EnglishDeutschFrançaisEspañolPortuguês

Snowflake · SF-DS · Advanced

SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Practica preguntas reales de SF-DS, sin dumps. Alex explica cada respuesta y tu Readiness Score te dice cuándo estás listo para aprobar.

65Preguntas
115minLímite de tiempo
750/ 1000Puntuación para aprobar

Verificado con Snowflake · abril de 2026Versión actual del examen

Sobre el examen

La certificación SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) valida la capacidad de implementar flujos de trabajo de Machine Learning en Snowflake, incluyendo Feature Engineering, entrenamiento e implementación de modelos con Snowpark ML, uso del Snowflake Model Registry y Feature Store, e integración con frameworks externos de ML. Evalúa la aplicación práctica de la ciencia de datos dentro de las capacidades nativas de Snowflake.

Esta certificación está dirigida a científicos de datos, ingenieros de ML y analistas avanzados con dos o más años de experiencia aplicando técnicas de Machine Learning en Snowflake. Demuestra la capacidad de ejecutar flujos de trabajo de ML en la infraestructura de Snowflake en entornos de producción.

Qué entra en el examen

El examen consta de 65 preguntas — selección múltiple, respuesta múltiple y verdadero/falso — que deben completarse en 115 minutos. Las preguntas cubren cuatro dominios: Snowpark ML & Feature Engineering (30 %), Model Training & Deployment (25 %), Data Exploration & Preparation (25 %) y ML Operations & Governance (20 %). La puntuación para aprobar es de 750 sobre 1000. Snowpark ML y Feature Engineering representan el segmento más grande — la experiencia práctica con la API es imprescindible.

Data Science Concepts17%

Apply data science methodologies, statistics, and ML fundamentals within the Snowflake ecosystem.

Data Preparation and Feature Engineering27%

Prepare data, engineer features, and handle data quality using Snowflake SQL, Snowpark, and ML functions.

Model Development31%

Build, train, and evaluate ML models using Snowpark ML, Snowflake ML functions, and integrated frameworks.

Model Deployment25%

Deploy, monitor, and manage ML models in production using Snowflake model registry and serving infrastructure.

FuenteSnowflake página del examen

Qué esperar

Opción múltiple70%
Respuesta múltiple30%

Pruébalo ahora

Practica preguntas reales de SF-DS

Cinco preguntas de muestra de nuestro banco de SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03). Responde una — Alex, tu tutor con IA, te explica el porqué. Preparación real, sin dumps.

Dónde se atascan los candidatos

Los científicos de datos que entrenan modelos de Machine Learning exclusivamente fuera de Snowflake a menudo fallan en preguntas sobre APIs de Snowpark ML, Snowflake Model Registry, Feature Store y patrones de inferencia basados en UDFs.

  1. 01
    Snowpark ML vs. externo — No comprender cuándo usar Snowpark ML (nativo en Snowflake, sin movimiento de datos) frente a frameworks externos (sacan los datos, más flexibilidad) provoca errores en la elección de arquitectura.
  2. 02
    Feature Store — No conocer el Feature Store de Snowflake — cómo se registran, versionan y sirven las features tanto para entrenamiento como para inferencia — causa errores en preguntas de Feature Engineering.
  3. 03
    Model Registry — Confundir Snowflake Model Registry (versionado y metadatos de modelos en Snowflake) con registros externos (MLflow, Weights & Biases) y no comprender los mecanismos de despliegue provoca errores de MLOps.
  4. 04
    UDFs para inferencia — No comprender cómo se utilizan las UDFs de Python y las UDFs vectorizadas para la inferencia de modelos directamente en Snowflake — incluyendo las limitaciones de dependencias de paquetes y memoria — causa errores de despliegue.
  5. 05
    Data Leakage — No detectar Data Leakage en pipelines de Feature Engineering — especialmente con datos de series temporales donde la información futura puede filtrarse en las features de entrenamiento — provoca errores en preguntas de validación de modelos.

Logística del examen

Se ofrece en línea a través del Snowflake Certification Portal. Disponible en inglés y japonés. La certificación es válida por 2 años. La renovación requiere recertificación o créditos de educación continua. El costo del examen es de 375 USD. Requisito previo: certificación SnowPro Core activa.

Precio del examen$375 USD
ModalidadOnline proctored or onsite testing centers.
Política de repeticiónNo waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Validez2 años
Salidas profesionalesSenior Data Scientist, ML Engineer, AI Architect, Snowflake ML Specialist, Data Science Lead.
RenovaciónPass the current version of the SnowPro Advanced: Data Scientist exam to recertify every 2 years.
Tiempo de estudio~80 horas

FuenteSnowflake página del examen

Antes de reservar el examen

¿Aprobarías SF-DS hoy?

Haz la revisión de preparación gratis. Responde preguntas reales de SF-DS y obtén tu Readiness Score en cada dominio.

Empezar la revisión gratis20 preguntas · gratis

Llega al 80 % de preparación el día del examen. Apruebas o te devolvemos el dinero.

¿Ya lo tienes claro? Consigue SF-DS por $29.99 →