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Snowflake · SF-DS · Avancé

SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) — Questions d'entraînement et examen blanc

La certification SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) valide ta capacité à appliquer les principes de la data science au sein de Snowflake : définir les concepts de data science, mener le travail de préparation des données et de feature engineering, construire et déployer des modèles de machine learning, exploiter Snowpark pour les workflows ML, et présenter les résultats par la visualisation.

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65Questions par examen blanc Pass-IT
115minDurée limite de l’examen blanc Pass-IT

Examen officiel SF-DS : 750 points sur 1000 pour réussir.

Vérifié auprès de Snowflake · septembre 2026 · Version actuelle de l’examen

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Découvre comment tu apprends avec Pass-IT.

Réponds à une question d’exemple pour SF-DS et lis l’explication avec sa source. Ici même, sans inscription.

Déploiement de modèles1 / 5

Lorsque tu déploies un modèle via le Snowflake Model Registry, quelle méthode exécute l'inférence sur un DataFrame ?

AlexExplication complète d’Alex

La méthode ModelVersion.run() est l'API correcte pour exécuter une inférence sur un DataFrame via le Snowflake Model Registry. Après avoir récupéré une version de modèle avec Registry.get_model().version(), l'appel à run(df) exécute la logique de prédiction du modèle et renvoie les résultats sous forme de DataFrame. predict() ressemble à l'API de scikit-learn, mais ce n'est pas une méthode de ModelVersion. score() et execute() ne sont pas non plus des méthodes valides de ModelVersion. La méthode run() masque la désérialisation du modèle et fournit une interface d'inférence unifiée, quel que soit le framework de ML sous-jacent (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, etc.).

Sourcedocs.snowflake.com

Concepts de data science3 / 5

Laquelle des propositions suivantes décrit le mieux le score F1 ?

AlexExplication complète d’Alex

Le score F1 est la moyenne harmonique de la précision et du rappel : F1 = 2 * (P * R) / (P + R). La moyenne harmonique pénalise les déséquilibres extrêmes — pour obtenir un F1 élevé, la précision et le rappel doivent tous deux être élevés. L'option “La moyenne arithmétique de la précision et du rappel” (moyenne arithmétique) donnerait (P + R) / 2, qui pénalise moins fortement le déséquilibre et surestimerait la performance. L'option “La moyenne pondérée de toutes les métriques de classification” (moyenne pondérée de toutes les métriques de classification) est trop large et ne correspond pas à la définition du F1. L'option “La moyenne géométrique de l'exactitude et du rappel” (moyenne géométrique de l'exactitude et du rappel) utilise les mauvaises métriques et la mauvaise fonction d'agrégation. Le F1 est particulièrement utile pour les classes déséquilibrées, où l'exactitude seule est trompeuse. Précision = TP/(TP+FP), Rappel = TP/(TP+FN).

Sourcedocs.snowflake.com

Développement de modèles5 / 5

Une équipe antifraude compare deux seuils de décision sur un jeu de validation scoré de 10 000 transactions. Chaque fraude détectée fait économiser 400 dollars, chaque fausse alerte coûte 25 dollars en revue manuelle, et les fraudes manquées comme les transactions correctement acceptées n’entraînent aucun coût supplémentaire. Seuil TP FP FN TN A 80 120 20 9780 B 60 40 40 9860 Quel seuil offre le gain attendu le plus élevé, et quel est-il ?

AlexExplication complète d’Alex

Une matrice de confusion devient une décision métier dès que chaque case a une valeur. Multiplie les effectifs par leurs gains et additionne-les : ici, les vrais positifs rapportent 400 dollars, les faux positifs coûtent 25 et les autres cases valent zéro. Le seuil A détecte plus de fraudes au prix de davantage de revues et dégage 29 000 dollars nets, tandis que le seuil B en dégage 23 000. Les erreurs tentantes consistent à compter les économies en oubliant les coûts de revue, ce qui donne 32 000 ou 24 000, ou à préférer le seuil qui produit moins de fausses alertes sans leur attribuer de coût. Le guide de scikit-learn sur l’ajustement des seuils fait la même remarque : un seuil fixe de 0,5 est rarement le meilleur choix quand les erreurs n’ont pas le même coût. Conseil pour l’examen : écris gain = valeur x effectif pour chaque case, puis compare les totaux.

