Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification : DSA-C03

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

1. You are troubleshooting an external function in Snowflake that calls a model hosted on Google Cloud A1 Platform. The external function consistently returns 'SQL compilation error: External function error: HTTP 400 Bad Request'. You have verified the API integration is correctly configured, and the Google Cloud project has the necessary permissions. Which of the following is the most likely cause of this error, and how would you best diagnose it?

A) The Google Cloud AI Platform model is unavailable or experiencing issues. Diagnose by checking the Google Cloud status dashboard for AI Platform outages.
B) There is a mismatch between the request headers sent by Snowflake and what the Google Cloud AI Platform endpoint expects, specifically the 'Content-Type'. Diagnose by examining the headers being sent by Snowflake and ensuring they match the expected format.
C) The issue is most likely due to incorrect data types being passed from Snowflake to the Google Cloud A1 Platform model. Diagnose by examining the input data being sent to the function and comparing it to the model's expected input schema.
D) The API integration in Snowflake is missing the necessary authentication credentials for Google Cloud. Diagnose by re-creating the API integration and ensuring the correct service account and scopes are configured.
E) The request payload being sent by Snowflake exceeds the maximum size limit allowed by Google Cloud AI Platform. Diagnose by reducing the size of the input data and testing again.

2. You are building a machine learning pipeline that uses data stored in Snowflake. You want to connect a Jupyter Notebook running on your local machine to Snowflake using Snowpark. You need to securely authenticate to Snowflake and ensure that you are using a dedicated compute resource for your Snowpark session. Which of the following approaches is the MOST secure and efficient way to achieve this?

A) Hardcode a role with 'ACCOUNTADMIN' privileges in your Jupyter Notebook using username and password.
B) Store your Snowflake username and password directly in the Jupyter Notebook and create a Snowpark session using these credentials and the default Snowflake warehouse.
C) Use the Snowflake Python connector with username and password and execute SQL commands to create a Snowpark DataFrame.
D) Use key pair authentication to connect to Snowflake, storing the private key securely on your local machine. Specify a dedicated virtual warehouse during session creation.
E) Configure OAuth authentication for your Snowflake account and use the OAuth token to establish a Snowpark session with a dedicated virtual warehouse.

3. You have trained a complex machine learning model using Snowpark for Python and are now preparing it for production deployment using Snowpark Container Services. You have containerized the model and pushed it to a Snowflake-managed registry. However, you need to ensure that only authorized users can access and deploy this model. Which of the following actions MUST you take to secure your model in the Snowflake Model Registry, ensuring appropriate access control, and minimizing the risk of unauthorized deployment or modification?

A) Store the model outside of Snowflake managed registry and use external authentication to control access.
B) Grant the 'USAGE privilege on the database and schema containing the model registry, grant the 'READ privilege on the registry itself, and grant the EXECUTE TASK' privilege to the deployment team for the deployment task.
C) Grant the 'USAGE privilege on the stage where the model files are stored to all users who need to deploy the model.
D) Create a custom role, grant the USAGE' privilege on the database and schema containing the model registry, grant the 'READ privilege on the registry, and then grant this custom role to only those users authorized to deploy the model. Consider masking sensitive model parameters using masking policies.
E) Grant the 'READ privilege on the container registry to all users who need to deploy the model. Create a custom role with the 'APPLY MASKING POLICY privilege and grant this role to the deployment team.

4. You're building a regression model using Snowpark Python to predict house prices. After initial training, you observe that the model consistently overestimates the prices of high-value houses and underestimates the prices of low-value houses. Given the options below, which optimization metric, along with code snippet to calculate it using Snowpark, would be most effective in addressing this specific issue?

A) Mean Absolute Error MAE - as it is sensitive to outliers and will penalize large errors more heavily.

B) Adjusted R-squared - as it penalizes the addition of irrelevant features, improving the model's generalization ability.

C) Root Mean Squared Error (RMSE) - as it gives more weight to larger errors, making it suitable for addressing the underestimation/overestimation problem.

D) Mean Squared Error (MSE) - as it is less sensitive to outliers than RMSE.

E) R-squared - as it measures the proportion of variance explained, directly addressing how well the model fits the data across all price ranges.

5. You're deploying a pre-built image classification model hosted on a REST API endpoint, and you need to integrate it with Snowflake to classify images stored in cloud storage accessible via an external stage named 'IMAGE STAGE. The API expects image data as a base64 encoded string in the request body. Which SQL query snippet demonstrates the correct approach for calling the external function 'CLASSIFY IMAGE and incorporating the base64 encoding?

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

Fragen und Antworten: