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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.
Verificado con Snowflake · abril de 2026Versión actual del examen
Resumen
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.
Dominios del examen
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.
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.
Formato
Qué esperar
Ojo con esto
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.
- 01Snowpark 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.
- 02Feature 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.
- 03Model 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.
- 04UDFs 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.
- 05Data 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.
Detalles
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.
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