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덤프는 세가지 버전으로 되어있음
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Snowflake Snowflake Certification덤프의 소프트웨어버전은 PC에 JAVA시스템을 설치하면 작동가능하고 온라인버전은 PC뿐만아니라 휴대폰에서도 사용가능하기에 소프트웨어버전을 업그레이드한 버전이라고 보시면 됩니다.
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Snowflake SPS-C01 시험 요강 주제:
| 섹션 | 목표 |
|---|---|
| DataFrame 작업 및 데이터 처리 | - 데이터 변환 워크플로우
|
| 성능 최적화 및 권장 실무 사항 | - 효율적인 Snowpark 실행 방식
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| Snowpark 기본 사항 | - Snowpark 아키텍처 및 개념
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| Snowpark를 활용한 데이터 엔지니어링 | - 파이프라인 개발
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| 사용자 정의 함수 및 저장 프로시저 | - 사용자 지정 로직을 통한 Snowpark 기능 확장
|
| 테스트, 디버깅 및 배포 | - 운영 환경 적용 준비
|
최신 Snowflake Certification SPS-C01 무료샘플문제
1. You have developed a Snowpark Python stored procedure that calculates the average sales per region from a large sales data table. The procedure is currently defined inline within your Snowflake notebook. You want to operationalize this by creating the stored procedure from a local Python file named The file contains the following code: "'python from snowflake.snowpark.session import Session def calculate_avg_sales(session: Session, sales_table_name: str, region_column: str, sales_column: str) -> float: sales df = session.table(sales table name) avg_sales df = sales_df.group_by(region_column).agg({sales_column: 'avg'}) avg_sales = avg_sales_df.collect() return avg_sales[0][1] Which of the following code snippets correctly creates the stored procedure 'AVG SALES PROC in Snowflake, referencing the Python file, and handles potential dependency issues? Assume you have already established a Snowpark session named 'session' and that the stage 'my_stage' already exists.
A)
B)
C)
D)
E) 
2. You are tasked with automating the creation of Snowpark sessions using key pair authentication for multiple users. You have a function that retrieves connection parameters (account, user, private key, etc.) for each user from a secure configuration file. The private keys are stored in PEM format. However, some users' private keys are password-protected. Which of the following approaches ensures the secure and correct establishment of Snowpark sessions for all users, including those with password-protected private keys? Assume get_user config(username)' retrieves the user's configuration, including the private key and password (if any).
A) Store the password for each user's private key in a separate, encrypted file and retrieve it during session creation.
B)
C)
D) Attempt to establish a session without a password. If it fails, prompt the user for the password and retry the session creation using the provided password. Store the password temporarily in memory.
E) Require all users to remove the password protection from their private keys to simplify the session creation process.
3. You have a Snowpark DataFrame named containing order data that needs to be inserted into the 'ORDERS table. However, due to a recent data ingestion issue, some records in might already exist in the 'ORDERS table based on the 'ORDER ID' column. Your goal is to insert only the new orders into the 'ORDERS table while avoiding duplicates. Which of the following approaches, combining efficiency and correctness, is most suitable for this task? Assume 'session' and required libraries are already imported.
A) Option D
B) Option E
C) Option C
D) Option A
E) Option B
4. You are using Snowpark to process a DataFrame 'employee df containing employee data, including 'employee_id', 'name' , 'department' , and 'salary'. You need to implement a complex data cleaning and transformation pipeline that involves the following steps: 1. Remove duplicate rows based on 'employee id'. 2. Fill missing 'salary' values with the average salary for the employee's department. 3. Standardize department names by converting them to uppercase. 4. Create a new column 'salary_range' based on the salary. if Salary less than 50k 'Low', greater than 50k and less than 100k 'Medium', greater than 100k 'High'. Which of the following code snippets MOST effectively combines these transformations into a single, readable, and efficient Snowpark pipeline? Assume you have a session object available named 'session' and import necessary modules from 'snowflake.snowpark.functions as F'
A)
B)
C)
D)
E) 
5. Given a Snowpark DataFrame 'employees_df with columns 'employee_id' , 'department' , and 'salary' , and a second Snowpark DataFrame 'departments_df with columns 'department_id' and which of the following Snowpark code snippets correctly performs a join to retrieve employee information along with their department name, filtering for employees with salaries greater than $60,000, and then orders the result by department name?
A)
B)
C)
D)
E) 
질문과 대답:
| 질문 # 1 정답: E | 질문 # 2 정답: C | 질문 # 3 정답: C,D | 질문 # 4 정답: A | 질문 # 5 정답: E |




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뻔데기 -
Snowflake SPS-C01 시험준비는 2주전부터 했는데 회사가 너무 바빠서 야근도 많이 하다보니
실제로 덤프공부한 시간은 3일정도였던것 같습니다. 시험전날은 밤세면서 외웠습니다.
결과가 pass여서 참 다행이라고 생각합니다.