Snowflake 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. You have a Snowpark DataFrame with columns 'department' , and 'salary'. You want to identify employees in each department whose salary is within the top 20% of salaries for that department. Which of the following approaches, using window functions, is the MOST efficient way to achieve this?

A) Calculate the average salary per department, then filter employees whose salary is greater than 80% of the average salary.
B) Use the window function to calculate the percentile rank of each employee's salary within their department, then filter for ranks greater than or equal to 0.8.
C) Calculate the maximum salary per department, then filter employees whose salary is greater than or equal to 80% of the maximum salary.
D) Use the 'ntile(5)' window function to divide each department's employees into 5 buckets based on salary, then select employees in the top bucket.
E) Use window function to rank employees within each department by salary, then calculate the 80th percentile salary using a separate aggregation and join back to the original DataFrame to filter.

2. You have a Snowpark DataFrame 'df_orders' containing order data'. You want to delete all records from the underlying Snowflake table 'ORDERS TABLE' where the 'order_date' is older than '2023-01-01' using a Snowpark DataFrame operation. Which of the following code snippets is the MOST efficient and recommended way to achieve this, assuming 'spark' is your Snowpark Session object?

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

3. You are setting up a development environment for Snowpark using Anaconda and encounter the following error: 'ModuleNotFoundError: No module named 'snowflake.snowpark". You have already installed the package using pip. What is the MOST likely cause of this error and how do you resolve it?

A) The Anaconda environment is not activated. Activate the environment using 'conda activate
B) The Snowflake driver is not installed. Install the Snowflake driver using 'pip install snowflake-connector-python'
C) The 'snowflake-snowpark-python' package is not compatible with the version of Python installed in your Anaconda environment. Upgrade Python to the latest version.
D) The Snowflake account identifier is not properly configured in your environment variables. Verify that 'SNOWFLAKE ACCOUNT is correctly set.
E) The 'snowflake-snowpark-python' package was installed in a different Anaconda environment than the one you are currently using. Ensure you are in the correct environment when running your Snowpark code.

4. A data engineering team has deployed a Snowpark Python application that reads data from a Snowflake table, performs several complex transformations using Snowpark DataFrames, and writes the results back to another Snowflake table. The team is concerned about the cost associated with the virtual warehouse used by the Snowpark application. Which of the following strategies would be MOST effective in minimizing the virtual warehouse costs while maintaining acceptable performance?

A) Use serverless compute service when possible to avoid managing warehouse.
B) Set the AUTO SUSPEND parameter of the virtual warehouse to the shortest possible duration (e.g., 60 seconds).
C) Use the smallest possible virtual warehouse size (e.g., X-SMALL) and rely on Snowflake's automatic scaling capabilities to handle workload spikes.
D) Implement a resource monitor to limit the credit consumption of the virtual warehouse used by the Snowpark application.
E) Optimize the Snowpark code to minimize data shuffling and reduce the amount of data processed.

5. A Snowpark application needs to dynamically switch between different Snowflake accounts based on the environment (development, staging, production). Which of the following approaches provides the MOST secure and maintainable way to manage account credentials without hardcoding them in the application? Assume that deployment will occur via docker, Kubernetes or other modern deployment practices.

A) Store credentials in environment variables managed by the deployment platform (e.g., Kubernetes secrets) and access them using
B) Encrypt the credentials and store them in a configuration file that is decrypted at runtime using a key stored in a secure vault.
C) Store credentials in separate .env' files for each environment and load the appropriate file based on an environment variable indicating the current environment.
D) Use the Snowflake CLI configuration file ('-/.snowflake/config') and switch between named profiles based on an environment variable.
E) Hardcode credentials in the Snowpark application code and rely on network security to prevent unauthorized access.

質問と回答：