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Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark 認定 SPS-C01 試験問題:

1. You are using Snowpark Python to build a machine learning pipeline. One step in the pipeline involves feature engineering using a large dataset. This feature engineering step is computationally expensive and involves several transformations. You want to optimize the performance of this step by caching intermediate results. Given the following code snippet, which of the following strategies would be MOST effective for optimizing the performance, considering the use of

A) Identify DataFrames that are reused multiple times and cache them using after the transformations that generate them.
B) Cache the initial raw data DataFrame before applying any transformations.
C) Cache the final DataFrame only after all feature engineering steps are completed.
D) Cache each intermediate DataFrame after each individual transformation step, even if the DataFrame is only used once.
E) Avoid using altogether because it can introduce overhead and is not always beneficial.

2. You are developing a Snowpark application to process large datasets stored in Snowflake. You need to create a session using the 'snowflake.connector.connect' method. Which of the following code snippets correctly establishes a session with Snowflake, leveraging an external browser authentication mechanism, ensuring secure and reliable access to your data while minimizing exposed credentials in the code?

A)

B)

C)

D)

E)

3. You are developing a Snowpark application that performs feature engineering on a dataset of customer transactions. This involves calculating several complex aggregate features such as rolling averages, medians, and custom ratios. You want to optimize the performance of this feature engineering process using a Snowpark-optimized warehouse. Which of the following strategies would be MOST effective in achieving optimal performance?

A) Leverage Snowpark's built-in functions and SQL expressions as much as possible for feature engineering, and rewrite performance-critical calculations as Java or Scala User-Defined Table Functions (UDTFs).
B) Materialize intermediate Snowpark DataFrames after each feature engineering step to avoid recomputation.
C) Implement all feature engineering calculations using Python User-Defined Functions (UDFs) and apply them to the Snowpark DataFrame.
D) Use the 'GROUP BY clause in Snowpark SQL to compute aggregate features, leveraging window functions where appropriate for rolling calculations.
E) Use stored procedures implemented in Java within Snowpark for feature calculations.

4. You have a Snowpark application that performs machine learning inference on a large dataset of images stored in Snowflake. The inference logic is implemented within a Python UDF that utilizes a pre-trained deep learning model. You notice that the inference process is slow and consumes a significant amount of resources. Which of the following optimization techniques would be MOST effective in improving the performance and reducing the resource consumption of this application?

A) Leverage the Snowpark Session object to manage the lifecycle and scope of the pre-trained model within the UDF, ensuring it is loaded only once per session.
B) Optimize the UDF code to use batch processing techniques to process multiple images in a single call, reducing the overhead of UDF invocation.
C) Use external functions instead of UDFs.
D) Persist the pre-trained deep learning model in a database table or stage and load it into the UDF's memory during each invocation to avoid repeated loading.
E) Ensure the virtual warehouse used by Snowpark is configured with auto-scaling to dynamically adjust the compute resources based on the workload.

5. You are working with a Snowpark DataFrame 'products_df' that contains product information, including 'product_name', 'category', and 'price'. You need to perform several transformations: 1. Rename the 'product_name' column to 'item_name'. 2. Create a new column 'discounted_price' by applying a 10% discount to the 'price' column. 3. Filter the DataFrame to only include products in the 'Electronics' category where the 'discounted_price' is less than 100. Which of the following code sequences correctly and efficiently performs these transformations in Snowpark?

A)

B)

C)

D)

E)

質問と回答：