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Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark 認定 SPS-C01 試験問題:

1. You are tasked with building a data pipeline that uses Snowpark to process customer data in a table called 'CUSTOMERS'. The table contains sensitive information, and you need to ensure that any Personally Identifiable Information (PII) is removed from the table after 30 days. You decide to implement a mechanism to automatically delete records older than 30 days. Which of the following approaches would you consider when designing the deletion process with consideration of cost, performance and security?

A) Implement a Snowflake Task that executes a SQL 'DELETE statement directly against the 'CUSTOMERS' table, filtering records based on the 'created_at' column.
B) Implement a dynamic data masking policy on the PII columns instead of deleting records. Set the policy to mask data older than 30 days.
C) Create a Snowpark Stored Procedure that executes the 'DataFrame.delete()' operation and schedule this stored procedure to run daily using a Snowflake Task.
D) Implement a Snowflake Stream on the 'CUSTOMERS' table. Create another table 'CUSTOMERS ARCHIVE' with the same schema and stream data older than 30 days using 'DataFrame.copy_into_table', then truncate data from original CUSTOMERS table
E) Schedule a daily Snowpark script to read the entire 'CUSTOMERS' table, filter out records older than 30 days based on the 'created_at' column, and then use DataFrame.delete()' to remove those records from the table.

2. You are working with a Snowpark DataFrame containing product review data'. The DataFrame has a 'review_text' column containing unstructured text reviews. Your task is to perform sentiment analysis on these reviews using Snowpark for Python. However, you are restricted to using only Snowpark built-in functions and UDFs; you cannot use external libraries like NLTK or TextBlob directly within your Snowpark code. Given this contraint, what is a valid approach to enrich your dataframe?

A) Create a Java UDF within Snowflake that utilizes a Java-based sentiment analysis library (e.g., Stanford CoreNLP) to process the 'review_text' and return the sentiment score. Then, call this Java UDF from your Snowpark Python code.
B) Leverage Snowflake's external function capabilities to call a pre-trained sentiment analysis model hosted on a cloud ML platform (e.g., AWS SageMaker, Azure Machine Learning), passing the 'review_text' as input and receiving the sentiment score as output.
C) Develop a sentiment analysis microservice deployed outside Snowflake, then use Snowpark's 'call_udf function to invoke this service, passing the 'review_text' as input and receiving the sentiment score as output.
D) Build a Snowpark Python UDF that uses regular expressions to identify keywords and phrases indicative of positive, negative, or neutral sentiment. Assign a score based on the presence and frequency of these keywords. You can then apply 'when' statements to get .
E) Use Snowpark's 'transform' function with a custom Python transformer that leverages an internal vocabulary of positive and negative words to assign a sentiment score to each review based on word frequency. Then store the result in the column.

3. You have a Snowpark DataFrame named and want to create a stored procedure that calculates the average purchase amount for each customer. The stored procedure should accept the DataFrame as input, perform the aggregation, and return a new DataFrame with the results. Which of the following code snippets BEST demonstrates how to correctly define and deploy this stored procedure?

A)

B)

C)

D)

E)

4. You are developing a Snowpark application to process customer reviews. You need to use a third-party sentiment analysis library, 'SentimentAnalyzer', which is NOT available in the Anaconda repository. You have the library JAR file stored in an internal artifact repository accessible via HTTP. Which of the following steps are necessary to make this library available to your Snowpark session?

A) Create a conda environment that includes the JAR, upload it to a stage, and use the environment in Snowpark.
B) Upload the JAR file to a Snowflake stage. Then use 'session.add_import' to make the file available in your Snowpark session.
C) Upload the JAR file toa Snowflake stage and register it as a Java UDF using CREATE FUNCTION.
D) Configure the Snowflake account-level parameter to point to the HTTP location of the JAR file. Then use session.add_import' to use it.
E) Use 'session.add_dependency('/path/to/SentimentAnalyzer.jar')' in your Snowpark Python code after uploading the JAR to an internal stage.

5. You have a Snowpark DataFrame named containing daily sales transactions. The DataFrame includes columns like 'transaction_id' , 'product id', 'sale_date', and 'sale_amount'. You need to perform the following transformations and persist the results: (1) Calculate the total sales amount for each product on a daily basis. (2) Store the aggregated results into a new table named , partitioned by 'sale_date'. (3) Ensure that if the table already exists, the new data is appended to the existing table. Which of the following code blocks achieve these requirements in the most efficient and correct manner?

A)

B)

C)

D)

E)