Snowflake DSA-C03 : SnowPro Advanced: Data Scientist Certification Exam

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification DSA-C03 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You're tasked with building an image classification model on Snowflake to identify defective components on a manufacturing assembly line using images captured by high-resolution cameras. The images are stored in a Snowflake table named 'ASSEMBLY LINE IMAGES', with columns including 'image_id' (INT), 'image_data' (VARIANT containing binary image data), and 'timestamp' (TIMESTAMP NTZ). You have a pre-trained image classification model (TensorFlow/PyTorch) saved in Snowflake's internal stage. To improve inference speed and reduce data transfer overhead, which approach provides the MOST efficient way to classify these images using Snowpark Python and UDFs?

A) Create a vectorized Python UDF that takes a batch of 'image_id' values as input, retrieves the corresponding 'image_data' from the 'ASSEMBLY LINE IMAGES table using a JOIN, preprocesses the images in a vectorized manner, loads the pre-trained model once at the beginning, performs classification on the batch, and returns the results.
B) Create a Java UDF that loads the pre-trained model and preprocesses the images. Call this Java UDF from a Python UDF to perform the image classification. Since Java is faster than Python, this will optimize performance.
C) Use Snowflake's external function feature to offload the image classification task to a serverless function hosted on AWS Lambda, passing the and 'image_icf to the function for processing.
D) Create a Python UDF that loads the entire table into memory, preprocesses the images, loads the pre-trained model, and performs classification for all images in a single execution.
E) Create a Python UDF that takes a single 'image_id' as input, retrieves the corresponding 'image_data' from the table, preprocesses the image, loads the pre-trained model, performs classification, and returns the result. This UDF will be called for each image individually.

2. You are tasked with deploying a pre-trained sentiment analysis model hosted externally using AWS SageMaker. The model endpoint requires an API key for authentication, and you want to score customer reviews stored in a Snowflake table named 'CUSTOMER REVIEWS. Which of the following steps are necessary to securely and efficiently integrate this external model with Snowflake, assuming you have already created a Snowflake stage to store secrets?

A) Create an external function in Snowflake that retrieves the API key from a secure Snowflake secret object. Grant USAGE privilege on the secret to the service account associated with the external function.
B) Create a secret object in Snowflake to store the API key. Grant appropriate privileges on the secret to the role that will execute the external function. Modify external function that references secure external stage.
C) Create an external function in Snowflake that invokes the SageMaker endpoint, hardcoding the API key directly into the function definition for simplicity.
D) Store the API key in an environment variable within the AWS Lambda function (if using API Gateway) that serves as an intermediary between Snowflake and SageMaker. Snowflake calls the API Gateway endpoint which relays the request to the SageMaker endpoint, and no specific configuration is needed on snowflake.
E) Use Snowflake's external functions to directly call the SageMaker endpoint from a SQL query, passing the customer review text as input. No separate secure external stage configuration is needed as long as Snowflake has internet access.

3. You are performing exploratory data analysis on a large sales dataset in Snowflake using Snowpark. The dataset contains columns such as 'order_id', , and 'profit'. You want to identify the top 5 most profitable products for each month. You have already created a Snowpark DataFrame named 'sales_df. Which of the following Snowpark operations, when combined correctly, will efficiently achieve this?

A) Group by 'product_id', aggregate 'sum(profity, then use partitioned by ordered by 'sum(profit) DESC' within a UDF.
B) Group by and 'product_id' , aggregate 'sum(profit)' , then use partitioned by ordered by 'sum(profit) DESC'.
C) Use 'ntile(5)' partitioned by ordered by 'sum(profit) DESC' after grouping by and 'product_id', and aggregating 'sum(profit)'.
D) First, create a temporary table with aggregated monthly profit for each product using SQL. Then, use Snowpark to read the temporary table and apply a window function partitioned by ordered by 'sum(profit) DESC'.
E) Use 'rank()' partitioned by ordered by 'sum(profit) DESC' , after grouping by and 'product_id' , and aggregating 'sum(profity.

4. You've built a model in Snowflake to predict house prices based on features like location, square footage, and number of bedrooms. After deploying the model, you want to ensure that the incoming data used for prediction is similar to the data the model was trained on. You decide to implement a data distribution comparison strategy. Consider these options and select all that apply:

A) Use Snowflake's built-in statistics functions to compute quantiles (e.g., 25th, 50th, 75th percentiles) for each numerical feature. Compare these quantiles between the training and incoming datasets and set up alerts for significant deviations.
B) Only focus on monitoring the target variable (house price) and assume that if the distribution of house prices remains stable, the input data distribution is also stable.
C) Calculate the mean and standard deviation for each numerical feature in both the training and incoming datasets using Snowflake SQL. Create a Snowflake Alert that triggers if the difference in means or standard deviations exceeds a predefined threshold for any feature.
D) Create a binary classification model in Snowflake that attempts to predict whether a given row of data comes from the training dataset or the incoming dataset. If the model achieves high accuracy, it indicates a significant difference in data distributions.
E) Generate histograms for each numerical feature in both the training and incoming datasets using a Python UDF that leverages libraries like Pandas and Matplotlib. Visually compare the histograms to identify potential distribution shifts.

5. You're building a linear regression model in Snowflake to predict house prices. You have the following features: 'square_footage', 'number of bedrooms', 'location id', and 'year built'. 'location id' is a categorical variable representing different neighborhoods. You suspect that the relationship between 'square footage' and 'price' might differ based on the 'location id'. Which of the following approaches in Snowflake are BEST suited to explore and model this potential interaction effect?

A) Fit separate linear regression models for each unique 'location_id', using 'square_footage', 'number_of_bedrooms', and 'year_built' as independent variables.
B) Create interaction terms by multiplying 'square_footage' with one-hot encoded columns derived from 'location_id'. Include these interaction terms in the linear regression model.
C) Create interaction terms by adding 'square_footage' and one-hot encoded columns derived from 'location_id'. Include these interaction terms in the linear regression model.
D) Apply a power transformation to 'square_footage' before including it in the linear regression model. This correct, but only to one variable.
E) Use the 'QUALIFY clause in Snowflake SQL to filter the data based on 'location_id' before calculating regression coefficients. This is incorrect approach.

Fragen und Antworten:

1. Frage Antwort: A

2. Frage Antwort: A,B

3. Frage Antwort: B

4. Frage Antwort: A,C,D

5. Frage Antwort: B