DSA-C03 문제 31
Snowflake 모델 레지스트리를 설정하고 여러 버전의 머신 러닝 모델을 관리하고 있습니다. 특정 버전의 모델을 프로그래밍 방식으로 검색하여 Snowflake Snowpark Python UDE 내에서 추론을 위해 로드하려고 합니다. 레지스트리 이름이 'my_registry'이고 모델 이름이 'credit risk_model'이며 버전 'v2'를 검색하려고 한다고 가정해 보겠습니다. Snowpark Python을 사용하여 이를 어떻게 구현할 수 있을까요?
DSA-C03 문제 32
Snowflake에서 이탈 예측 모델을 위한 고객 데이터를 준비하는 작업을 맡게 되었습니다. 'customers'(customer_id, name, signup_date, plan_id) 테이블과 'usage'(customer_id, usage_date, data_used_gb) 테이블 두 개가 있습니다. 지난 30일 동안 각 고객의 총 데이터 사용량을 계산하고 이를 고객 정보와 조인하는 Snowpark DataFrame을 생성해야 합니다. 그러나 'usage' 테이블에는 음수 값을 가진 오류가 있는 항목이 포함되어 있으며, 이는 0으로 처리해야 합니다. 또한 일부 고객은 지난 30일 동안 사용량 데이터가 없을 수 있으며, 이러한 고객은 총 데이터 사용량을 0으로 설정하여 최종 결과에 포함해야 합니다. 다음 Snowpark Python 코드 조각 중 이를 올바르게 구현하는 것은 무엇입니까?
DSA-C03 문제 33
Snowpark Python에서 NetworkX 라이브러리를 사용하여 'USER CONNECTIONS'라는 Snowflake 테이블에 저장된 소셜 네트워크 데이터를 분석하고 있습니다. 이 테이블에는 사용자 간 연결을 나타내는 'USER ID' 열과 'CONNECTED USER' 열이 있습니다. 네트워크에서 영향력 있는 노드를 파악하기 위해 '매개 중심성'이 가장 높은 사용자를 찾고자 합니다. Snowpark Python 코드 조각 중 어떤 것이 매개 중심성이 가장 높은 상위 5명의 사용자를 정확하게 계산하고 표시할 수 있을까요?
DSA-C03 문제 34
데이터 과학 팀은 Snowflake Cortex를 사용하여 긴 고객 지원 티켓을 요약하는 다양한 방법을 평가하고 있습니다. 목표는 핵심 문제와 해결책을 간결하게 요약하는 것입니다. 효율성, 비용 효율성, 확장성의 필요성을 고려할 때, Snowflake 내에서 이 목표를 달성하는 데 적합한 접근 방식은 무엇입니까? (해당되는 모든 항목 선택)
DSA-C03 문제 35
scikit-learn을 사용하여 Python으로 로지스틱 회귀 모델을 학습시켰고, 이를 Snowflake에 Python 저장 프로시저로 배포할 계획입니다. 배포를 위해 모델을 직렬화해야 합니다. 다음 코드 조각을 살펴보겠습니다.