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Snowflake · SF-SP · Intermediate

SnowPro Specialty: Snowpark (SPS-C01)

Bestätigt Spezialkenntnisse in der Entwicklung von Datenverarbeitungs- und ML-Anwendungen mit Snowpark, einschließlich DataFrames, UDFs und Snowpark ML. 55+ KI-generierte Übungsfragen mit Erklärungen. Kostenlos testen, Bestehensgarantie.

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7 Tage kostenlos testen, keine Kreditkarte nötig

55 Fragen
85min Zeitlimit
750/ 1000 Bestehensgrenze
$225 USD Prüfungsgebühr

Überblick

Über die Prüfung

Die SnowPro Specialty: Snowpark Certification (SPS-C01) bestätigt die Fähigkeit, Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Anwendungen mit dem Snowpark-Framework zu erstellen – einschließlich DataFrames, UDFs, Stored Procedures, Snowpark ML und der Integration mit Python-, Java- und Scala-Ökosystemen. Sie prüft die praktische Beherrschung der programmatischen Entwicklung auf Snowflake.

Diese Zertifizierung richtet sich an Datenentwickler, ML Engineers und Softwareingenieure mit mindestens einem Jahr Erfahrung in der Snowpark-Entwicklung. Sie belegt die Fähigkeit, produktionsreife Datenverarbeitungsanwendungen mit Snowpark zu erstellen.

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: DataFrames & Data Manipulation (30 %), UDFs & Stored Procedures (25 %), Snowpark ML (25 %) und Session Management & Deployment (20 %). Die Bestehensgrenze liegt bei 750 von 1000 Punkten. DataFrames und UDFs machen über die Hälfte der Prüfung aus – beherrschen Sie die DataFrame-API im Detail.

Snowpark Concepts 15%

Understand Snowpark architecture, DataFrame API, and session management.

Snowpark API for Python 30%

Use Snowpark Python API for data manipulation, UDFs, stored procedures, and ML integration.

Snowpark for Data Transformations 35%

Build data pipelines and transformations using Snowpark DataFrames, joins, aggregations, and window functions.

Snowpark Performance Optimization 20%

Optimize Snowpark queries, caching, pushdown operations, and warehouse sizing.

Format

Was dich erwartet

multiple choice
70%
multiple response
30%

Achtung

Wo Kandidaten scheitern

Entwickler, die mit PySpark oder Pandas vertraut sind, gehen oft davon aus, dass die Snowpark-API identisch ist, und scheitern an Fragen zu Snowpark-spezifischen Verhaltensweisen wie Lazy Evaluation, Session-Scoping und UDF-Bereitstellungsmustern.

  1. 01
    Lazy vs. Eager Evaluation — Fehlendes Verständnis, dass Snowpark DataFrames Lazy Evaluation verwenden (Transformationen werden erst beim Aufruf von collect(), show() oder save_as_table() ausgeführt) und wie sich dies auf Debugging und Leistung auswirkt, führt zu zentralen Fehlern.
  2. 02
    Session-Objekt-Scope — Fehlendes Verständnis, dass das Session-Objekt an ein bestimmtes Warehouse und eine Datenbank/ein Schema gebunden ist und dass verschiedene Ausführungskontexte (Stored Procedures, UDFs) möglicherweise eigene Session-Einstellungen erfordern, verursacht Laufzeitfehler.
  3. 03
    UDF-Typen — Die Verwechslung von Scalar UDFs (eine Zeile rein, ein Wert raus), Vectorized UDFs (Pandas-Serien für Batch-Verarbeitung) und UDTFs (tabellenwertige Funktionen) sowie deren jeweilige Leistungsmerkmale führt zu falschen Implementierungsentscheidungen.
  4. 04
    Snowpark vs. PySpark — Die Annahme, dass die Snowpark-API identisch mit PySpark ist – trotz Unterschieden bei der Join-Syntax, Spaltennamenauflösung, Typumwandlung und bei fehlenden Operationen – verursacht Fehler bei API-Nutzungsfragen.
  5. 05
    Stored Procedure-Ausführung — Fehlendes Verständnis, dass Snowpark Stored Procedures auf dem Snowflake-Server ausgeführt werden (nicht auf dem Client), mit eingeschränktem Paketzugang und spezifischen Sicherheitsanforderungen (Owner's Rights vs. Caller's Rights) führt zu Deployment-Fehlern.

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 250 USD. Voraussetzung: eine aktive SnowPro Core-Zertifizierung.

Prüfungsart Online proctored or onsite testing centers.
Wiederholungsregelung No waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Gültigkeit 2 Jahre
Karrieremöglichkeiten Data Engineer, Python Developer, ML Engineer, Snowflake Developer, Data Platform Engineer.
Verlängerung Pass the current version of the SnowPro Specialty: Snowpark exam to recertify every 2 years.
Lernzeit ~50 Stunden
Offizieller Leitfaden Auf Herstellerseite ansehen

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