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Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification 認定 DSA-C03 試験問題:

1. You've created a Python UDF in Snowflake that uses the 'numpy' and libraries to perform complex statistical calculations on time-series data'. The UDF is deployed successfully, but when you execute it on a large dataset, you observe significant performance bottlenecks. Analyzing the execution plan reveals that the UDF is being executed serially for each row of the input data, preventing Snowflake from leveraging its parallel processing capabilities. What strategies can you employ to improve the performance and enable parallel execution of the UDF in Snowflake?

A) Decompose the UDF into smaller, more manageable functions and register each as a separate UDF, hoping Snowflake will parallelize the execution of these smaller UDFs automatically.
B) Rewrite the UDF using Snowflake's Java UDF functionality instead of Python, as Java is inherently faster for numerical computations.
C) Modify the UDF to accept a Pandas DataFrame as input instead of individual row values. Ensure your UDF is vectorized to process the entire DataFrame at once.
D) Increase the Snowflake warehouse size to provide more resources for serial execution.
E) Use the 'snowflake.snowpark' library to create a distributed Pandas DataFrame and perform computations directly within the Snowflake engine in a parallel manner.

2. Which of the following statements about Z-tests and T-tests are generally true? Select all that apply.

A) A T-test has fewer degrees of freedom compared to the Z-test, making it more robust to outliers.
B) A T-test is generally used when the sample size is large (n > 30) and the population standard deviation is known.
C) A Z-test requires knowing the population standard deviation, while a T-test estimates it from the sample data.
D) Both Z-tests and T-tests assume that the data is non-normally distributed.
E) As the sample size increases, the T-distribution approaches the standard normal (Z) distribution.

3. You're developing a Python UDTF in Snowflake to perform sentiment analysis on customer reviews. The UDTF uses a pre-trained transformer model from Hugging Face. The code is as follows:

When deploying this UDTF, you encounter a 'ModuleNotFoundError: No module named 'transformers" error. Considering best practices for managing dependencies in Snowflake UDTFs, what is the most effective way to resolve this issue?

A) Include the 'transformers' library in the same Python file as the UDTF definition. This is acceptable for smaller libraries.
B) Use the 'snowflake-ml-python' library and its dependency management features to automatically resolve and deploy the 'transformers' dependency.
C) Upload all the dependencies of Transformers (manually downloaded libraries) to the internal stage.
D) Install the 'transformers' library directly on the Snowflake compute nodes using Snowpark's 'add_packageS method at the session level:
E) Create a Conda environment containing the 'transformers' library, package it into a zip file, upload it to a Snowflake stage, and specify the stage path in the 'imports' parameter when registering the UDTF.

4. You have a Snowpark DataFrame named 'product_reviews' containing customer reviews for different products. The DataFrame includes columns like 'product_id' , 'review_text' , and 'rating'. You want to perform sentiment analysis on the 'review_text' to identify the overall sentiment towards each product. You decide to use Snowpark for Python to create a user-defined function (UDF) that utilizes a pre-trained sentiment analysis model hosted externally. You need to ensure secure access to this model and efficient execution. Which of the following represents the BEST approach, considering security and performance?

A) Create an inline Python UDF that directly calls the external sentiment analysis API with hardcoded API keys within the UDF code.
B) Create an external function in Snowflake that calls a serverless function (e.g., AWS Lambda, Azure Function) that performs the sentiment analysis. Use Snowflake's network policies to restrict access to the serverless function and secrets management to handle API keys.
C) Create an external function in Snowflake that calls a serverless function. Configure the API gateway in front of the serverless function to enforce authentication via Mutual TLS (mTLS) using Snowflake-managed certificates.
D) Create a Snowpark Pandas UDF that calls the external sentiment analysis API. Use Snowflake secrets management to store the API key and retrieve it within the UDF.
E) Create a Java UDF that utilizes a library to call the sentiment analysis API. Pass the API key as a parameter to the UDF each time it is called.

5. A data science team is developing a churn prediction model using Snowpark Python. They have a feature engineering pipeline defined as a series of User Defined Functions (UDFs) that transform raw customer data stored in a Snowflake table named 'CUSTOMER DATA'. Due to the volume of data (billions of rows), they need to optimize UDF execution for performance. Which of the following strategies, when applied individually or in combination, will MOST effectively improve the performance of these UDFs within Snowpark?

A) Leveraging external functions that call an API endpoint hosted on a cloud provider to perform data transformation. The API endpoint should utilize a serverless architecture.
B) Utilizing vectorized UDFs with NumPy data types wherever possible and carefully tuning batch sizes. Ensure that the input data is already sorted before passing to the UDF.
C) Using temporary tables to store intermediate results calculated by the UDFs instead of directly writing to the target table.
D) Converting Python UDFs to Java UDFs, compiling the Java code, and deploying as a JAR file in Snowflake. Using a larger warehouse size is always the best first option.
E) Repartitioning the DataFrame by a key that distributes data evenly across nodes before applying the UDFs, using the method and minimizing data shuffling.

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