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DSA-C02 無料問題集
DSA-C02 資格取得

質問 1：
All Snowpark ML modeling and preprocessing classes are in the ________ namespace?
A. snowflake.scikit.modeling
B. snowflake.ml.modeling
C. snowpark.ml.modeling
D. snowflake.sklearn.modeling
正解：B
解説: (Pass4Test メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Which tools helps data scientist to manage ML lifecycle & Model versioning?
A. CRUX
B. MLFlow
C. Albert
D. Pachyderm
正解：B,D
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質問 3：
Which is the visual depiction of data through the use of graphs, plots, and informational graphics?
A. Data Virtualization
B. Data Interpretation
C. Data Mining
D. Data visualization
正解：C
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質問 4：
Which one is not the feature engineering techniques used in ML data science world?
A. Statistical
B. Binning
C. Imputation
D. One hot encoding
正解：A
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質問 5：
Which object records data manipulation language (DML) changes made to tables, including inserts, updates, and deletes, as well as metadata about each change, so that actions can be taken using the changed data of Data Science Pipelines?
A. OFFSET
B. Stream
C. Delta
D. Dynamic tables
E. Task
F. Tags
正解：B
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質問 6：
Which of the following Functions do Support Windowing?
A. ENCRYPT
B. LISTAGG
C. HASH_AGG
D. EXTRACT
正解：B
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質問 7：
You are training a binary classification model to support admission approval decisions for a college degree program.
How can you evaluate if the model is fair, and doesn't discriminate based on ethnicity?
A. Evaluate each trained model with a validation datasetand use the model with the highest accuracy score.
B. Remove the ethnicity feature from the training dataset.
C. None of the above.
D. Compare disparity between selection rates and performance metrics across ethnicities.
正解：D
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Snowflake DSA-C02 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Data Science Concepts: This portion of the test includes basic machine learning principles, problem types, the machine learning lifecycle, and statistical ideas that are crucial for data science workloads for analysts and data scientists. It guarantees that applicants comprehend data science theory inside the framework of Snowflake's platform.
トピック 2	Data Preparation and Feature Engineering: This section of the test includes data cleansing, exploratory data analysis, feature engineering, and data visualization using Snowflake for data analysts and machine learning developers. It evaluates proficiency in data preparation for model building and stakeholder presentation.
トピック 3	Data Pipelining: This domain focuses on creating efficient data science pipelines and enhancing data through data-sharing sources for data engineers and ETL specialists. It evaluates the capacity to establish reliable data flows throughout the ecosystem of Snowflake.
トピック 4	Model Deployment: For MLOps engineers and data scientists, this domain covers the process of moving models into production, assessing model effectiveness, retraining models, and understanding model lifecycle management tools. It ensures candidates can operationalize machine learning models in a Snowflake-based production environment.

参照：https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-datascientist/

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