SnowPro Advanced: Data Engineer Certificationは、Snowflake上でのデータパイプライン構築・最適化・運用管理に関する高度な知識を証明する試験です。 Streams/Tasks/Snowpipe/Dynamic Tables/Semi-structured Dataなど、データエンジニアリングの実務に直結するトピックが中心です。 本記事では試験概要、出題ドメイン、各トピックの学習ポイント、合格戦略を解説します。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 試験コード | DEA-C02 |
| 問題数 | 65問（単一選択・複数選択・Interactive） |
| 試験時間 | 115分 |
| 合格ライン | 750点 / 1000点満点 |
| 受験料 | $375 USD |
| 前提条件 | SnowPro Core認定（有効期間内） |
| 受験方法 | Pearson VUE（テストセンター or オンライン） |
| 認定有効期間 | 2年間 |
| 推奨経験 | Snowflakeでのデータエンジニアリング実務2年以上 |
英語版の公式試験ページとStudy Guide（DEA-C02、2026年3月6日更新）に載っている出題分野は次の5つです。
| ドメイン | 配点 | 主要トピック |
|---|---|---|
| データ移動（1.0 Data Movement） | 28% | データのロードと取り込み（ファイル形式・INFER_SCHEMA・ステージとストレージ統合）、取り込みエラーの調査、継続的なパイプライン（Snowpipe・Snowpipe Streaming・Streams・Tasks・Dynamic Tables）、コネクタ（Kafka・Spark・Python）、データ共有とMarketplace、外部テーブル・Icebergテーブル・ハイブリッドテーブル |
| パフォーマンスの最適化（2.0 Performance Optimization） | 19% | パフォーマンスの悪いクエリの調査、ウェアハウスの設定（スケールアップとスケールアウト・マルチクラスター・Snowpark-optimized）、クラスタリング・マテリアライズドビュー・検索最適化・Query Acceleration・キャッシュ、ACCOUNT_USAGEとResource Monitor、継続的なパイプラインの監視（タスク履歴・アラート・データ品質） |
| ストレージとデータ保護（3.0 Storage and Data Protection） | 14% | Time Travel（Streamsへの影響）・Fail-safe、リージョンやクラウドをまたぐレプリケーション、システム関数によるマイクロパーティションの分析（クラスタリングの深さ・クラスタリングキー）、Time Travelとクローンを使った開発環境の作成 |
| データガバナンス（4.0 Data Governance） | 14% | オブジェクトのタグ付けとデータ分類、データリネージ、データ品質の監視、列レベルセキュリティ（Dynamic Data Masking・外部トークン化）、行アクセス・射影・集計ポリシー、Data Clean Rooms |
| データ変換（5.0 Data Transformation） | 25% | UDF（Snowpark・SQL・JavaScript、UDTF・UDAF）と外部関数、ストアドプロシージャとトランザクション、半構造化データと非構造化データの処理（ディレクトリテーブル）、Snowflake Cortexの機能、Snowparkでのデータ変換、Notebooks・Git連携・dbt Projectsを使った開発ワークフロー |
日本語版の試験ページとStudy Guideは、2026年10月時点で以前の配点（データ移動26%・パフォーマンスの最適化21%、ほかの3分野は同じ）のままです。
StreamsはSnowflakeのChange Data Capture（CDC）機能で、テーブルに対するINSERT/UPDATE/DELETE操作を追跡します。 Tasksと組み合わせることで、スケジュールベースのデータパイプラインを構築できます。
| Streamの種類 | 追跡対象 | 用途 |
|---|---|---|
| Standard | INSERT / UPDATE / DELETE | 一般的なCDC |
| Append-only | INSERTのみ | 追加専用テーブル（ログ・イベント） |
| Insert-only（External Tables用） | 新規ファイル追加 | External Tableの新ファイル検出 |
Tasksはスケジュール（CRON式 or 分単位）またはStreamのデータ有無（SYSTEM$STREAM_HAS_DATA）をトリガーにSQLを実行します。 タスクツリーとして親子関係を定義し、DAG（有向非巡回グラフ）形式のパイプラインを構成できます。
