Snowflake Snowflake Certification SPS-C01

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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 Snowpark Python code snippet:

A) The code will execute without error, and Snowflake's query optimizer will likely combine the two 'filter' operations into a single scan of the table.
B) The code will result in a compilation error because 'df2 is not explicitly materialized before being used.
C) Two separate scans of the 'my_table' table will always be performed, one for each 'filter' operation.
D) The code will throw a NullPointerException as null values are not allowed in Snowpark DataFrames.
E) The final 'DataFrame' 'df3' will only contain rows where 'coll' is greater than 10 and 'c012 is not null.

2. A data engineering team has created several Snowpark Python UDFs and UDTFs in the 'TRANSFORMATIONS' schema of the 'ANALYTICS' database. A data science team needs to use these functions in their data analysis notebooks. What is the MINIMUM set of privileges that must be granted to the data science team's role ('DATA SCIENTIST') to allow them to discover and execute these UDFs and UDTFs?

A) GRANT USAGE ON DATABASE ANALYTICS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT USAGE ON SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT EXECUTE ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST,
B) GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ANALYTICS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT ALL PRIVILEGES ON SCHEMA ANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST;
C) GRANT USAGE ON DATABASE ANALYTICS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT USAGE ON SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST;
D) GRANT USAGE ON DATABASE ANALYTICS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT USAGE ON SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST; GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST;
E) GRANT EXECUTE ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMAANALYTICS.TRANSFORMATIONS TO ROLE DATA SCIENTIST;

3. You have a requirement to create Snowpark DataFrames from CSV files located in an AWS S3 external stage. Some CSV files have a header row, while others do not. The files also use different delimiters (comma, semicolon, or tab). You want to create a single function that can handle all these variations, without creating separate functions for each combination. The 'create_dataframe' function receives the stage path, the delimiter, and a boolean indicating whether a header is present. Which of the following code snippets, when implemented inside the function, BEST achieves this goal using the Snowpark Python API? Assume a Snowpark session 'session'.

A)

B)

C)

D)

E)

4. You are using Snowpark in Python within a Jupyter Notebook environment to analyze sales data'. You've established a connection to Snowflake and loaded your data into a Snowpark DataFrame named 'sales ff. You need to calculate the cumulative sales for each product category over time. The 'sales_df' DataFrame has columns 'SALE DATE' (DATE), 'PRODUCT CATEGORY' (VARCHAR), and 'SALE AMOUNT' (NUMBER). Which of the following approaches, or combination of approaches, will correctly calculate the cumulative sales while optimizing for Snowflake's performance and scalability? (Select all that apply)

A) Write a stored procedure in Snowflake that calculates the cumulative sales and call the stored procedure from your Snowpark application.
B) Use the and 'sort()' functions on the Snowpark DataFrame to order data by 'PRODUCT CATEGORY' and 'SALE DATE before calculating the cumulative sum using a UDF.
C) Iterate through the rows of the 'sales_df DataFrame in the Jupyter Notebook and manually calculate the cumulative sales using Python code.
D) Use session.sql() to execute a SQL query with a window function for cumulative sales and load the data into snowpark DataFrame.
E) Use a Window function within a Snowpark DataFrame transformation to calculate the cumulative sum for each product category, ordered by 'SALE_DATE.

5. You have a Snowpark DataFrame named and want to create a stored procedure that calculates the average purchase amount for each customer. The stored procedure should accept the DataFrame as input, perform the aggregation, and return a new DataFrame with the results. Which of the following code snippets BEST demonstrates how to correctly define and deploy this stored procedure?

A)

B)

C)

D)

E)

質問と回答：