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Snowflake · SF-DS · Fortgeschritten

SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) — Übungsfragen und Probeprüfung

Die SnowPro Advanced: Data Scientist Certification (DSA-C03) weist nach, dass du Data-Science-Prinzipien innerhalb von Snowflake anwenden kannst: Data-Science-Konzepte einordnen, Daten- und Feature-Engineering betreiben, Machine-Learning-Modelle bauen und bereitstellen, Snowpark für ML-Workflows nutzen und Ergebnisse visuell aufbereiten.

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Mit Angaben von Snowflake abgeglichen · September 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

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Modellbereitstellung1 / 5

Wenn du ein Modell über die Snowflake Model Registry bereitstellst: Welche Methode führt die Inferenz auf einem DataFrame aus?

AlexGanze Erklärung von Alex

Die Methode ModelVersion.run() ist die richtige API, um über die Snowflake Model Registry Inferenz auf einem DataFrame auszuführen. Nachdem du eine Modellversion über Registry.get_model().version() geholt hast, führt der Aufruf von run(df) die Vorhersagelogik des Modells aus und gibt die Ergebnisse als DataFrame zurück. predict() ähnelt der API von scikit-learn, ist aber keine Methode von ModelVersion. score() und execute() sind ebenfalls keine gültigen ModelVersion-Methoden. Die Methode run() kapselt die Deserialisierung des Modells und bietet eine einheitliche Inferenzschnittstelle, unabhängig vom zugrunde liegenden ML-Framework (scikit-learn, XGBoost, PyTorch usw.).

Quelledocs.snowflake.com

Data-Science-Grundlagen3 / 5

Welche der folgenden Beschreibungen trifft den F1-Score am besten?

AlexGanze Erklärung von Alex

Der F1-Score ist das harmonische Mittel von Precision und Recall: F1 = 2 * (P * R) / (P + R). Das harmonische Mittel bestraft ein extremes Ungleichgewicht – für einen hohen F1 müssen sowohl Precision als auch Recall hoch sein. Die Option „Das arithmetische Mittel von Precision und Recall“ (arithmetisches Mittel) wäre (P + R) / 2, was ein Ungleichgewicht weniger stark bestraft und die Leistung überschätzen würde. Die Option „Der gewichtete Durchschnitt aller Klassifikationsmetriken“ (gewichteter Durchschnitt aller Klassifikationsmetriken) ist zu allgemein und nicht die Definition von F1. Die Option „Das geometrische Mittel von Accuracy und Recall“ (geometrisches Mittel von Accuracy und Recall) verwendet die falschen Metriken und die falsche Aggregationsfunktion. F1 ist besonders nützlich bei unausgewogenen Klassen, wo Accuracy allein irreführend ist. Precision = TP/(TP+FP), Recall = TP/(TP+FN).

Quelledocs.snowflake.com

Modellentwicklung5 / 5

Ein Betrugsteam vergleicht zwei Entscheidungsschwellen für ein bewertetes Validierungsset mit 10.000 Transaktionen. Jeder erkannte Betrug spart 400 Dollar, und jeder Fehlalarm kostet 25 Dollar für die manuelle Prüfung. Übersehener Betrug und korrekt durchgelassene Transaktionen verursachen keine zusätzlichen Kosten. Schwelle TP FP FN TN A 80 120 20 9780 B 60 40 40 9860 Welche Schwelle bringt den höheren erwarteten Ertrag, und wie hoch ist er?

AlexGanze Erklärung von Alex

Eine Konfusionsmatrix wird zur Geschäftsentscheidung, sobald jede Zelle einen Wert hat. Multipliziere die Anzahlen mit ihren Auszahlungen und addiere sie: Hier bringen True Positives 400 Dollar, False Positives kosten 25, und die übrigen Zellen sind null. Schwelle A erkennt mehr Betrug, braucht dafür mehr Prüfungen und kommt netto auf 29.000 Dollar, während Schwelle B netto 23.000 erreicht. Naheliegend ist der Fehler, die Einsparungen zu zählen und die Prüfkosten zu vergessen, was 32.000 oder 24.000 ergibt. Ebenso naheliegend ist es, die Schwelle mit weniger Fehlalarmen zu bevorzugen, ohne diese Fehlalarme mit Kosten zu bewerten. Die Hinweise von scikit-learn zum Tuning von Schwellenwerten betonen dasselbe: Ein fester Cut-off von 0,5 ist selten die beste Wahl, wenn Fehler unterschiedlich viel kosten. Prüfungstipp: Schreibe für jede Zelle Ertrag = Wert x Anzahl auf und vergleiche dann die Summen.

Quellelearn.snowflake.com

* Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

So bereitest du dich mit Pass-IT auf SF-DS vor.

Aktuell 360 Übungsfragen für SF-DS, und wir ergänzen laufend neue. Übe gezielt, was dir noch fehlt.

Komm bei schwierigen Fragen weiter.

