SOL-C01資格認定試験、SOL-C01資格準備

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Snowflake Certified SnowPro Associate - Platform Certification 認定 SOL-C01 試験問題 (Q170-Q175):

質問 # 170
You have a Snowflake table named `CUSTOMER DATA' with columns `CUSTOMER ID', `NAME,
'CITY, and 'TRANSACTION DATE. You need to implement a data masking policy that masks the
'NAME column for all users except those with the 'ACCOUNTADMIN' role. Additionally, you want to implement a row-level security policy that filters the data based on the `CITY column, allowing users with the 'CITY MANAGER role to only see data for their assigned city. How would you implement these policies?

正解：A、E

解説：
Options A and D correctly implements masking and row-level security. Option A utilizes masking policy for the 'NAME column that considers the `ACCOUNTADMIN' role. And utilizes a row-level security policy (row access policy) that consider 'CITY_MANAGER and 'CITY' for filtering. Option D utilizes `TRANSFORM' to transform and mask the 'NAME' column and implements row access policy which includes Mapping table between CITY and CITY_MANAGER. Option B,C, and E are incorrect as they either create a view, stored procedure and/or regular expressions, which are not the best practices of implementing masking and row-level security in Snowflake.


質問 # 171
A security auditor discovers that multiple users are using the 'ACCOUNTADMIN' role directly for their daily tasks. This violates the principle of least privilege. Which of the following actions should you take to remediate this situation? (Choose two)

正解：A、C

解説：
Options A and B are the most appropriate actions. A directly addresses the principle of least privilege by creating custom roles with specific privileges and revoking the 'ACCOUNTADMIN' role. Option B enhances the security posture by implementing MFA, reducing the risk of unauthorized access to the `ACCOUNTADMIN' role. Option C is a weak mitigation. Option D is not the correct approach, as 'SECURITYADMIN' still has broad privileges. E doesn't address the problem of over-privileging.


質問 # 172
Query History can display data up to how many days?

正解：A

解説：
InSnowsight, the Query History user interface retains and displays executed query information for up to14 days. This includes query text, status, start/end timestamps, duration, warehouse usage, and result statistics.
Snowsight also offers grouping by session, user, warehouse, and time windows for detailed analytics and troubleshooting.
It is important to distinguish Snowsight UI limits from SQL-based history functions. The table functionINFORMATION_SCHEMA.QUERY_HISTORY()returns only7 daysof history, whereas Snowsight visually retains 14 days. Snowflake's Account Usage views (e.g., QUERY_HISTORY) retain data for longer periods but are meant for programmatic auditing rather than UI display.
Incorrect options:
* 7 days refers only to Information Schema.
* 21 or 28 days are not supported by Snowsight's UI.
Thus, the correct visibility window in the Snowsight interface is14 days.


質問 # 173
You are loading data from a CSV file stored in an Amazon S3 bucket into a Snowflake table named `CUSTOMER DATA. The CSV file contains a header row, and the data is comma- separated. The 'CUSTOMER DATA table has columns `customer_id', 'first_name', and 'email'.
You want to use a named file format object called `CSV FORMAT which you have already created. You also want to skip the header row and only load data where the column is not null.
Which of the following `COPY INTO' statement achieves this most efficiently and correctly?

正解：B

解説：
Option D is the most correct because it efficiently copies the data from the stage, using a named file format, skips the header and sets error handling. The WHERE clause to filter null emails cannot be directly used within COPY INTO. Options A, B and C, is incorrect, as 'WHERE clause and 'SKIP_HEADER = 1' is not applicable as the way written in the option. E is incorrect as its using select statement and it cannot be used in 'COPY INTO'


質問 # 174
How can Python variable substitution be performed in Snowflake notebooks?

正解：A

解説：
In Snowflake Notebooks, Python and SQL operate in an integrated environment. Python variable substitution is performed usingstring placeholders or f-string interpolationwithin SQL statements. This allows dynamic query construction where Python values are embedded directly into SQL code executed through the Snowpark session.
Example:
table_name = "CUSTOMERS"
session.sql(f"SELECT * FROM {table_name}").show()
This method enables parameterized, context-aware SQL generation-ideal for iterative development, automation, and pipeline construction. It avoids manual text editing and provides consistency across Python and SQL execution layers.
Incorrect responses:
* Network settings and HTML are unrelated to variable handling.
* Editing data files does not apply to dynamic query parameterization.
Variable substitution is essential for combining logic, iteration, and conditional flows within notebooks.


質問 # 175
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