Snowflake SPS-C01 : Snowflake Certified SnowPro Specialty - Snowpark

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

1. You are using Snowpark Python to analyze sales data stored in a Snowflake table named 'SALES DATA. The table has columns PRODUCT ICY, 'REGION', and 'SALE DATE. You need to calculate the total sale amount for each product in each region. You intend to use the 'group_by' and 'agg' functions. Which of the following Snowpark Python code snippets correctly performs this aggregation and renames the aggregated column to 'TOTAL SALES'? (Assume 'session' is a valid Snowpark session object.)

A)

B)

C)

D)

E)

2. You are working with a Snowpark DataFrame 'sales_data' containing sales transactions. The DataFrame includes columns 'transaction_id' (STRING), 'product_id' (IN T), 'sale_date' (DATE), and 'sale_amount' (DOUBLE). You need to calculate the total sales amount for each product on a daily basis. Furthermore, you want to filter out any days where the total sales amount for a specific product is less than $50. Which of the following code snippets correctly achieves this using Snowpark Python?

A)

B)

C)

D)

E)

3. You are working with a Snowpark DataFrame containing website traffic data'. The DataFrame has columns like 'date' , 'page_url', and 'visit_count'. You need to calculate the cumulative sum of visit counts for each 'page_url' over time (i.e., ordered by 'date'). However, you only want to consider data from the last 30 days for each calculation. Which of the following Snowpark code snippets will correctly achieve this using window functions with a frame specification?

A)

B)

C)

D)

E)

4. You have two Snowpark DataFrames, 'dfl' and 'df2 , both containing customer data, but with slightly different schemas. 'dfl' has columns 'customer_id', 'name', and 'email'. 'df2' has columns 'id', 'customer name', and 'email_address'. You want to perform a set- based operation to find all unique customer IDs present in 'dfl but NOT in 'df2' , considering that 'customer_id' in 'dfl corresponds to 'id' in 'df2. Which of the following code snippets will achieve this, ensuring that column names are correctly aligned before the operation?

A)

B)

C)

D)

E)

5. You are tasked with creating a Snowpark UDTF (User-Defined Table Function) in Python to process a large CSV file stored in a Snowflake stage. Each row in the CSV represents a transaction, and you need to parse each row and extract specific fields based on a complex set of rules. The UDTF should return a table with the extracted fields. Consider the following code snippet:

A) The UDTF will run, but it will be slow due to the use of pandas DataFrame operations within the UDTF. Consider optimizing the code to use Snowpark DataFrame operations instead.
B) The UDTF will execute correctly and efficiently in Snowpark, correctly processing each row of the CSV and returning the extracted fields as a table.
C) The code will raise an error because the 'read_csvs function is not available within the Snowpark UDTF context. The input needs to be processed differently.
D) The UDTF will fail because the 'yield' statement is being called after using 'return' in the processing block. Remove the yield statement as it is incompatible.
E) The UDTF will run but will not return any data since the code currently lacks a 'session' object properly initialized for Snowpark operations inside the handler. Ensure the handler method has the session parameter and uses it.

Fragen und Antworten: