DSA-C02の無料問題集（67題）、DSA-C02認定試験参考書

Snowflake DSA-C02 問題集

試験コード：DSA-C02

試験名称：SnowPro Advanced: Data Scientist Certification Exam

最近更新時間：2025-01-03

問題と解答：全67問

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無料問題集DSA-C02 資格取得

質問 1：
Which object records data manipulation language (DML) changes made to tables, including inserts, updates, and deletes, as well as metadata about each change, so that actions can be taken using the changed data of Data Science Pipelines?
A. Task
B. Stream
C. OFFSET
D. Dynamic tables
E. Tags
F. Delta
正解：B
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質問 2：
Which command is used to install Jupyter Notebook?
A. pip install nbconvert
B. pip install jupyter-notebook
C. pip install notebook
D. pip install jupyter
正解：D
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質問 3：
All aggregate functions except _____ ignore null values in their input collection
A. Count(attribute)
B. Count(*)
C. Sum
D. Avg
正解：B
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質問 4：
Which one of the following is not the key component while designing External functions within Snowflake?
A. UDF Service
B. Remote Service
C. API Integration
D. Proxy Service
正解：A
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質問 5：
Which tools helps data scientist to manage ML lifecycle & Model versioning?
A. CRUX
B. Albert
C. Pachyderm
D. MLFlow
正解：C,D
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質問 6：
Which of the following Snowflake parameter can be used to Automatically Suspend Tasks which are running Data science pipelines after specified Failed Runs?
A. SUSPEND_TASK_AUTO_NUM_FAILURES
B. There is none as such available.
C. SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES
D. SUSPEND_TASK
正解：C
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質問 7：
Which of the following cross validation versions may not be suitable for very large datasets with hundreds of thousands of samples?
A. Leave-one-out cross-validation
B. Holdout method
C. k-fold cross-validation
D. All of the above
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Snowflake DSA-C02 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Model Deployment: For MLOps engineers and data scientists, this domain covers the process of moving models into production, assessing model effectiveness, retraining models, and understanding model lifecycle management tools. It ensures candidates can operationalize machine learning models in a Snowflake-based production environment.
トピック 2	Data Science Concepts: This portion of the test includes basic machine learning principles, problem types, the machine learning lifecycle, and statistical ideas that are crucial for data science workloads for analysts and data scientists. It guarantees that applicants comprehend data science theory inside the framework of Snowflake's platform.
トピック 3	Data Preparation and Feature Engineering: This section of the test includes data cleansing, exploratory data analysis, feature engineering, and data visualization using Snowflake for data analysts and machine learning developers. It evaluates proficiency in data preparation for model building and stakeholder presentation.
トピック 4	Data Pipelining: This domain focuses on creating efficient data science pipelines and enhancing data through data-sharing sources for data engineers and ETL specialists. It evaluates the capacity to establish reliable data flows throughout the ecosystem of Snowflake.

参照：https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-datascientist/

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