DSA-C03 문제 86
'고객 거래'라는 Snowflake 테이블에 저장된 고객 거래 데이터가 포함된 데이터세트에 대한 피처 엔지니어링 작업을 맡게 되었습니다. 이 테이블에는 '고객 ID', '거래 날짜', '거래 금액'과 같은 열이 포함되어 있습니다. 마지막 거래 이후 경과 일수인 고객의 '최근 거래'를 나타내는 새로운 피처를 생성해야 합니다. Snowpark Pandas를 사용할 때, 다음 중 Snowpark DataFrame의 새 열로 '최근 거래' 피처를 올바르게 계산하는 코드 조각은 무엇입니까?
DSA-C03 문제 87
산업용 기계에서 수집된 센서 데이터(온도 측정값 포함)를 분석하고 있습니다. 다른 기계에 비해 온도 편차가 비정상적으로 큰 기계를 식별해야 합니다. 'sensor_readings'라는 테이블에 'machine_id', 'timestamp', 'temperature' 열이 있습니다. 다음 SQL 쿼리 중 모든 기계의 평균 온도 편차보다 온도 편차가 상당히 높은 기계를 식별하는 데 도움이 되는 것은 무엇일까요? '상당히 높다'는 것은 평균 편차보다 2표준편차 이상 높다는 것을 의미합니다.
DSA-C03 문제 88
AWS SageMaker에 감정 분석 모델을 배포하고 외부 함수를 사용하여 Snowflake와 통합하려고 합니다. API 통합 객체를 생성했습니다. 모델이 'text' 필드가 있는 JSON 페이로드를 예상하고, API 통합 이름이 'sagemaker_integration'이며, SageMaker 엔드포인트 URL이 'https://your-sagemaker-endpoint.com/invoke'이고, Snowflake 함수 이름을 'predict_sentiment'로 지정하려고 한다고 가정할 때, 이 API 통합을 활용하는 외부 함수를 생성하는 가장 안전하고 효율적인 방법은 다음 중 무엇입니까?
DSA-C03 문제 89
Google Cloud A1 플랫폼에 호스팅된 모델을 호출하는 Snowflake의 외부 함수 문제를 해결하고 있습니다. 외부 함수가 지속적으로 'SQL 컴파일 오류: 외부 함수 오류: HTTP 400 잘못된 요청'을 반환합니다. API 통합이 올바르게 구성되었고 Google Cloud 프로젝트에 필요한 권한이 있는지 확인했습니다. 다음 중 이 오류의 가장 가능성 있는 원인은 무엇이며, 어떻게 진단하는 것이 가장 좋을까요?
DSA-C03 문제 90
Snowpark Feature Store를 사용하여 머신 러닝 모델의 피처를 관리하고 있습니다. 여러 피처 그룹을 생성했으며, 이제 이러한 피처를 사용하여 모델을 학습시키려고 합니다. 검색을 최적화하기 위해 특정 시점의 정확성을 사용하고자 합니다. Snowpark Feature Store를 사용하여 피처를 검색할 때 특정 시점의 정확성을 보장하는 데 필수적인 작업/구성은 무엇입니까?