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Snowflake DSA-C03 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 生成AIとLLMの機能 | 10%–15% | - AIガバナンス
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| トピック 2: データ準備と特徴量エンジニアリング | 25%–30% | - 特徴量エンジニアリング
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| トピック 3: モデル開発と機械学習 | 25%–30% | - モデル評価
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| トピック 4: データサイエンスの概念 | 10%–15% | - 機械学習の概念
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| トピック 5: Snowflakeにおけるデータサイエンスのベストプラクティス | 15%–20% | - セキュリティとガバナンス
|
Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification 認定 DSA-C03 試験問題：
問題 #1
You are investigating website session durations stored in a Snowflake table named 'WEB SESSIONS. You suspect that bot traffic is artificially inflating the average session duration. You have the following session durations (in seconds) in the 'SESSION DURATION' column: [10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 1000]. Given this data and the context of bot traffic, which measure of central tendency is MOST robust to the influence of the outlier (1000) in this dataset? Assuming you already have table and dataframe created for this analysis. (Choose ONE)
A. Mode
B. Median
C. Geometric Mean
D. Trimmed mean (e.g. 10% trimmed)
E. Mean
問題 #2
You are analyzing sales data in Snowflake using Snowpark to identify seasonality. You have a table named 'SALES DATA with columns 'SALE DATE (TIMESTAMP NTZ) and 'AMOUNT (NUMBER). You want to calculate the rolling average sales for each week over a period of 12 weeks using a Snowpark DataFrame. Which of the following Snowpark code snippets correctly implements this calculation?
A. 
B. 
C. 
D. 
E. 
問題 #3
You are building a machine learning model using Snowpark for Python and have a feature column called 'TRANSACTION AMOUNT' in your 'transaction_df DataFrame. This column contains some missing values ('NULL). Your model is sensitive to missing data'. You want to impute the missing values using the median "TRANSACTION AMOUNT, but ONLY for specific customer segments (e.g., customers with a 'CUSTOMER TIER of 'Gold' or 'Platinum'). For other customer tiers, you want to impute with the mean. Which of the following Snowpark Python code snippets BEST achieves this selective imputation?
A. 
B. 
C. 
D. 
E. 
問題 #4
You've trained a machine learning model using Scikit-learn and saved it as 'model.joblib'. You need to deploy this model to Snowflake. Which sequence of commands will correctly stage the model and create a Snowflake external function to use it for inference, assuming you already have a Snowflake stage named 'model_stage'?
A. Option B
B. Option E
C. Option A
D. Option C
E. Option D
問題 #5
Which of the following statements are TRUE regarding the 'Data Understanding' and 'Data Preparation' steps within the Machine Learning lifecycle, specifically concerning handling data directly within Snowflake for a large, complex dataset?
A. Data Preparation in Snowflake can involve feature engineering using SQL functions, creating aggregated features with window functions, and handling missing values using 'NVL' or 'COALESCE. Furthermore, Snowpark Python provides richer data manipulation using DataFrame APIs directly on Snowflake data.
B. The 'Data Understanding' step is unnecessary when working with data stored in Snowflake because Snowflake automatically validates and cleans the data during ingestion.
C. During Data Preparation, you should always prioritize creating a single, wide table containing all possible features to simplify the modeling process.
D. Data Preparation should always be performed outside of Snowflake using external tools to avoid impacting Snowflake performance.
E. Data Understanding primarily involves identifying potential data quality issues like missing values, outliers, and inconsistencies, and Snowflake features like 'QUALIFY and 'APPROX TOP can aid in this process.
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： C、E | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： A、E |
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