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Snowflake COF-C02 認定試験の出題範囲：
| トピック | 出題範囲 |
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| トピック 1 | - This section of the exam measures skills of data platform architects and covers SQL-based transformation practices used within Snowflake. It includes managing views, using transformations in pipelines, applying business logic through SQL scripting, and ensuring efficient processing across large datasets.
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| トピック 2 | - Snowflake AI Data Cloud Features & Architecture: This section of the exam measures skills of data platform architects and covers the core features, layers, and services that make up the Snowflake AI Data Cloud. It includes understanding the platform's unique architecture, scalability features, and multi-cloud deployment model, along with AI-native capabilities that differentiate Snowflake in the modern data ecosystem.
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| トピック 3 | |
| トピック 4 | - Account Access and Security: This section of the exam measures skills of cloud data engineers and covers essential elements related to securing Snowflake environments. It includes user and role management, authentication methods, access controls, and security best practices to ensure data and account protection in compliance with organizational policies.
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| トピック 5 | - Performance and Cost Optimization Concepts: This section of the exam measures skills of data platform architects and covers methods to enhance query performance and reduce resource consumption. It focuses on warehouse sizing, query profiling, caching, auto-scaling features, and cost control techniques that are critical for operating Snowflake at scale.
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| トピック 6 | - Data Protection and Data Sharing: This section of the exam measures skills of cloud data engineers and covers strategies for securing and distributing data in Snowflake. It includes data masking, row-level access policies, replication, failover practices, and secure data sharing between accounts, regions, or external partners without data movement.
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| トピック 7 | - This section of the exam measures skills of cloud data engineers and covers techniques for efficiently importing and exporting structured data. It includes file formats, staging methods, COPY commands, and data pipeline integration strategies, as well as handling semi-structured data types like JSON or Parquet.
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参照：https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-core/
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