Snowflake SnowPro Advanced DSA-C03

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Snowflake DSA-C03 Prüfungsthemen:

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

1. You are tasked with building a data pipeline using Snowpark Python to process customer feedback data stored in a Snowflake table called FEEDBACK DATA'. This table contains free-text feedback, and you need to clean and prepare this data for sentiment analysis. Specifically, you need to remove stop words, perform stemming, and handle missing values. Which of the following code snippets and strategies, potentially used in conjunction, provide the most effective and performant solution for this task within the Snowpark environment?

A) Utilize Snowpark's 'call_function' with a Java UDF pre-loaded into Snowflake, which removes stop words and performs stemming with libraries like Lucene. Missing values can be handled with SQL's 'NVL' function during the initial data extraction into a Snowpark DataFrame.

B) Implement all data cleaning tasks within a single SQL stored procedure including removing stop words using REPLACE functions, stemming using a custom lookup table, and handling NULL values using COALESC Call this stored procedure from Snowpark for Python.

C) Use a Python UDF that utilizes the NLTK library to remove stop words and perform stemming on the feedback text. Handle missing values by replacing them with an empty string using the .fillna(")' method on the Snowpark DataFrame after applying the UDF.
D) Leverage Snowflake's built-in string functions within SQL to remove common stop words based on a predefined list. Use a Snowpark DataFrame to execute this SQL transformation. For stemming, research and deploy a Java UDF implementing stemming algorithms, then chain it within a Snowpark transformation pipeline. Replace missing values with the string 'N/A' during the DataFrame construction using 'na.fill('N/A')'.
E) Load the FEEDBACK DATA' table into a Pandas DataFrame using perform stop word removal and stemming using libraries like spacy or NLTK, handle missing values using Pandas' 'fillna()' method. Then, convert the cleaned Pandas DataFrame back into a Snowpark DataFrame. Use vectorization of text column in dataframe after above step

2. You are developing a machine learning model within a Snowflake UDF (User-Defined Function) written in Python. This UDF needs to access external Python libraries not included in the default Snowflake Anaconda channel. You've created a stage and uploaded the necessary file. You've successfully used 'conda create' and 'conda install --file requirements.txt' to create your environment locally, and subsequently zipped the environment. Now, what steps are essential to configure the Snowflake UDF to correctly use these external libraries from the stage? Select all that apply.

A) Create a ZIP file containing the Python environment and upload it to a Snowflake stage.
B) Install the packages directly into the Snowflake environment using 'CREATE OR REPLACE FUNCTION RETURNS VARCHAR ..: and a pip install command within the function.
C) Set the 'PYTHON_VERSION' parameter of the 'CREATE OR REPLACE FUNCTION' statement to match the Python version used in your environment using e.g. 'PYTHON_VERSION = '3.8".
D) Include the line 'import sys; sys._xoptions['snowflake_home'] = at the top of your UDF to point to the environment stage location.
E) Specify the stage path containing the zipped environment in the 'imports' clause of the 'CREATE OR REPLACE FUNCTION' statement using the symbol and specifying the zip file e.g., '@snowflake_packages/myenv.zip'.

3. You are working with a large dataset of customer transactions in Snowflake. The dataset contains columns like 'customer id' , 'transaction date', 'product category' , and 'transaction_amount'. Your task is to identify fraudulent transactions by detecting anomalies in spending patterns. You decide to use Snowpark for Python to perform time-series aggregation and feature engineering. Given the following Snowpark DataFrame 'transactions_df , which of the following approaches would be MOST efficient for calculating a 7-day rolling average of for each customer, while also handling potential gaps in transaction dates?

A) Use a stored procedure in SQL to iterate over each customer, calculate the rolling average using a cursor and conditional logic for handling missing dates.
B) Use a simple followed by a UDF to calculate the rolling average. Fill in missing dates manually within the UDF.
C) Use'window.partitionBy('customer_id').orderBy('transaction_date').rangeBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)' in conjunction with a date range table joined to the transactions, filling in missing days before calculating the rolling average with 'transaction_amount' set to 0 for the inserted days.
D) Use a Snowpark Pandas UDF to calculate the rolling average for each customer after collecting all transactions for that customer into a Pandas DataFrame. Handle missing dates using Pandas functionality.
E) Use 'window.partitionBy('customer_id').orderBy('transaction_date').rowsBetween(-6, Window.currentRow)' within a 'select' statement and handle any missing dates using 'fillna()' after calculating the rolling average.

4. You are using Snowpark Feature Store to manage features for your machine learning models. You've created several Feature Groups and now want to consume these features for training a model. To optimize retrieval, you want to use point-in-time correctness. Which of the following actions/configurations are essential to ensure point-in-time correctness when retrieving features using Snowpark Feature Store?

A) Use the method on the Feature Store client, providing a dataframe containing the 'primary_keyS and the desired for each record.
B) Create an associated Stream on the source tables used for Feature Groups
C) When creating Feature Groups, specify a 'timestamp_key' that represents the event timestamp of the data in the source tables.
D) Ensure that all source tables used by the Feature Groups have Change Data Capture (CDC) enabled.
E) Explicitly specify a in the call.

5. You've created a Python stored procedure in Snowflake to train a model. The procedure successfully trains the model, saves it using 'joblib.dump' , and then attempts to upload the model file to an internal stage. However, the upload fails intermittently with a FileNotFoundErroN. The stage is correctly configured, and the stored procedure has the necessary privileges. Which of the following actions are MOST likely to resolve this issue? (Select TWO)

A) Use the fully qualified path for the model file when calling 'joblib.dump'. E.g., 'joblib.dump(model, '/tmp/model.joblib')' instead of 'joblib.dump(model, 'model .joblib')'.
B) Implement error handling within the Python code to catch the 'FileNotFoundError' and retry the file upload after a short delay using 'time.sleep()'. The stored procedure should retry the upload a maximum of 3 times before failing.
C) Ensure that the Python packages used within the stored procedure (e.g., scikit-learn, joblib) are explicitly listed in the 'imports' clause of the 'CREATE PROCEDURE statement.
D) Before uploading the model to the stage, verify that the file exists using 'os.path.exists()' within the stored procedure. If the file does not exist, log an error and raise an exception.
E) Before uploading the model to the stage, explicitly create the directory within the stage using 'snowflake.connector.connect()' and executing a 'CREATE DIRECTORY IF NOT EXISTS command on the stage. Then retry upload.

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