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1. You are building an automated model retraining pipeline for a sales forecasting model in Snowflake using Snowflake Tasks and Stored Procedures. After retraining, you want to validate the new model against a champion model already deployed. You need to define a validation strategy using the following models: champion model deployed as UDF "FORECAST UDF , and contender model deployed as UDF 'FORECAST UDF NEW'. Given the following objectives: (1) Minimal impact on production latency, (2) Ability to compare predictions on a large volume of real-time data, (3) A statistically sound comparison metric. Which of the following SQL statements best represents how to efficiently compare the forecasts of the two models on a sample dataset and calculate the Root Mean Squared Error (RMSE) to validate the new model?

A)

B)

C)

D)

E)

2. You are using the Snowflake Python connector from within a Jupyter Notebook running in VS Code to train a model. You have a Snowflake table named 'CUSTOMER DATA' with columns 'ID', 'FEATURE 1', 'FEATURE_2, and 'TARGET. You want to efficiently load the data into a Pandas DataFrame for model training, minimizing memory usage. Which of the following code snippets is the MOST efficient way to achieve this, assuming you only need 'FEATURE 1', 'FEATURE 2, and 'TARGET' columns?

A)

B)

C)

D)

E)

3. Which of the following statements are TRUE regarding the 'Data Understanding' and 'Data Preparation' steps within the Machine Learning lifecycle, specifically concerning handling data directly within Snowflake for a large, complex dataset?

A) Data Understanding primarily involves identifying potential data quality issues like missing values, outliers, and inconsistencies, and Snowflake features like 'QUALIFY and 'APPROX TOP can aid in this process.
B) During Data Preparation, you should always prioritize creating a single, wide table containing all possible features to simplify the modeling process.
C) The 'Data Understanding' step is unnecessary when working with data stored in Snowflake because Snowflake automatically validates and cleans the data during ingestion.
D) Data Preparation should always be performed outside of Snowflake using external tools to avoid impacting Snowflake performance.
E) Data Preparation in Snowflake can involve feature engineering using SQL functions, creating aggregated features with window functions, and handling missing values using 'NVL' or 'COALESCE. Furthermore, Snowpark Python provides richer data manipulation using DataFrame APIs directly on Snowflake data.

4. You have a Snowpark DataFrame named 'product_reviews' containing customer reviews for different products. The DataFrame includes columns like 'product_id' , 'review_text' , and 'rating'. You want to perform sentiment analysis on the 'review_text' to identify the overall sentiment towards each product. You decide to use Snowpark for Python to create a user-defined function (UDF) that utilizes a pre-trained sentiment analysis model hosted externally. You need to ensure secure access to this model and efficient execution. Which of the following represents the BEST approach, considering security and performance?

A) Create an inline Python UDF that directly calls the external sentiment analysis API with hardcoded API keys within the UDF code.
B) Create an external function in Snowflake that calls a serverless function. Configure the API gateway in front of the serverless function to enforce authentication via Mutual TLS (mTLS) using Snowflake-managed certificates.
C) Create a Snowpark Pandas UDF that calls the external sentiment analysis API. Use Snowflake secrets management to store the API key and retrieve it within the UDF.
D) Create a Java UDF that utilizes a library to call the sentiment analysis API. Pass the API key as a parameter to the UDF each time it is called.
E) Create an external function in Snowflake that calls a serverless function (e.g., AWS Lambda, Azure Function) that performs the sentiment analysis. Use Snowflake's network policies to restrict access to the serverless function and secrets management to handle API keys.

5. You are tasked with predicting the sales price of houses based on their size (square footage) using linear regression in Snowflake. You have a table named 'HOUSE PRICES' with columns 'SQUARE FOOTAGE' and 'SALES PRICE'. You want to calculate the slope and intercept using Snowflake SQL. Which of the following queries, considering potential NULL values in the data, is the MOST robust and statistically sound for calculating the slope and intercept for a simple linear regression model?

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

질문과 대답: