Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark - SPS-C01

プラバイシ保護

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Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark試験学習資料の三つバージョン

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Snowflake SPS-C01 試験シラバストピック:

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

1. Consider the following scenario: You need to implement a UDF in Snowpark Python to calculate the distance between two geographical coordinates (latitude and longitude). The UDF should handle potential null values gracefully and return null if either input coordinate is null. Which code snippet demonstrates the MOST efficient and correct implementation, leveraging Snowpark's capabilities?

A)

B)

C)

D)

E)

2. You are working with a Snowpark DataFrame 'transactions df that contains customer transaction data'. This data includes a 'transaction amount' column and a 'transaction date' column. You need to create a new feature called 'is weekend transaction' that indicates whether a transaction occurred on a weekend (Saturday or Sunday). Furthermore, some 'transaction_date' values are missing. You want to impute the missing dates with the mode (most frequent date) before determining if the transaction occurred on a weekend. Which of the following steps, when combined, provide the correct and most efficient approach to achieve this?

A) 1. Calculate the mode of the 'transaction_date' column using Snowpark functions. 2. Fill the missing values in the 'transaction_date' column with the calculated mode using 3. Create a UDF using datetime library that takes a date as input and returns True if it's a weekend (Saturday or Sunday), False otherwise. 4. Apply the UDF to the 'transaction_date' column to create the column.
B) 1. Calculate the mode of the 'transaction_date' column. 2. Fill the missing values in the 'transaction_date' column with the calculated mode. 3. Create a UDF that takes a date as input and returns True if it's a weekend (Saturday or Sunday), False otherwise. 4. Apply the UDF to the 'transaction_date' column to create the 'is weekend transaction' column.
C) 1. Replace the null values in 'transaction_date' column with a constant string like '1900-01-01'.2. Create a UDF that takes a date as input and returns True if it's a weekend (Saturday or Sunday), False otherwise. 3. Apply the UDF to the 'transaction_dates column to create the column. 4. After applying the UDF convert back the replaced values in transaction_date to null.
D) 1. Calculate the mode of the 'transaction_date' column. 2. Filter all rows where 'transaction_date' is null and load that data into a temporary table. 3. Update all rows in original 'transactions_df from temporary table. 4. Create a UDF that takes a date as input and returns True if it's a weekend (Saturday or Sunday), False otherwise. 5. Apply the UDF to the 'transaction_date' column to create the column.
E) 1. Calculate the mode of the 'transaction_date' column using Snowpark functions. 2. Fill the missing values in the 'transaction_date' column with the calculated mode using 'fillna()'. 3. Use the 'dayofweek' function to determine the day of the week and create using a 'when' condition.

3. You are developing a Snowpark application using Visual Studio Code and the Snowflake VS Code extension. You want to configure the extension to automatically detect and use a specific Anaconda environment for your Snowpark development. Assuming you have already created an Anaconda environment named 'snowpark_env', which configuration setting in the VS Code settings.json file would correctly specify the Python path for the Snowflake extension?

A) "snowflake.python.defaultlnterpreterPath": "Ipath/to/anaconda3/envs/snowpark_env/bin/python"
B) "snowflake.snowpark.pythonPath": "Ipath/to/anaconda3/envs/snowpark_env/bin/python"
C) "python.pythonPath": "Ipath/to/anaconda3/envs/snowpark_env/bin/python"
D) "snowsql.pythonPath": "/path/to/anaconda3/envs/snowpark_env/bin/python"
E) "python.defaultlnterpreterPath": "Ipath/to/anaconda3/envs/snowpark_env/bin/python"

4. You have a Snowpark Python application that reads data from multiple Snowflake tables, performs complex transformations using UDFs, and writes the results to a new table. During peak hours, the application experiences performance bottlenecks. The Snowflake warehouse associated with the Snowpark session is already configured with the 'SNOWPARK OPTIMIZED warehouse type. Which of the following strategies, when implemented together, would BEST improve the application's performance?

A) Enable query acceleration and increase the 'MAX CONCURRENCY LEVEL' session parameter.
B) Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse, partition the input tables based on relevant join keys, and optimize UDFs for CPU efficiency.
C) Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse, utilize vectorized UDFs where applicable, and consider using Snowpark's optimized join operations (if available).
D) Use the 'CACHE RESULT clause for frequently accessed data and rewrite UDFs in SQL instead of Python.
E) Increase the size of the Snowpark-optimized warehouse and enable auto-scaling with a minimum of 1 node and a maximum of 2 nodes.

5. You are working with a Snowpark DataFrame that contains product information including 'product_name' and 'description'. You need to create a new column named 'search_terms' that contains the first three words from the 'description' column, converted to lowercase. If the description has fewer than three words, the 'search_terms' column should contain all the words available. The words should be separated by a space. What is the MOST efficient way to achieve this using Snowpark?

A)

B)

C)

D)

E)

質問と回答：