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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 fraud detection model using Snowflake and Snowpark Python. The model needs to identify fraudulent transactions in real-time with high precision, even if it means missing some actual fraud cases. Which combination of optimization metric and model tuning strategy would be most appropriate for this scenario, considering the importance of minimizing false positives (incorrectly flagging legitimate transactions as fraudulent)?

A) Recall, optimized with a threshold adjustment to minimize false negatives.
B) Precision, optimized with a threshold adjustment to minimize false positives.
C) Log Loss, optimized with a grid search focusing on hyperparameters that improve overall accuracy.
D) F 1-Score, optimized to balance precision and recall equally.
E) AUC-ROC, optimized with a randomized search focusing on hyperparameters related to model complexity.

2. You're working with a large dataset containing customer purchase history. You want to identify customers whose purchase frequency deviates significantly from the average purchase frequency of all customers. The dataset is in a table named 'purchase history' with columns 'customer id' and 'purchase date'. What combination of Snowflake functionalities will allow you to achieve this task efficiently?
Choose all that apply.

A) Employ the 'QUALIFY clause along with window functions to filter customers based on a condition related to their purchase frequency compared to the average.
B) Calculate the average purchase frequency across all customers using and group by 'customer_id'.
C) Calculate the Z-score of each customer's purchase frequency using 'AVG(Y, 'STDDEV()' , and window functions, and then filter based on a Z-score threshold.
D) Create a UDF that computes the purchase frequency for a single user and apply it to all customers.
E) Use the window function to divide customers into quantiles based on their total purchase count.

3. A data science team at a retail company is using Snowflake to store customer transaction data'. They want to segment customers based on their purchasing behavior using K-means clustering. Which of the following approaches is MOST efficient for performing K-means clustering on a very large customer dataset in Snowflake, minimizing data movement and leveraging Snowflake's compute capabilities, and adhering to best practices for data security and governance?

A) Exporting the entire customer transaction dataset from Snowflake to an external Python environment, performing K-means clustering using scikit-learn, and then importing the cluster assignments back into Snowflake as a new table. This approach involves significant data egress and potential security risks.
B) Employing only Snowflake's SQL capabilities to perform approximate nearest neighbor searches without implementing the full K-means algorithm. This compromises the accuracy and effectiveness of the clustering results.
C) Using a Snowflake User-Defined Function (UDF) written in Python that leverages the scikit-learn library within the UDF to perform K-means clustering directly on the data within Snowflake. Ensure the UDF is called with appropriate resource allocation (WAREHOUSE SIZE) and security context.
D) Implementing K-means clustering using SQL queries with iterative JOINs and aggregations to calculate centroids and assign data points to clusters. This approach is computationally expensive and not recommended for large datasets. Moreover, security considerations are minimal.
E) Using Snowflake's Snowpark DataFrame API with a Python UDF to preprocess the data and execute the K-means algorithm within the Snowflake environment. This approach allows for scalable processing within Snowflake's compute resources with data kept securely within the governance boundaries.

4. You have trained a complex Random Forest model in Snowflake to predict loan default risk. You wish to understand the individual and combined effects of 'credit_score' and 'debt_to_income_ratio' on the predicted probability of default. Which approach is MOST suitable for visualizing and interpreting these relationships?

A) Create a two-way Partial Dependence Plot (PDP) showing the interaction between 'credit_score' and 'debt_to_income_ratio'.
B) Calculate feature importance using SNOWFLAKE.ML.FEATURE IMPORTANCE and focus on the features with the highest scores.
C) Fit a simpler linear model (e.g., Logistic Regression) to the data and interpret its coefficients.
D) Generate individual Partial Dependence Plots (PDPs) for 'credit_score' and 'debt_to_income_ratio'.
E) Examine the model's overall accuracy (e.g., AUC) and assume the relationships are well-represented.

5. You've trained a machine learning model using Scikit-learn and saved it as 'model.joblib'. You need to deploy this model to Snowflake. Which sequence of commands will correctly stage the model and create a Snowflake external function to use it for inference, assuming you already have a Snowflake stage named 'model_stage'?

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

Fragen und Antworten: