Snowflake SnowPro Advanced DSA-C03

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

1. 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) Explicitly specify a in the call.
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) Use the method on the Feature Store client, providing a dataframe containing the 'primary_keyS and the desired for each record.

2. You have a table 'PRODUCT SALES in Snowflake with columns: 'PRODUCT (INT), 'SALE_DATE (DATE), 'SALES_AMOUNT (FLOAT), and 'PROMOTION FLAG' (BOOLEAN). You need to perform the following data preparation steps using Snowpark SQLAPI:

A) All of the above.
B) Converting 'SALE_DATE to a quarterly representation (e.g., '2023-QI').
C) Creating a feature that returns 1 if there is a PROMOTION_FLAG of True and SALES_AMOUNT > 1000, and zero otherwise
D) Creating a new feature representing the percentage change in 'SALES_AMOUNT compared to the previous day for the same 'PRODUCT_ID. Handle the first day of each 'PRODUCT by setting 'SALES_GROWTH' to O.
E) Handling missing 'SALES_AMOUNT values by imputing them with the average 'SALES_AMOUNT' for the same 'PRODUCT_ID during the previous month. If there's no data for the previous month, use the overall average for that

3. You are building a churn prediction model for a telecommunications company using Snowflake and Snowpark ML. You have trained a Gradient Boosting Machine (GBM) model and want to understand the feature importance to identify key drivers of churn. You've used SHAP (SHapley Additive exPlanations) values to explain individual predictions. Given a customer with a high churn risk, you observe that the 'monthly_charges' feature has a significantly large negative SHAP value for that specific prediction. Which of the following statements best interprets this observation in the context of feature impact?

A) The negative SHAP value suggests 'monthly_charges' interacts with other features. Its precise impact is conditional and cannot be generalized without further analysis of feature interaction effects with SHAP values.
B) The negative SHAP value indicates that 'monthly_charges' is negatively correlated with all customers' churn probability, irrespective of their individual profile.
C) The 'monthly_charges' feature has no impact on the customer's churn probability.
D) Increasing 'monthly_charges' for this customer is likely to increase their probability of churning.
E) Increasing 'monthly_charges' for this customer is likely to decrease their probability of churning.

4. 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) Include the line 'import sys; sys._xoptions['snowflake_home'] = at the top of your UDF to point to the environment stage location.
B) Create a ZIP file containing the Python environment and upload it to a Snowflake stage.
C) 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'.
D) Install the packages directly into the Snowflake environment using 'CREATE OR REPLACE FUNCTION RETURNS VARCHAR ..: and a pip install command within the function.
E) 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".

5. You are building a machine learning model using Snowpark Python to predict house prices. The dataset contains a feature column named 'location' which contains free-form text descriptions of house locations. You want to leverage a pre-trained Large Language Model (LLM) hosted externally to extract structured location features like city, state, and zip code from the free-form text within Snowpark. You want to minimize the data transferred out of Snowflake. Which approach is most efficient and secure?

A) Create a Snowpark User-Defined Function (UDF) that calls the external LLM API. Pass the 'location' column data to the UDF and retrieve the structured location features. Then apply the UDF directly on the Snowpark DataFrame.
B) Use Snowpark's 'createOrReplaceStage' to create an external stage pointing to the LLM API endpoint. Load the 'location' data into this stage and call the LLM API directly from the Snowflake stage using SQL.
C) Use the Snowflake Connector for Python to directly query the 'location' column and call the external LLM API from the connector. Then write the updated data into a new table.
D) Create a Snowflake External Function that calls the external LLM API. Pass the 'location' column data to the External Function and retrieve the structured location features. Then apply the External Function directly on the Snowpark DataFrame.
E) Use to load the 'location' column data into a Pandas DataFrame, call the external LLM API in your Python script to enrich the location data and then use to store the enriched data back into a Snowflake table.

Fragen und Antworten: