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

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Pratique com questões realistas de SF-DA, alinhadas aos objetivos do exame. Alex explica cada resposta, e seu Readiness Score mostra o que estudar em seguida.

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Um único pagamento. Acesso vitalício a esta certificação.

Experimente primeiro 5 questões →

65Questões

115minLimite de tempo

750/ 1000Nota de corte

Verificado com Snowflake · agosto de 2026Versão 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.

Domínios do exame

O que cai na prova

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.

Estrutura do exame: 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 pergunta

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 pergunta: SF-DA

Múltipla escolha70%

Escolha a única resposta certa entre quatro ou cinco opções — o formato básico da prova.

Resposta múltipla30%

Mais de uma resposta está certa e você precisa de todas; o enunciado diz quantas marcar.

Snowflake confirma esses tipos de questão — não publica uma distribuição percentual; as proporções refletem nosso banco de questões alinhado ao exame.

Experimente agora

Experimente cinco questões de SF-DA

Cinco questões direto do nosso banco de SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01). Responda uma — Alex explica o porquê.

O exame e o app são em inglês — estas questões de exemplo nós traduzimos.

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

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Banco de questões

398 questões, construídas como o exame

Cada domínio do exame SF-DA tem questões suficientes no banco para você praticar a fundo. Um simulado apresenta 65 questões seguidas, no mesmo cronômetro de 115 minutos do dia do exame.

Ata de verificação: SF-DA

Conferência do conteúdo com a Snowflake14 de agosto de 2026

última verificação com a fonte oficial da Snowflake

Nota de corte750 / 1.000

conforme publicado pela Snowflake

Cobertura do conteúdo19 objetivos oficiais

distribuídos em 4 domínios, segundo o guia oficial do exame

Tamanho do banco398 questões

= 6 simulados completos de 65 questões — nunca a mesma questão duas vezes

Cobertura de domíniostodos os 4 domínios no peso oficial

Data Ingestion and Data Preparation 70 · Data Transformation and Data Modeling 100 · Data Analysis 127 · Data Presentation and Data Visualization 101

Validação canônica398 de 398

cada uma verificada com a documentação oficial da Snowflake — resposta, opções e explicação, fonte citada

Metodologia documentada abertamente.Como as questões são feitas →

Planejamento

Preparação para SF-DA

Quanto tempo você precisa depende da experiência prática que já tem. O resto é definido pelo fornecedor: como a prova é aplicada, quando você pode refazê-la e por quanto tempo a certificação continua válida.

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.

Seu plano: SF-DA

Preparação

Tempo de estudo50–120 h

normalmente cerca de 50 h se você já trabalha com essas tecnologias, cerca de 120 h começando do zero

NívelAvançado

Vale ter antesSnowPro Core Certified. 2 or more years of hands-on Snowflake data analysis experience in production.

Dia da prova e depois

ModalidadeSupervisionado online ou centros de testes presenciais.

Política de repetiçãoLimite 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.

Validade2 anos

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

Guia oficialVer no site do fornecedor

As horas são a nossa própria estimativa de planejamento — a Snowflake não publica um tempo de preparação para esta prova. Um ponto de partida para o seu calendário, não uma meta.

Atenção

Erros comuns

Quem para nos SELECT básicos sofre quando a prova entra em window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD) e no QUALIFY, a cláusula específica do Snowflake que filtra resultados de window functions do mesmo jeito que o HAVING filtra sobre GROUP BY. A mesma falta de prática aparece na sintaxe de PIVOT e UNPIVOT e nas questões sobre materialized views, que se atualizam automaticamente na Enterprise Edition e se comportam de forma diferente de uma view comum. Já as questões de integração com ferramentas de BI, sobre como Tableau, Power BI ou Looker se conectam via OAuth, ODBC ou JDBC, recompensam quem já configurou uma conexão de verdade em vez de apenas ter lido sobre isso.

Pontos de atenção: 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.

O Pass-IT treina você exatamente nesses pontos fracos — adaptativo e espaçado →

Perguntas

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 115 minutos.

Qual é a nota de corte para SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

Você precisa de 750 / 1000 para passar no exame SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01).

Quais são os erros mais comuns no exame SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)?

Os erros mais comuns incluem: Window Functions, QUALIFY Clause, Materialized Views, BI Tool Integration, PIVOT and UNPIVOT. Concentre seu tempo de estudo nessas áreas para não perder pontos.

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.

O Pass-IT é uma ferramenta de estudo independente, sem afiliação com a Snowflake nem endosso da Snowflake; Snowflake e os nomes dos exames são marcas dos respectivos titulares.

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Acesso completo ao SF-DA

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