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Snowflake · SF-DS · Advanced

SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03)

Valida conocimientos avanzados en la aplicación de métodos integrales de ciencia de datos con Snowflake, incluyendo Machine Learning, Feature Engineering e implementación de modelos. 65+ preguntas de práctica con IA y explicaciones. Prueba gratis, garantía de aprobado.

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7 días de prueba gratis, sin tarjeta de crédito

65 Preguntas
115min Límite de tiempo
750/ 1000 Puntaje para aprobar
$375 USD Costo del examen

Descripción

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 cubre 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 Concepts 17%

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

Data Preparation and Feature Engineering 27%

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

Model Development 31%

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

Model Deployment 25%

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

Formato

Qué esperar

multiple choice
70%
multiple response
30%

Atención

Donde los candidatos fallan

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.

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.

Modalidad Online proctored or onsite testing centers.
Política de repetición No waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Validez 2 años
Salidas profesionales Senior Data Scientist, ML Engineer, AI Architect, Snowflake ML Specialist, Data Science Lead.
Renovación Pass the current version of the SnowPro Advanced: Data Scientist exam to recertify every 2 years.
Tiempo de estudio ~80 horas
Guía oficial Ver en sitio del proveedor

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