この記事を書いた理由
業務で Databricks と Snowflake の両方を触っていて、「資格全部取ってみるか」と思って調べ始めたんですが、想像以上にまとまった日本語情報がなかったです。
公式サイトはそれぞれ別物で、料金体系も微妙に違うし、難易度の体感もネット記事によって全然違う。「結局どれから受ければいいの？」が一発でわかる比較表が欲しいと思ったので、自分で作ったついでに公開します。
過去記事の続編という位置づけです。
情報は 2026年5月時点。料金やレベル分類は変わる可能性があるので、必ず公式で最新情報を確認してください。
Snowflake 資格一覧（2026年5月時点）
Snowflake は SnowPro という統一ブランドで提供されていて、現在は大きく3階層あります。
| 階層 | 試験名 | 受験料 | 試験時間 | 問題数 |
|---|---|---|---|---|
| Core | SnowPro Core | $175 | 115 分 | 100 問 |
| Advanced | SnowPro Advanced: Architect | $375 | 115 分 | 65 問 |
| Advanced | SnowPro Advanced: Data Engineer | $375 | 115 分 | 65 問 |
| Advanced | SnowPro Advanced: Data Analyst | $375 | 115 分 | 65 問 |
| Advanced | SnowPro Advanced: Data Scientist | $375 | 115 分 | 65 問 |
| Advanced | SnowPro Advanced: Administrator | $375 | 115 分 | 65 問 |
| Specialty | SnowPro Specialty: Gen AI | $375 | 90 分 | 50 問 |
合格ラインは Core が 750 / 1000 (75%)、Advanced が 750 / 1000 (75%) ですが、実際にはスケーリングされたスコアなので「正答率 75%」とは少し違います。
Core が全 Advanced 試験の前提
Snowflake の重要ルールが1つあって、Advanced 試験を受けるには Core 取得が必須です（一部例外あり）。最初は必ず SnowPro Core から、ここを飛ばすルートはない。
Advanced を選ぶ基準
ぶっちゃけ、5つの Advanced は対象者がきれいに分かれています。
| 試験 | 想定する人 |
|---|---|
| Architect | データ基盤を設計する人。Snowflake 全体を俯瞰したい人 |
| Data Engineer | パイプライン構築、ETL/ELT を書く人 |
| Data Analyst | SQL 書いてダッシュボード作る人 |
| Data Scientist | ML / Snowpark for Python やる人 |
| Administrator | アカウント運用、コスト管理、セキュリティ担当 |
自分の業務と一致するもの1つで十分です。「全部取る」のは Architect → Engineer の順で実務効率は上がりますが、コスパは悪い。
Databricks 資格一覧（2026年5月時点）
Databricks も全 7 資格 + 2026 年新試験 1 個で、こちらは Snowflake と違って 階層の縛りがない（どれから受けてもいい）。
| カテゴリ | 試験名 | 受験料 | 試験時間 | 問題数 |
|---|---|---|---|---|
| Data Engineering | Data Engineer Associate (DEA) | $200 | 90 分 | 45 問 |
| Data Engineering | Data Engineer Professional (DEP) | $250 | 120 分 | 60 問 |
| Data Analysis | Data Analyst Associate | $200 | 90 分 | 45 問 |
| Machine Learning | Machine Learning Associate | $200 | 90 分 | 45 問 |
| Machine Learning | Machine Learning Professional | $250 | 120 分 | 60 問 |
| GenAI | Generative AI Engineer Associate | $200 | 90 分 | 45 問 |
| Spark | Apache Spark Developer Associate | $200 | 90 分 | 45 問 |
合格ラインは Associate が 70%、Professional が 70% とされていますが、設問の重み付けがあるので体感は人によって違います。
Databricks の特徴：Associate → Professional の順番が暗黙の推奨
階層縛りはないんですが、Professional は Associate の知識前提で書かれているので、実質的に Associate → Professional の順がほぼ必須です。逆順は無理ゲー。
2026 年新試験：Generative AI Engineer Associate
これが個人的に注目しているやつ。Databricks Mosaic AI、RAG、LLM ファインチューニング、ベクトル DB（Databricks Vector Search）あたりが範囲。出題範囲が新しすぎて参考書がほぼないので、公式のサンプル問題と Databricks Academy 教材で対策する必要があります。
難易度ランキング（個人の体感）
両方並べて、独断と偏見で難易度を5段階評価しました。
| 試験 | 難易度 | 想定勉強時間 | コメント |
|---|---|---|---|
| Databricks Data Engineer Associate | ★★☆☆☆ | 30〜50h | 入口として最適 |
| SnowPro Core | ★★★☆☆ | 40〜60h | 出題範囲が広い |
| Databricks Data Analyst Associate | ★★☆☆☆ | 30〜40h | SQL 主体で楽 |
| Databricks ML Associate | ★★★☆☆ | 50〜70h | MLflow 周りが鍵 |
| Databricks GenAI Engineer Associate | ★★★☆☆ | 60〜80h | 教材少なく時間かかる |
| Databricks Spark Developer Associate | ★★★☆☆ | 50〜70h | Spark の内部理解必須 |
| SnowPro Advanced: Data Analyst | ★★★★☆ | 60〜80h | 実務寄りで深い |
| SnowPro Advanced: Administrator | ★★★★☆ | 60〜80h | 運用ノウハウ問われる |
| Databricks Data Engineer Professional | ★★★★☆ | 80〜100h | DEA との差がかなりある |
| Databricks ML Professional | ★★★★☆ | 100h+ | 統計と MLOps の壁 |
