Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification : DSA-C03

Snowflake DSA-C03 Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das Snowflake DSA-C03-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne Snowflake DSA-C03-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele Snowflake DSA-C03-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der SnowPro Advanced: Data Scientist Certification Exam Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre Snowflake DSA-C03-Prüfung reibungslos bestehen.

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

2. A retail company is using Snowflake to store transaction data'. They want to create a derived feature called 'customer _ recency' to represent the number of days since a customer's last purchase. The transactions table 'TRANSACTIONS has columns 'customer_id' (INT) and 'transaction_date' (DATE). Which of the following SQL queries is the MOST efficient and scalable way to derive this feature as a materialized view in Snowflake?

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

3. You are analyzing sensor data collected from industrial machines, which includes temperature readings. You need to identify machines with unusually high temperature variance compared to their peers. You have a table named 'sensor _ readings' with columns 'machine_id', 'timestamp', and 'temperature'. Which of the following SQL queries will help you identify machines with a temperature variance that is significantly higher than the average temperature variance across all machines? Assume 'significantly higher' means more than two standard deviations above the mean variance.

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

4. You have deployed a fraud detection model in Snowflake, predicting fraudulent transactions. Initial evaluations showed high accuracy. However, after a few months, the model's performance degrades significantly. You suspect data drift and concept drift. Which of the following actions should you take FIRST to identify and address the root cause?

A) Revert to a previous version of the model known to have performed well, while investigating the issue in the background.
B) Implement a SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis on recent transactions to understand feature importance shifts and potential concept drift.
C) Implement a data quality monitoring system to detect anomalies in input features, alongside calculating population stability index (PSI) to quantify data drift.
D) Increase the model's prediction threshold to reduce false positives, even if it means potentially missing more fraudulent transactions.
E) Immediately retrain the model with the latest available data, assuming data drift is the primary issue.

5. You are tasked with deploying a fraud detection model in Snowflake using the Model Registry. The model is trained on a dataset that is updated daily. You need to ensure that your deployed model uses the latest approved version and that you can easily roll back to a previous version if any issues arise. Which of the following approaches would provide the most robust and maintainable solution for model versioning and deployment, considering minimal downtime during updates and rollback?

A) Register each new model version in the Snowflake Model Registry and promote the desired version to 'PRODUCTION' stage. Update a single UDF that dynamically fetches the model based on the 'PRODUCTION' stage metadata.
B) Use Snowflake Tasks to periodically refresh a table containing the latest model weights. The UDF directly queries this table for predictions.
C) Create multiple Snowflake UDFs, each corresponding to a different model version. Manually switch the active UDF by updating application code when a new model is deployed.
D) Deploy a new Snowflake UDF referencing the model file directly in cloud storage every time the model is retrained. Rely on cloud storage versioning for rollback.
E) Store all model versions within a single model registry entry without versioning, overwriting the existing file with each new training run.

Fragen und Antworten: