Snowflake Certification SPS-C01

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Snowflake SPS-C01 Prüfungsthemen:

Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark SPS-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. You have a large CSV file containing product descriptions that you need to analyze using a sentiment analysis UDF. The CSV file is too large to fit in memory on your local machine. You want to stream the data directly from a Snowflake stage to your UDF for processing, avoiding the need to download the entire file. Which of the following approaches allows you to achieve this using Snowpark?

A) Load the CSV file into a Snowflake internal stage. Then, within a Snowpark UDF, directly query the stage using SQL to retrieve and analyze the product descriptions.
B) Use the 'snowflake.connector' library within the UDF to establish a new connection to Snowflake, read the CSV file from the stage, and analyze the product descriptions.
C) Read the CSV file directly into a Pandas DataFrame using within the UDF and perform sentiment analysis on the DataFrame.
D) Create an external table pointing to the CSV file on the stage. Use a Snowpark DataFrame to select the product descriptions from the external table and then apply the sentiment analysis UDF.
E) Use the method within the UDF to read the CSV file line by line and pass each product description to the sentiment analysis function.

2. A Snowpark application is designed to process data residing in a Snowflake table called 'ORDERS'. The application needs to create a temporary view named 'TEMP ORDERS VIEW based on a filtered subset of this table. The view should only be accessible within the current Snowpark session and should be automatically dropped when the session ends. What is the MOST efficient and correct Python code snippet using Snowpark to achieve this?

A)

B)

C)

D)

E)

3. You are working with a Snowpark DataFrame 'products df' containing product information, including 'product_id', 'price', and 'discount'. You need to update the 'price' column in the 'products' table based on the following logic: If 'discount' is greater than 0.2, reduce the 'price' by 15%. If 'discount' is between 0.1 and 0.2 (inclusive), reduce the 'price' by 5%. Otherwise, keep the 'price' as is. Which of the following Snowpark code snippets efficiently implements this update? Assume 'products' table already exists and is correctly populated.

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

4. Consider the following Snowpark Python code snippet:

A) The function will retrieve all rows from the 'customers' table and store them in a local Pandas DataFrame before applying the function.
B) The 'upper()' function will be executed on the client-side (where the Python code is running) for each row in the 'customers' table.
C) The code demonstrates the Snowpark architecture, where transformations are translated into SQL and executed in Snowflake's engine. Only the final 'collect()' brings the results back to the client.
D) This code requires a configured Anaconda environment to run successfully.
E)

5. You have a Snowpark DataFrame 'sales df with columns 'product_id' (INTEGER), 'sale date' (DATE), and 'sale_amount' (DOUBLE). You need to filter the DataFrame to include only sales that occurred in the year 2023 and where the 'sale_amount' is greater than the average 'sale_amount' for that specific 'product id'. Which of the following Snowpark Python code snippets will correctly achieve this?

A)

B)

C)

D)

E)

Fragen und Antworten: