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SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) — Übungsfragen und Probeprüfung
Übe echte SF-DS-Fragen, keine Dumps. Alex erklärt jede Antwort, und dein Readiness Score zeigt dir, wann du bereit bist zu bestehen.
Geprüft gegen Snowflake · April 2026Aktuelle Prüfungsversion
Überblick
Über die Prüfung
Die SnowPro Advanced: Data Scientist Certification (DSA-C03) bestätigt die Fähigkeit, Machine-Learning-Workflows auf Snowflake umzusetzen – einschließlich Feature Engineering, Modelltraining und -deployment mit Snowpark ML, Einsatz von Snowflake Model Registry und Feature Store sowie der Integration externer ML-Frameworks. Sie prüft die praktische Anwendung von Data Science innerhalb der nativen Snowflake-Funktionalitäten.
Diese Zertifizierung richtet sich an Data Scientists, ML Engineers und Analytics Engineers mit mindestens zwei Jahren Erfahrung in der Anwendung von Machine-Learning-Techniken auf Snowflake. Sie belegt die Fähigkeit, ML-Workflows auf Snowflake-Infrastruktur produktiv zu betreiben.
Prüfungsbereiche
Was geprüft wird
Die Prüfung umfasst 65 Fragen – Multiple-Choice, Multiple-Select und Wahr/Falsch – die in 115 Minuten bearbeitet werden müssen. Die Fragen verteilen sich auf vier Bereiche: Snowpark ML & Feature Engineering (30 %), Model Training & Deployment (25 %), Data Exploration & Preparation (25 %) und ML Operations & Governance (20 %). Die Bestehensgrenze liegt bei 750 von 1000 Punkten. Snowpark ML und Feature Engineering machen das größte Segment aus – praktische Erfahrung mit der API ist unerlässlich.
Apply data science methodologies, statistics, and ML fundamentals within the Snowflake ecosystem.
Prepare data, engineer features, and handle data quality using Snowflake SQL, Snowpark, and ML functions.
Build, train, and evaluate ML models using Snowpark ML, Snowflake ML functions, and integrated frameworks.
Deploy, monitor, and manage ML models in production using Snowflake model registry and serving infrastructure.
QuelleSnowflake Prüfungsseite
Format
Was dich erwartet
Achtung
Wo Kandidaten sich schwertun
Data Scientists, die Machine-Learning-Modelle ausschließlich außerhalb von Snowflake trainieren, scheitern häufig an Fragen zu Snowpark ML-APIs, Snowflake Model Registry, Feature Store und UDF-basierten Inferenz-Mustern.
- 01Snowpark ML vs. extern — Fehlendes Verständnis, wann Snowpark ML (nativ in Snowflake, kein Datentransfer) gegenüber externen Frameworks (bringen Daten heraus, mehr Flexibilität) eingesetzt werden sollte, führt zu Fehlern bei der Architekturwahl.
- 02Feature Store — Unkenntnis über Snowflakes Feature Store – wie Features registriert, versioniert und sowohl für Training als auch Inferenz bereitgestellt werden – verursacht Fehler bei Feature-Engineering-Fragen.
- 03Model Registry — Die Verwechslung der Snowflake Model Registry (Modellversionierung und Metadaten in Snowflake) mit externen Registrys (MLflow, Weights & Biases) und fehlendes Verständnis der Deployment-Mechanismen führt zu MLOps-Fehlern.
- 04UDFs für Inferenz — Fehlendes Verständnis, wie Python-UDFs und vektorisierte UDFs für die Modellinferenz direkt in Snowflake genutzt werden – einschließlich Einschränkungen bei Paketabhängigkeiten und Speicher – verursacht Deployment-Fehler.
- 05Data Leakage — Fehlendes Erkennen von Data Leakage in Feature-Engineering-Pipelines – insbesondere bei Zeitreihendaten, wo zukünftige Informationen in Trainingsfeatures gelangen können – führt zu Fehlern bei Fragen zur Modellvalidierung.
Details
Prüfungslogistik
Die Prüfung wird online über das Snowflake Certification Portal angeboten. Verfügbar in Englisch und Japanisch. Die Zertifizierung ist 2 Jahre gültig. Zur Verlängerung ist eine erneute Prüfung oder der Nachweis von Fortbildungspunkten erforderlich. Die Prüfungsgebühr beträgt 375 USD. Voraussetzung: eine aktive SnowPro Core-Zertifizierung.
QuelleSnowflake Prüfungsseite
Bevor du die Prüfung buchst
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