Snowpipeはステージ上のファイル到着を検知して自動的にCOPY INTOを実行するサーバーレスのデータ取り込み機能です。
| 比較項目 | Auto-ingest Snowpipe | Snowpipe Streaming |
|---|---|---|
| トリガー | ファイル到着イベント | SDK API呼び出し |
| レイテンシ | 1〜数分 | 数秒 |
| ファイル必要性 | 必要（Stage上のファイル） | 不要（行単位で挿入） |
| 課金モデル | サーバーレスクレジット | サーバーレスクレジット |
Dynamic TablesはSnowflakeで宣言的にデータパイプラインを定義する機能です。 ターゲットテーブルをSQLクエリで定義すると、ソースデータの変更に応じて自動的に更新されます。
SnowflakeはJSON・XML・Avro・Parquet・ORCなどの半構造化データをVARIANT型で格納し、SQLでクエリできます。
| 手法 | 適用条件 | 効果 |
|---|---|---|
| クラスタリングキー | 1TB以上のテーブル・特定カラムでの頻繁なフィルタ | プルーニング率の向上 |
| マテリアライズドビュー | 頻繁に実行される集約クエリ | 事前計算結果の再利用 |
| 検索最適化サービス | 高カーディナリティカラムの等値検索 | ポイントルックアップの高速化 |
| ウェアハウスサイジング | 大規模クエリのスキャン量が多い場合 | 並列処理能力の向上 |
Data Engineer試験はCore以上に実践的な知識が問われるため、ハンズオンを重視した学習が必要です。
SnowPro Advanced: Data Engineer
問題 1
ソーステーブルに対するINSERT操作のみを追跡し、UPDATE/DELETEの変更は無視したい場合、どのStreamタイプを使用すべきですか？
正解: B
Append-only StreamはINSERT操作のみを追跡し、UPDATEやDELETEの変更は記録しません。ログテーブルやイベントテーブルなど、追加専用のワークロードに最適です。Standard Streamは全DML操作を追跡します。Insert-only StreamはExternal Tables専用です。Delta Streamという種類は存在しません。
SnowPro Advanced Data Engineer試験にはCore認定が必須ですか？
はい、有効な（失効していない）SnowPro Core認定が受験の前提条件です。COF-C03に限らず、COF-C02で取得した認定も有効期限内であれば条件を満たします。Core認定が失効している場合は、先にCore試験に合格し直す必要があります。Core合格後すぐにAdvancedを受験することも可能ですが、Coreの知識を基盤としつつStreams/Tasks/Snowpipe/Dynamic Tablesなどの深い理解が求められるため、追加で4〜8週間の学習期間を確保することが推奨されます。
Dynamic TablesとStreams + Tasksの使い分けはどのように出題されますか？
試験ではシナリオベースで「宣言的にパイプラインを定義したい場合はDynamic Tables」「CDCベースで細かい制御が必要な場合はStreams + Tasks」という判断が問われます。Dynamic Tablesはターゲットテーブルの定義をSQLで宣言するだけで自動的にデータ更新される簡潔さが利点です。一方、Streams + Tasksは変更データの中間処理やエラーハンドリングを細かく制御できる柔軟性があります。
半構造化データの出題範囲はどの程度ですか？
半構造化データだけの独立したドメインはありません。英語版の公式Study Guide（DEA-C02、2026年3月6日更新）では、ドメイン1.0「Data Movement」（28%）の1.2に構造化・半構造化・非構造化データの取り込みとINFER_SCHEMAによるスキーマ検出が、ドメイン5.0「Data Transformation」（25%）の5.4に半構造化データと構造化データの相互変換が含まれます。VARIANT型へのJSON/XML格納、ドット記法・ブラケット記法によるアクセス、FLATTEN関数とLATERAL JOINによるネスト配列の展開、Parquet/ORC/Avroファイルのクエリ（SELECT $1 FROM @stage構文）を押さえておきましょう。
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NicheeLab編集部
データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。
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