflake

Como as questões são criadas →

Domínios do exame

Conteúdo do exame

Data Analysis é o domínio de maior peso, com 32%, e cobra extensibilidade de SQL (UDFs, stored procedures, views), análise descritiva e diagnóstica, além de forecasting. Logo atrás vem Data Presentation and Visualization, com 28%, que trata do design de dashboards no Snowsight, escolha de gráficos e conexão com ferramentas de BI. Juntos, esses dois domínios respondem por 60% da prova, mais do que preparação e modelagem de dados somadas.

Data Transformation and Modeling (23%) e Data Ingestion and Preparation (17%) fecham o blueprint, com limpeza de dados, modelagem em star schema e Data Vault, e carga de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. A distribuição favorece quem consegue transformar uma query em uma decisão, e não quem só sabe carregar e limpar dados. Ou seja: seu tempo de estudo deve pesar mais para SQL analítico e design de dashboards.

Conteúdo programático: 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 do exame e tipos de questões

A prova tem 65 questões em 115 minutos, entre formatos de múltipla escolha, múltipla resposta e interativos. A maioria das questões apresenta um conjunto de dados ou um caso de uso de negócio e pede que você escolha a query, a transformação ou a abordagem de visualização que resolve aquilo. Com cerca de 1,8 minuto por questão, o ritmo é tranquilo se você chegar com SQL na ponta da língua.

Tipos de questões: SF-DA

Múltipla escolha70%

Selecione a única resposta que melhor atende aos requisitos da questão.

Resposta múltipla30%

Selecione várias respostas. Siga as instruções da questão sobre quantas escolher.

Consulte Snowflake para obter as informações oficiais sobre os formatos de questões. As proporções exibidas descrevem o banco de prática do Pass-IT e não determinam as proporções do exame oficial.

Planejamento

Preparação para SF-DA

Aplicada com supervisão online ou em um centro de testes presencial, em inglês. A certificação vence dois anos depois da data de emissão; a recertificação acontece pelo programa Snowflake Continuing Education, com um curso elegível ministrado por instrutor ou com uma certificação SnowPro de nível equivalente ou superior.

Preparação e informações práticas: SF-DA

Preparação

Exemplo de tempo de estudo50–120 h

faixa ilustrativa para o planejamento: de 50 h com experiência relevante a 120 h para quem está começando; suas necessidades podem ficar fora dessa faixa

NívelAvançado

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

Realização do exame e manutenção da certificação

ModalidadeSupervisionado online ou centros de testes presenciais.

Política de novas tentativasLimite de 4 tentativas em um período de 12 meses. Após três tentativas, a Snowflake recomenda participar de um curso de treinamento presencial da Snowflake. Cada inscrição exige o pagamento integral da taxa de inscrição.

Validade da certificação2 anos

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

Guia oficialVer no site do fornecedor

Orientações de estudo

Erros comuns

Temas para revisar: SF-DA

01Window Functions
Se você não dominar as window functions ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD e NTILE, incluindo as cláusulas PARTITION BY e ORDER BY, vai perder pontos nas questões de análise.
02QUALIFY Clause
Muita gente não sabe que o QUALIFY filtra o resultado das window functions (assim como o HAVING faz para o GROUP BY) e que ele é exclusivo do SQL do Snowflake. Isso derruba você nas questões de consultas avançadas.
03Materialized Views
Confundir views comuns com materialized views leva a erros de modelagem, ainda mais se você não souber quando o Snowflake atualiza a materialized view automaticamente nem que ela exige a Enterprise Edition.
04BI Tool Integration
Não entender como o Snowflake se conecta ao Tableau, ao Power BI e ao Looker, incluindo Partner Connect, OAuth e os drivers ODBC/JDBC, causa erros nas questões sobre o ecossistema de visualização.
05PIVOT and UNPIVOT
Travar na sintaxe de PIVOT (linhas para colunas) e UNPIVOT (colunas para linhas), sem conhecer os padrões de pivot dinâmico, gera erros nas questões de transformação.

Praticar com questões e explicações no Pass-IT →

Dúvidas

Perguntas frequentes

Quanto tempo dura o exame SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

O exame SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) tem 65 questões e um limite de tempo de 115 minutos.

Qual é a pontuação necessária para passar em SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

A pontuação necessária para passar no exame SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01) é 750 / 1000.

Quais erros merecem atenção na preparação para SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

Entre os temas que merecem revisão estão Window Functions, QUALIFY Clause, Materialized Views, BI Tool Integration, PIVOT and UNPIVOT. Trabalhe com exemplos para verificar se você entende as diferenças e consegue justificar sua resposta.

Quais temas valem mais pontos no Advanced Data Analyst?

A análise de dados é a maior seção, com 32%, seguida por apresentação e visualização com 28%, transformação e modelagem com 23% e ingestão e preparação com 17%. Análise e apresentação juntas somam seis décimos da prova. A parte de reporting pesa mais aqui do que em qualquer outra prova SnowPro.

O que você precisa antes da prova Advanced Data Analyst?

A certificação SnowPro Core é obrigatória, e a Snowflake espera um ano ou mais de trabalho com analytics em Snowflake, incluindo uso prático do Data Cloud. O catálogo estima cerca de 80 horas. Esse um ano esperado é menos do que os dois anos que as outras provas advanced pressupõem.

Advanced Data Analyst ou Advanced Data Engineer?

A prova de analyst pende para análise e apresentação, que juntas são 60% dela. A de engineer coloca 28% em movimentação de dados e 25% em transformação, ou seja, o lado do pipeline. Se o que você entrega é uma resposta, faça a prova de analyst; se é uma tabela que outras pessoas usam, faça a de engineer.

Por quanto tempo a certificação Advanced Data Analyst vale?

Dois anos a partir da data de emissão. A recertificação acontece pelo programa de educação continuada da Snowflake, e não refazendo a prova: por um curso elegível com instrutor ou conquistando uma certificação SnowPro equivalente ou superior.

Uma certificação, 12 meses

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