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Snowflake DSA-C03 試験シラバストピック:

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

1. You are working with a dataset containing customer reviews for various products. The dataset includes a 'REVIEW TEXT column with the raw review text and a 'PRODUCT ID' column. You want to perform sentiment analysis on the reviews and create a new feature called 'SENTIMENT SCORE for each product. You plan to use a UDF to perform the sentiment analysis. Which of the following steps and SQL code snippets are essential for implementing this feature engineering task in Snowflake, ensuring optimal performance and scalability? Select all that apply:

A) Cache the results of the sentiment analysis UDF in a temporary table to avoid recomputing the scores for the same reviews in subsequent queries. Use 'CREATE TEMPORARY TABLE to create a temporary table.
B) Create a Python UDF that takes the 'REVIEW_TEXT as input and returns a sentiment score (e.g., between -1 and 1). Then, use 'CREATE OR REPLACE FUNCTION' statement to register the UDF.
C) Ensure the UDF is vectorized to process batches of reviews at once, improving performance. This can be achieved using decorator on top of the python function.
D) Use the 'SNOWFLAKE.ML' package to train a sentiment analysis model directly within Snowflake, eliminating the need for a separate UDF.
E) Apply the sentiment analysis UDF to the 'REVIEW TEXT column within a 'SELECT statement, grouping by 'PRODUCT ID and calculating the average 'SENTIMENT_SCORE' using

2. A pharmaceutical company is testing a new drug to lower blood pressure. They conduct a clinical trial with 200 patients. After treatment, the sample mean reduction in systolic blood pressure is 10 mmHg, with a sample standard deviation of 15 mmHg. You want to construct a 99% confidence interval for the true mean reduction in systolic blood pressure. Which of the following statements is most accurate concerning the appropriate distribution and critical value to use?

A) Use a z-distribution because the sample size is large (n > 30), and the critical value is approximately 2.576.
B) Use a z-distribution because we are estimating mean, and use a critical value of 1.96.
C) Use a chi-squared distribution with 199 degrees of freedom.
D) Use a t-distribution with 200 degrees of freedom, and the critical value is close to 2.576.
E) Use a t-distribution with 199 degrees of freedom, and the critical value is slightly larger than 2.576.

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

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

4. You are working with a dataset of customer transaction logs stored in Snowflake. Due to legal restrictions, you are unable to directly access or analyze the entire dataset. However, you can query aggregate statistics. You need to estimate the standard error of the mean transaction amount using bootstrapping. Knowing that you cannot retrieve the individual transaction amounts directly, which of the following approaches, while technically feasible within Snowflake and its stored procedure capabilities, is the least appropriate and potentially misleading application of bootstrapping?

A) Develop a stored procedure that generates random samples from a normal distribution with the same mean and standard deviation as the aggregated transaction data available to you, then calculates the standard error of the mean from these synthetic resamples.
B) Attempt to apply the central limit theorem rather than bootstrapping.
C) Use the available aggregate statistics to create many synthetic datasets, all adhering to the same mean, variance, and total sample size. Then, compute the statistic of interest (mean transaction amount) for each of these synthetic datasets, and use this collection to estimate the standard error. This is a valid approach.
D) Even without individual transaction data, bootstrapping is fundamentally impossible in this scenario, as bootstrapping requires resampling from the original data . All given options are therefore equally inappropriate.
E) Construct a stored procedure that uses the available aggregated statistics (e.g., mean, standard deviation, and sample size) to generate bootstrap samples based on an assumed parametric distribution (e.g., gamma or log-normal) fitted to the data, and then estimate the standard error from these resamples.

5. A data scientist is developing a fraud detection model using Snowpark ML on Snowflake. They have a feature engineering pipeline implemented as a Snowpark DataFrame transformation. The pipeline includes several complex UDFs. The data scientist observes that the pipeline execution is slow. What are the most effective techniques to optimize the feature engineering pipeline's performance in Snowpark?

A) Cache intermediate DataFrames using or 'persist()' to avoid recomputation of common transformations.
B) Disable Snowpark's lazy evaluation by executing on the DataFrame after each transformation.
C) Replace Python UDFs with Snowflake SQL UDFs where possible, as SQL UDFs often offer better performance due to Snowflake's optimization capabilities.
D) Reduce the size of the input DataFrame by sampling the data.
E) Rewrite Python UDFs as vectorized Python UDFs using the 'pandas' API within Snowpark to leverage batch processing.

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