| SnowPro Advanced: Data Engineer | ★★★★☆ | 80〜100h | パイプライン設計重め |
| SnowPro Advanced: Data Scientist | ★★★★☆ | 80〜100h | Snowpark Python 必須 |
| SnowPro Advanced: Architect | ★★★★★ | 100h+ | Snowflake 全範囲を統合的に問う |
| SnowPro Specialty: Gen AI | ★★★★☆ | 60〜80h | 出題範囲がまだ流動的 |
「★3 まで」と「★4 以上」の間に明確な壁があります。Associate 系を一通り取って「資格慣れ」してから Professional / Advanced に行くのが体感ベストです。
費用面を整理（円換算込み）
ドル建てなので為替が直撃します。1 USD = ¥158 で計算しました。
| ベンダー | 試験 | USD | 円換算 |
|---|---|---|---|
| Databricks | Associate 全 5 試験 | $1,000 | ¥158,000 |
| Databricks | Professional 全 2 試験 | $500 | ¥79,000 |
| Snowflake | Core | $175 | ¥27,650 |
| Snowflake | Advanced 全 5 試験 | $1,875 | ¥296,250 |
| Snowflake | Specialty: Gen AI | $375 | ¥59,250 |
全部取ると ¥620,150。これは結構な金額になります。1回でも落ちると再受験料がまた満額発生するので、合格できる自信ができてから受けるのが鉄則。
受験順（個人的なおすすめ）
ここは正解はないですが、自分が「もう一度ゼロからやり直すならこの順番」というのを書いておきます。
パターン A: データエンジニア志望
- Databricks Data Engineer Associate（入口、PySpark 基礎）
- SnowPro Core（DWH の世界を覗く）
- Databricks Data Engineer Professional（DLT、CDC、Workflows）
- SnowPro Advanced: Data Engineer（Snowpipe、Streams、Tasks）
DE 系を縦に深掘りするルート。Databricks → Snowflake → 両方の Advanced で、両プラットフォームの違いが立体的にわかる。
パターン B: ML / AI エンジニア志望
- Databricks ML Associate（MLflow と基本フロー）
- Databricks GenAI Engineer Associate（2026 新試験、RAG/LLM）
- SnowPro Advanced: Data Scientist（Snowpark Python）
- Databricks ML Professional（仕上げ）
2026 年は GenAI 系が伸び盛りなので、ML Associate の次に GenAI を持ってきています。
パターン C: コスパ重視（最小限）
- Databricks Data Engineer Associate（市場価値高）
- SnowPro Core（求人で見かける頻度高）
この 2 つだけでも「Databricks / Snowflake 両方触れます」と書ける状態になります。合計 $375 (約 ¥59,000) で済むのでコスパ最強ルート。
勉強で詰まりやすいポイント
ここは各試験で実際にハマったところを抜粋。
Snowflake で詰まるところ
-- Time Travel の挙動。Permanent / Transient / Temporary で全部違う
CREATE TRANSIENT TABLE staging AS SELECT * FROM source;
-- ↑ これだと最大1日しか Time Travel できない、本番運用で詰む
- Time Travel と Fail-safe の保持期間（テーブルタイプで違う）
- Warehouse のサイズ感（X-Small → 4X-Large、クレジット消費が指数関数）
- マイクロパーティション と Clustering Key の関係
- Snowpipe Streaming と Snowpipe の使い分け
Databricks で詰まるところ
# DLT / Lakeflow の Expectations は3種類で挙動が全く違う
@dlt.expect("valid_id", "id IS NOT NULL") # 通過させて記録
@dlt.expect_or_drop("valid_id", "id IS NOT NULL") # 該当行を捨てる
@dlt.expect_or_fail("valid_id", "id IS NOT NULL") # パイプライン落とす
- Unity Catalog の権限モデル（3層: metastore / catalog / schema）
- DLT (Lakeflow) の Expectations の3種類の挙動差
- Auto Loader の
cloudFiles.schemaEvolutionModeの挙動 - Photon が効くワークロードと効かないワークロード
詳細は前回シリーズでまとめているので興味あれば。
受験当日の Tips
両方共通の話です。
- 試験は自宅 OnVUE で受けられる（ピアソン VUE）。会場行く必要なし
- 机の上は完全に空にする。スマホも引き出しに入れる。試験官にカメラで部屋を 360 度見せる
- 本人確認書類は 2 つ必要（マイナンバーカード + 運転免許証 など）
- 英語版で受けるか日本語版で受けるか: Snowflake は基本英語のみ、Databricks も主要試験は英語のみ。英語苦手なら最初に翻訳ツール対応の有無を必ず確認
まとめ
両ベンダーの資格を整理すると、こんな感じになります。
- Snowflake は Core が全 Advanced の前提。階層が縦に積まれている
- Databricks は 階層縛りなし。ただし実質 Associate → Professional 推奨
- 費用は全 14 試験で 約 ¥62 万、コスパ重視なら DEA + SnowPro Core の 2 つで十分
- 2026 年は GenAI Engineer Associate が注目。教材少なく難易度高め
「とりあえずどれか 1 つ」なら、Databricks Data Engineer Associate がおすすめ。受験料も安く、出題範囲が PySpark / Delta Lake / Workflows と実務直結なので、合格後に即使える知識になります。
Snowflake / Databricks資格サイト
勉強のときに、下記のサイトも自分で使っています。
Databricks 全 7 資格 + Snowflake 全試験を含む 50 試験以上、6,800 問、823 記事 をカバーしていて、業務で触っているからこそ「公式ドキュメントだけだとピンとこない」ところを日本語で補えるサイトです。
料金は 月 980 円、先着 100 名まで はこの価格で、それ以降は月 1,480 円に上がるようです。