Verstehe, warum eine Antwort richtig ist. Alex erklärt dir die Zusammenhänge und beantwortet deine Rückfragen, damit du das Gelernte bei der nächsten Aufgabe anwenden kannst.

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Probiere die verfügbaren Fragen oben in der Vorschau aus.

Setze deine Lernzeit gezielt ein.

Üben auf deinem Niveau.
Für neue Übungsrunden passt Pass-IT die Schwierigkeit an deine bisherigen Antworten an.

Aus Fehlern lernen.
Falsche Antworten werden automatisch zu Lernkarten. Du bewertest beim Wiederholen, wie sicher du dich erinnerst; Pass-IT plant den nächsten Termin.

So lernst du gezielt weiter →

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Dein Readiness Score hilft dir einzuschätzen, ob du bereit für die Prüfung bist. Die Ergebnisse je Prüfungsbereich zeigen dir, wo du noch üben solltest.

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Wenn dein Readiness Score zum Prüfungstermin mindestens 80 % beträgt und du die Prüfung trotzdem nicht bestehst, erstatten wir dir den Pass-IT-Kaufpreis dieser Zertifizierung.

Für aktive, bezahlte Zugänge. Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen einreichen.

Weitere Garantiebedingungen

Zum Prüfungstermin brauchst du mindestens 80 % Readiness und einen aktiven, bezahlten Zugang zur Zertifizierung. Lege die Prüfung innerhalb deines Zugangszeitraums ab und reiche den offiziellen Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen nach der Prüfung ein.

Bei Käufen über Apple oder Google erfolgt die Erstattung über den jeweiligen Store. Die vollständigen Bedingungen regeln weitere Einzelheiten.

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Der Readiness Score beschreibt deinen Übungsstand, keine Bestehenswahrscheinlichkeit.

Garantievoraussetzung

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Mindestens 80 % Readiness
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Die Prüfungsbereiche

Das übst du für SF-DS.

Prüfungsinhalte, passende Übungen und nachvollziehbare Quellen.

Das Data-Science-Problem einordnenGewichtung siehe Leitfaden61 FragenPass-IT-Fragen

Wähle Lernverfahren und statistische Werkzeuge passend zur Frage.

  • Unterscheide überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen und ordne Regression, Klassifikation, Prognosen, Segmentierung, Clustering oder generative KI dem Problem zu.
  • Erkläre den Lebenszyklus von Sammlung und Exploration über Feature Engineering, Training und Bereitstellung bis zu Bewertung, Überwachung und Modellversionierung.
  • Interpretiere normale oder schiefe Verteilungen, Ausreißer, den zentralen Grenzwertsatz, Z- und T-Tests, Bootstrapping und Konfidenzintervalle.
Offizielle Lernziele bei Snowflake
Daten und nützliche Merkmale vorbereitenGewichtung siehe Leitfaden99 FragenPass-IT-Fragen

Mache aus Rohdaten Eingaben, aus denen ein Modell lernen kann.

  • Bereinige Daten und ziehe Stichproben mit SQL und Snowpark für Python; nutze Joins und Aggregate und behandle Duplikate, irrelevante Felder, fehlende Werte und Typen.
  • Erkunde Muster mit SQL, Snowpark und externen Notebooks; berechne beschreibende Statistiken und interpretiere Regressionssteigungen, Achsenabschnitte und Variablenbeziehungen.
  • Skaliere, normalisiere, kodiere und gruppiere Merkmale in Intervalle, leite Attribute mit DataFrames ab und verwalte Merkmale im Snowpark Feature Store.
  • Präsentiere statistische Zusammenfassungen mit Snowsight, Notebooks und Grafikbibliotheken, erkenne Ausreißer und erläutere den Geschäftsnutzen.
Offizielle Lernziele bei Snowflake
Modelle entwickeln und bewertenGewichtung siehe Leitfaden106 FragenPass-IT-Fragen

Baue Modelle und prüfe, wie gut sie das vorgesehene Problem lösen.

  • Verbinde Python, Snowpark ML, pandas und externe IDEs mit Snowflake-Daten und erkenne die unterstützten Snowpark-Sprachen.
  • Nutze Cortex-Embeddings, Prompts, Fine-Tuning und aufgabenbezogene Modelle für generative KI und Sprachaufgaben.
  • Baue automatisierte Trainingspipelines mit dynamischen Tabellen, Python-UDFs, UDTFs und Prozeduren oder externen Funktionen; optimiere Hyperparameter und wähle Metriken, Kreuzvalidierung, Holdout-Daten und Resampling.
  • Prüfe Klassifikation oder Regression mit ROC-Kurven, Konfusionsmatrizen, Residuendiagrammen und Metriken und beziehe Ergebnisse auf den erwarteten Geschäftswert.
  • Erkläre Vorhersagen mit Merkmalseinfluss, partieller Abhängigkeit, Konfidenzintervallen und SHAP-Werten.
Offizielle Lernziele bei Snowflake
Modelle bereitstellen und pflegenGewichtung siehe Leitfaden94 FragenPass-IT-Fragen

Bringe Modelle in Produktion und erkenne Leistungsänderungen.

