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Snowflake DSA-C03 Prüfungsthemen:

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

1. You've developed a fraud detection model using Snowflake ML and want to estimate the expected payout (loss or gain) based on the model's predictions. The cost of investigating a potentially fraudulent transaction is $50. If a fraudulent transaction goes undetected, the average loss is $1000. The model's confusion matrix on a validation dataset is: Predicted Fraud Predicted Not Fraud Actual Fraud 150 50 Actual Not Fraud 20 780 Which of the following SQL queries in Snowflake, assuming you have a table 'FRAUD PREDICTIONS' with columns 'TRANSACTION ID', 'ACTUAL FRAUD', and 'PREDICTED FRAUD' (1 for Fraud, O for Not Fraud), provides the most accurate estimate of the expected payout for every 1000 transactions?

A) Option D
B) Option C
C) Option E
D) Option A
E) Option B

2. You are using Snowflake Cortex to perform sentiment analysis on customer reviews stored in a table called 'CUSTOMER REVIEWS' The table has a column containing the text of each review. You want to create a user-defined function (UDF) to extract sentiment score between the range of -1 to 1 using the 'snowflake_cortex.sentiment' function in Snowflake Cortex. Which of the following UDF definitions would correctly implement this, allowing it to be called directly on the column?

A) Option D
B) Option C
C) Option E
D) Option A
E) Option B

3. 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) 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.
C) 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.
D) 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.
E) 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.

4. You are developing a regression model in Snowflake using Snowpark to predict house prices based on features like square footage, number of bedrooms, and location. After training the model, you need to evaluate its performance. Which of the following Snowflake SQL queries, used in conjunction with the model's predictions stored in a table named 'PREDICTED PRICES, would be the most efficient way to calculate the Root Mean Squared Error (RMSE) using Snowflake's built-in functions, given that the actual prices are stored in the 'ACTUAL PRICES' table?

A) Option D
B) Option C
C) Option E
D) Option A
E) Option B

5. You are tasked with identifying Personally Identifiable Information (PII) within a Snowflake table named 'customer data'. This table contains various columns, some of which may contain sensitive information like email addresses and phone numbers. You want to use Snowflake's data governance features to tag these columns appropriately. Which of the following approaches is the MOST effective and secure way to automatically identify and tag potential PII columns with the 'PII CLASSIFIED tag in your Snowflake environment, ensuring minimal manual intervention and optimal accuracy?

A) Use Snowflake's built-in classification feature with a pre-defined sensitivity category to identify potential PII columns. Associate a masking policy that redacts the data, and apply a tag 'PII_CLASSIFIED' via automated tagging to the columns identified as containing PII.
B) Create a custom Snowpark for Python UDF that uses regular expressions to analyze the data in each column and apply the 'PII_CLASSIFIED tag if a match is found. Schedule this UDF to run periodically using Snowflake Tasks.
C) Write a SQL script to query the 'INFORMATION SCHEMA.COLUMNS' view, identify columns with names containing keywords like 'email' or 'phone', and then apply the 'PII_CLASSIFIED tag to those columns.
D) Manually inspect each column in the 'customer_data' table and apply the 'PII_CLASSIFIED' tag to columns that appear to contain PII based on their names and a small sample of data.
E) Export the 'customer_data' to a staging area in cloud storage, use a third-party data discovery tool to scan for PII, and then manually apply the "PII_CLASSIFIED' tag to the corresponding columns in Snowflake based on the tool's findings.

Fragen und Antworten: