Snowflake の実装や移行に関する特定のコアな専門知識・技術を有している事を証明できます。

具体的には、Snowflake Cloud Data Platform について詳細に理解していること、およびビジネス目標を推進するための安全でスケーラブルな Snowflake ソリューションを設計、開発、管理するために必要な知識がある事を証明できます。

受験にあたり、Snowflake でのデータのロードと変換、仮想ウェアハウスのパフォーマンスと同時実行、DDL と DML のクエリ、半構造化データと構造化データの使用、クローニングと Time Travel、データシェアリング、Snowflake アカウントの構造と管理などの Snowflake の原則とベストプラクティスをカバーする必要があります。

Snowflakeを使用して包括的なアーキテクトソリューションを適用するための高度な知識とスキルを有している事を証明できます。

アーキテクトとして Snowflake の実務経験を 2 年以上積んでいる方を対象としており、SQL 以外でのコーディング経験および DevOps / DataOps の設計経験があれば尚よいとされています。

受験にあたり、以下の知識をカバーする必要があります。

• Snowflake データクラウドを使用したソースから利用までのエンドツーエンドのデータフローの設計
• ビジネス、セキュリティ、コンプライアンスの要件を満たすデータアーキテクチャの設計およびデプロイ。 
• アーキテクチャのパフォーマンスを最適化するための適切な Snowflake ツールとサードパーティツールの選択。
• Snowflake Marketplace と Data Exchange を使用した共有データセットの設計およびデプロイ。

Snowflake とそのコンポーネントを使用して包括的なデータ クラウド管理原則を適用するための高度な知識とスキルを有している事を証明できます。

対象者として、Snowflake を使用した実践的な実践経験を含む 2 年以上の Snowflake Data Cloud 管理経験、さらに ANSI および Snowflake 拡張 SQL に堪能である必要があるとされています。

受験にあたり、以下の知識をカバーする必要があります。

• Snowflakeアカウントの管理と管理
• Snowflake データのセキュリティとガバナンスを管理
• データベースオブジェクトの管理と保守
• 仮想ウェアハウスの管理と保守
• データベースの監視とチューニングの実行
• データ共有の実行、Data Exchange と Snowflake Marketplace の使用
• 災害復旧、バックアップ、データ複製の管理

Snowflake を使用して包括的なデータ エンジニアリングの原則を適用するための高度な知識とスキルを有している事を証明できます。

データエンジニアリングの役割における 2 年以上の Snowflake プラクティショナーの実践経験がある方が対象とされています。

受験にあたり、以下の知識をカバーする必要があります。

• データレイク、API、オンプレミスからのソースデータ
• クラウドプラットフォーム間でのデータ変換、複製、共有
• エンドツーエンドのニアリアルタイムのストリームの設計
• データエンジニアのワークロード向けのスケーラブルなコンピューティング ソリューションの設計
• パフォーマンス指標の評価

Snowflake を使用して包括的なデータ サイエンスの原則、ツール、方法論を適用するために使用される高度な知識とスキルを有している事を証明できます。

対象者として、エンタープライズ環境における Snowflake を使用した 2 年以上の実践的なデータ サイエンスの経験、さらに次のようなバックグラウンドがある方になります。

• 統計、数学、または科学に関する教育経験（または同等の実務経験）
• Python、R、SQL、PySpark などのプログラミング言語の 1 つ以上を使用した経験
• 機械学習プラットフォーム (SageMaker、Azure Machine Learning、GCP AI プラットフォーム、AutoML ツールなど) のモデリングと使用の経験
• さまざまなオープンソースおよび商用フレームワークとライブラリ (scikit-learn、TensorFlow など) についての理解
• 複数のソースからのデータセットの準備、クリーニング、変換の経験
• 機械学習トレーニング用の機能の作成経験
• モデルの検証と解釈の経験
• モデルを実稼働環境に導入し、実稼働環境でモデルを監視した経験
• 視覚化ツールを使用してデータを提示した経験

受験にあたり、以下の知識をカバーする必要があります。

• データサイエンスの概念の概要
• Snowflake データサイエンスのベスト プラクティスの実装
• Snowflake でのデータと特徴エンジニアリングの準備
• 機械学習モデルのトレーニング・使用
• データの視覚化を使用したビジネスケースの提示 (モデルの説明可能性など)
• モデルのライフサイクル管理の実装

Snowflake とそのコンポーネントを使用して包括的なデータ分析原則を適用するための高度な知識とスキルを有している事を証明できます。

Snowflake Data Cloud の実際の実践的な使用を含む、Snowflake データ クラウド分析の 1 年以上の経験を有する方を対象としており、高度な SQL に堪能である必要があるとされています。

受験にあたり、以下の知識をカバーする必要があります。

• データの準備とロード
• データ分析のために簡単なデータ変換の実行
• Snowflake での高度な SQL クエリの構築およびトラブルシューティング
• Snowflake 組み込み関数の使用、ユーザー定義関数 (UDF) の作成
• 記述データ分析と診断データ分析の実行
• データ予測の実行
• ビジネス要件を満たすデータの準備・提示