  • Stelle externe Modelle über externe Funktionen bereit oder nutze Python-UDFs, Stages, Model Registry und Snowpark Container Services in Snowflake und speichere bei Bedarf Vorhersagen.
  • Vergleiche Produktions- und Trainingsdaten zur Erkennung von Drift oder Modellverschlechterung und bewerte AUC, Genauigkeit, Präzision, Recall oder RMSE, um erneutes Training zu planen.
  • Kennzeichne Modellmetadaten, verwalte Versionen im Model Registry und automatisiere erneutes Training im Modelllebenszyklus.
Offizielle Lernziele bei Snowflake
Diese Aufgabenformate übst du
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Mehrere passende Antworten auswählen.

Dies sind die Übungsformate von Pass-IT. Angaben zur offiziellen Prüfung findest du auf der Snowflake-Zertifizierungsseite.

Häufig gestellte Fragen

Deine Vorbereitung

Wie viel Lernzeit sollte ich für SF-DS einplanen?

Für deine Planung rechnet Pass-IT grob mit 50–120 Stunden. Mit einschlägiger Erfahrung eher weniger, beim Einstieg eher mehr. Dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen. Das ist keine Zeitvorgabe von Snowflake und kein Versprechen, in dieser Zeit prüfungsbereit zu sein.

Was brauchst du vor der Advanced Data Scientist Prüfung?

Die SnowPro Core Zertifizierung und laut Snowflakes eigener Empfehlung zwei oder mehr Jahre praktische Data-Science-Arbeit mit Snowflake im Produktivbetrieb. Im Katalog sind rund 80 Stunden veranschlagt. Die Core-Voraussetzung wird durchgesetzt, du musst sie also zuerst bestehen, egal wie viel Modellierungserfahrung du mitbringst.

Pass-IT nutzen

In welcher Sprache sind die Fragen in Pass-IT?

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen der Probefragen auf dieser Seite gelten nur für diese Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du bei Snowflake.

Wie lange gilt mein Zugang für SF-DS?

Der Zugang gilt für diese Zertifizierung für 12 Monate. Du zahlst einmal; es gibt keine automatische Verlängerung.

Wann greift die Geld-zurück-Garantie?

Die Garantie erstattet den Pass-IT-Kaufpreis dieser Zertifizierung. Voraussetzung sind ein berechtigter kostenpflichtiger Zugang und ein Readiness-Wert von mindestens 80 % aus deinen Übungsergebnissen zum Prüfungszeitpunkt. Dieser Wert kann erst ab 50 beantworteten Fragen 80 % erreichen und ist keine validierte Bestehenswahrscheinlichkeit. Lege die Prüfung während deines Zugangs ab und reiche den offiziellen Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen ein. Garantiebedingungen

Zur SF-DS-Prüfung

Wo kann ich die SF-DS-Prüfung ablegen?

Online beaufsichtigt oder Prüfungszentren vor Ort.

Wie lange dauert die Prüfung SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03)?

Die Prüfung SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) umfasst 65 Fragen und hat ein Zeitlimit von 115 Minuten.

Advanced Data Scientist oder Advanced Data Engineer?

Die Data-Scientist-Prüfung legt 31% auf model development und 25% auf deployment, es geht also darum, Modelle in Snowflake zu bauen und auszuliefern. Die Data-Engineer-Prüfung legt 28% auf data movement und 25% auf transformation, es geht also um die Pipelines, die diese Modelle speisen. Beide setzen SnowPro Core voraus, und keine steht über der anderen.

Wie lange gilt die Advanced Data Scientist Zertifizierung?

Deine Zertifizierung bleibt ab dem Erwerbsdatum zwei Jahre gültig, auch nach der Einstellung der Prüfung zum 1. November 2026. Zur Verlängerung über das Weiterbildungsprogramm musst du vor dem Ablaufdatum einen anerkannten, von einem Trainer geleiteten Snowflake-Kurs abschließen oder eine gleichwertige oder höherwertige SnowPro-Zertifizierung erwerben. Snowflake empfiehlt dir, für die Verlängerung die SnowPro Advanced: MLOps Engineer Certification in Betracht zu ziehen.

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Geld zurück bei Nichtbestehen ab 80 % Readiness – für berechtigte Käufe gemäß Garantiebedingungen.

Garantiebedingungen

Die Garantie erstattet den Pass-IT-Kaufpreis dieser Zertifizierung. Voraussetzung sind ein berechtigter kostenpflichtiger Zugang und ein Readiness-Wert von mindestens 80 % aus deinen Übungsergebnissen zum Prüfungszeitpunkt. Dieser Wert kann erst ab 50 beantworteten Fragen 80 % erreichen und ist keine validierte Bestehenswahrscheinlichkeit. Lege die Prüfung während deines Zugangs ab und reiche den offiziellen Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen ein.

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