Snowflake Certification SPS-C01

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Snowflake SPS-C01 Prüfungsthemen:

Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark SPS-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

Frage #1

You have a Snowpark Python application that reads data from multiple Snowflake tables, performs complex transformations using UDFs, and writes the results to a new table. During peak hours, the application experiences performance bottlenecks. The Snowflake warehouse associated with the Snowpark session is already configured with the 'SNOWPARK OPTIMIZED warehouse type. Which of the following strategies, when implemented together, would BEST improve the application's performance?

A. Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse, utilize vectorized UDFs where applicable, and consider using Snowpark's optimized join operations (if available).
B. Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse, partition the input tables based on relevant join keys, and optimize UDFs for CPU efficiency.
C. Enable query acceleration and increase the 'MAX CONCURRENCY LEVEL' session parameter.
D. Use the 'CACHE RESULT clause for frequently accessed data and rewrite UDFs in SQL instead of Python.
E. Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse and enable auto-scaling with a minimum of 1 node and a maximum of 2 nodes.

Frage #2

Consider the following Snowpark Python code snippet that retrieves data and calculates aggregate values, however, the application performance is slow when you are fetching dataframe, given the 'block' parameter controls the synchronous/asynchronous behavior of the 'collect()' method. Choose ALL the statements about "session.create_dataframe([rowl ,row2],schema)' that are correct:

A. The 'block' parameter has no influence on performance when creating dataframes, and hence the performance is mainly based on query optimization and ware house size.
B. Snowflake warehouse size has no influence on dataframe creation, so if the dataframe is large and 'block=True' it will block the performance.
C. Increasing warehouse size of Snowflake will increase performance irrespective of the fact whether block is True or False.
D. The method, when executed with default 'block=True' , will wait for the result to be available before proceeding to the other statements in the code and hence performance is low. However, makes it asynchronous.
E. Consider replacing the call of 'collect()' with and converting Snowpark dataframe to Pandas dataframe. The dataframe operations could be efficient.

Frage #3

You are working with a Snowpark DataFrame containing product review data'. The DataFrame has a 'review_text' column containing unstructured text reviews. Your task is to perform sentiment analysis on these reviews using Snowpark for Python. However, you are restricted to using only Snowpark built-in functions and UDFs; you cannot use external libraries like NLTK or TextBlob directly within your Snowpark code. Given this contraint, what is a valid approach to enrich your dataframe?

A. Use Snowpark's 'transform' function with a custom Python transformer that leverages an internal vocabulary of positive and negative words to assign a sentiment score to each review based on word frequency. Then store the result in the column.
B. Create a Java UDF within Snowflake that utilizes a Java-based sentiment analysis library (e.g., Stanford CoreNLP) to process the 'review_text' and return the sentiment score. Then, call this Java UDF from your Snowpark Python code.
C. Leverage Snowflake's external function capabilities to call a pre-trained sentiment analysis model hosted on a cloud ML platform (e.g., AWS SageMaker, Azure Machine Learning), passing the 'review_text' as input and receiving the sentiment score as output.
D. Develop a sentiment analysis microservice deployed outside Snowflake, then use Snowpark's 'call_udf function to invoke this service, passing the 'review_text' as input and receiving the sentiment score as output.
E. Build a Snowpark Python UDF that uses regular expressions to identify keywords and phrases indicative of positive, negative, or neutral sentiment. Assign a score based on the presence and frequency of these keywords. You can then apply 'when' statements to get .

Frage #4

You have a Snowpark Python UDTF named that performs complex data transformations and you want to share it securely with another Snowflake account. Select ALL the necessary steps and considerations to properly share this UDTF using Snowflake Secure Data Sharing.

A. Grant OWNERSHIP privilege on the UDTF to the share.
B. Create a secure UDTF and add it to share.
C. Grant SELECT privilege on the UDTF to the share.
D. Create a share and grant usage on the database containing the 'process_data' UDTF to the share.
E. Ensure the UDTF doesn't rely on any external packages or dependencies not available in the target account.

Frage #5

You have a Snowpark DataFrame containing customer data'. You need to create a stored procedure that accepts the DataFrame and a list of column names as input and returns a new DataFrame containing only the specified columns. Which of the following approaches correctly implement this functionality and handles data types effectively (Select all that apply)?

A.

B.

C.

D.

E.

Fragen und Antworten: