SPS-C01 Prüfungs & SPS-C01 Prüfungsfragen

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Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark SPS-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q31-Q36):

31. Frage
You are using Snowpark for Python to process a large dataset of website clickstream data'. The dataset contains columns such as 'session_id', 'user_id', 'timestamp', 'page_url', and 'event_type' (e.g., 'click', 'pageview', 'purchase'). You want to identify fraudulent user sessions based on the following criteria: A user session is considered fraudulent if it contains more than 100 clicks within a I-minute window. A user session is considered fraudulent if it contains more than 5 purchase events within a 5-minute window. Which of the following code snippets demonstrates the most efficient way to identify fraudulent sessions using Snowpark for Python? Select two that apply.

Antwort: C,D

Begründung:
Options A and E are the most efficient and correct because they use window functions to calculate the click and purchase counts within the specified time windows and then filter the results based on the fraud criteria. Option A uses 'sum' on a conditional aggregation to count clicks and purchases. Option E Uses 'Count' and 'Otherwise(None)'. Option B is inefficient because it uses a UDF, which is slower than using built-in window functions. Options C and D are incorrect because 'click_rate_1min','purchase_rate_5min' are calculated incorrectly by making comparison, furthermore Option D uses average instead of SUM.


32. Frage
Consider the following Snowpark Python code snippet:

Antwort: A,B

Begründung:
' will indeed overwrite the table if it exists. When a schema is not explicitly specified, Snowpark defaults to the schema of the user's current session for table creation. No explicit call to an action like 'collect()' or show()' is needed to trigger execution, as is an action itself. is a valid operation to persist DataFrames as tables in Snowpark. The table name does not strictly need to be fully qualified unless targeting a schema different from the user's default.


33. Frage
You are developing a Snowpark stored procedure in Python that needs to access and modify a temporary table within the same session.
Which of the following approaches is the MOST efficient and recommended way to achieve this?

Antwort: A

Begründung:
Option B, using 'session.createDataFrame()' and DataFrame transformations, is the most efficient and recommended approach. Snowpark DataFrames are optimized for execution within the Snowflake engine. Using DataFrame transformations allows Snowpark to leverage its query optimization capabilities. Option A, using 'session.sql()' repeatedly, involves parsing and executing SQL statements for each operation, which is less efficient. Option C, using a separate connection, introduces unnecessary overhead and complexity. Option D, global temporary tables, are not session-specific. Option E, creating a temporary view and then querying it with SQL, is also less efficient than using DataFrame operations directly.


34. Frage
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?

Antwort: E

Begründung:
Option C is the most efficient and correct. It calculates the average sale amount per product ID using a window function and then filters the DataFrame based on both the year and the comparison with the average. It avoids joins and 'collect()' which can be inefficient. Option A doesn't import Window or properly use avg over a window, causing an error. Option B requires a join, which is less efficient. Option D uses "mean' which is available but 'avg' is preferrable. Option E 'collects data to the client which is also generally avoided in Snowpark.


35. Frage
A data engineering team is using Snowpark Python to build a complex ETL pipeline. They notice that certain transformations are not being executed despite being defined in the code. Which of the following are potential reasons why transformations in Snowpark might not be executed immediately, reflecting the principle of lazy evaluation? Select TWO correct answers.

Antwort: B,D

Begründung:
Snowpark employs lazy evaluation, which means transformations are not executed until an action is performed on the DataFrame. This allows Snowflake to optimize the entire query plan before execution. Setting 'eager_execution' to True does NOT exist in Snowpark Python. Data size exceeding Snowflake's limits would result in an error, not skipped transformations.


36. Frage
......

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