SPS-C01 문제 6
Snowpark에서 센서 데이터를 사용하고 있습니다. 데이터에는 'temperature'(정수), 'timestamp'(타임스탬프), 'temperature'(실수), 'status'(문자열)가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 나타내는 'status'라는 이름의 Snowpark DataFrame을 생성해야 합니다. 온도 측정값의 최대 정밀도를 유지해야 하고 모든 데이터 유형이 가장 효율적이고 적절한 Snowflake 데이터 유형으로 매핑되어야 한다고 가정할 때, 명시적으로 정의된 스키마를 사용하여 Python 튜플 목록에서 DataFrame을 생성하는 가장 효율적이고 유형 안전한 방법은 다음 중 무엇일까요?
SPS-C01 문제 7
다음은 사용자 정의 테이블 함수(UDTF)를 정의하고 등록하는 Snowpark Python 코드 조각입니다.
Snowpark DataFrame 변환에 이 UDTF를 사용할 때의 동작 및 한계에 대해 다음 설명 중 가장 정확한 것은 무엇입니까?
Snowpark DataFrame 변환에 이 UDTF를 사용할 때의 동작 및 한계에 대해 다음 설명 중 가장 정확한 것은 무엇입니까?
SPS-C01 문제 8
'products_df'라는 이름의 Snowpark DataFrame이 있습니다. 이 DataFrame에는 'product_id'(INT), 'product_name'(VARCHAR), 'price'(FLOAT) 열이 있습니다. 'discounted_products' DataFrame을 생성하려고 합니다. 이 DataFrame에는 'products_df'의 모든 열과 'discounted_price'라는 새 열이 추가됩니다. 'discounted_price'는 원래 가격에서 'discount_rate' 변수로 지정된 할인율(예: 10% 할인 시 0.1)을 뺀 값으로 계산됩니다. 'discount_rate'는 'discount_table'이라는 데이터베이스 테이블에 저장되어 있습니다. 이 할인율을 변수에 로드하려고 합니다. 이 목표를 달성하는 올바른 방법을 모두 선택하세요.
SPS-C01 문제 9
'RAW EVENTS'라는 이름의 Snowflake 테이블이 있습니다. 이 테이블에는 'EVENT ID', 'TIMESTAMP', 'USER ID', 'EVENT_TYPE' 등의 열에 수많은 이벤트 데이터가 포함되어 있습니다. 'EVENT_TYPE' 열에는 다양한 이벤트 범주를 나타내는 문자열 값이 들어 있습니다. Snowpark DataFrame을 생성하려고 하는데, 테이블의 크기가 커서 초기 탐색 및 테스트를 위해 데이터의 일부만 샘플링하려고 합니다. 다음 코드 조각 중 'RAW EVENTS' 테이블의 행 중 약 1%를 포함하는 'sampled_df'라는 이름의 샘플링된 Snowpark DataFrame을 가장 정확하고 효율적으로 생성하는 것은 무엇입니까?
SPS-C01 문제 10
데이터 엔지니어링 팀이 'ANALYTICS' 데이터베이스의 'TRANSFORMATIONS' 스키마에 여러 개의 Snowpark Python UDF(사용자 정의 함수)와 UDTF(사용자 정의 함수 템플릿)를 생성했습니다. 데이터 과학 팀은 데이터 분석 노트북에서 이러한 함수를 사용해야 합니다. 데이터 과학 팀의 역할('DATA SCIENTIST')이 이러한 UDF와 UDTF를 검색하고 실행할 수 있도록 부여해야 하는 최소 권한은 무엇입니까?