Sourcelearn.snowflake.com

* Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

Comment te préparer à SF-DS avec Pass-IT.

Actuellement, 360 questions d’entraînement pour SF-DS, et nous en ajoutons régulièrement. Concentre-toi sur ce qu’il te reste à apprendre.

Avance quand une question te bloque.

Comprends pourquoi une réponse est correcte. Alex t’explique les notions et répond à tes questions pour que tu puisses appliquer ce que tu apprends à l’exercice suivant.

Découvrir Alex →

Essaie les questions disponibles dans l’aperçu ci-dessus.

Utilise ton temps d’étude à bon escient.

Entraîne-toi à ton niveau.
Pour les nouvelles séances d’entraînement, Pass-IT adapte la difficulté à tes réponses précédentes.

Apprends de tes erreurs.
Les réponses incorrectes deviennent automatiquement des fiches de révision. En les revoyant, tu évalues à quel point tu te souviens de la réponse ; Pass-IT programme la prochaine révision.

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Essaie les questions disponibles dans l’aperçu ci-dessus.

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Ton examen blanc SF-DS

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Aborde l’examen avec plus de confiance.

Ton Readiness Score t’aide à évaluer si tu es prêt pour l’examen. Les résultats par domaine te montrent où tu devrais continuer à t’entraîner.

Remboursé si tu échoues malgré 80 % de Readiness.
Si ton Readiness Score atteint au moins 80 % au moment de l’examen et que tu échoues malgré tout, nous te remboursons le prix d’achat Pass-IT de cette certification.

Pour les accès payants actifs. Envoie la preuve de ton échec sous 14 jours.

Autres conditions de la garantie

Au moment de l’examen, tu dois avoir au moins 80 % de Readiness et un accès payant actif à la certification. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec dans les 14 jours suivant l’examen.

Pour les achats via Apple ou Google, le remboursement passe par la boutique concernée. Consulte les conditions complètes pour les autres modalités.

Voir les conditions de la garantie →

Le Readiness Score décrit tes progrès à l’entraînement, pas une probabilité de réussite.

Condition de la garantie

80%

Au moins 80 % de Readiness
au moment de l’examen

Remboursement en cas d’échec

Nombre de questions et paramètres des examens blancs issus du catalogue Pass-IT actuel.

Les domaines de l’examen

Ce que tu travailles pour SF-DS.

Les sujets de l’examen, des exercices adaptés et des sources à consulter.

Définir le problème de data scienceConsulte le guide pour la pondération61 QuestionsQuestions Pass-IT

Choisis les méthodes d’apprentissage et outils statistiques adaptés à la question.

  • Distingue apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, puis associe régression, classification, prévision, segmentation, clustering ou IA générative au problème.
  • Explique le cycle de vie, de la collecte et l’exploration à la création de variables, l’entraînement, le déploiement, l’évaluation, le suivi et la gestion des versions.
  • Interprète distributions normales ou asymétriques, valeurs aberrantes, théorème central limite, tests Z et T, bootstrap et intervalles de confiance.
Objectifs officiels Snowflake
Préparer les données et les variablesConsulte le guide pour la pondération99 QuestionsQuestions Pass-IT

Transforme les données brutes en entrées utiles à l’apprentissage.

  • Nettoie et échantillonne avec SQL et Snowpark pour Python, en utilisant jointures et agrégations et en traitant doublons, champs inutiles, valeurs manquantes et types.
  • Explore les motifs avec SQL, Snowpark et des notebooks externes ; calcule les statistiques descriptives et interprète pentes, ordonnées à l’origine et relations entre variables.
  • Mets les variables à l’échelle, normalise, encode et regroupe en intervalles, crée des attributs dérivés avec les DataFrames et gère les variables dans Snowpark Feature Store.
  • Utilise Snowsight, Notebooks et bibliothèques graphiques pour présenter les résumés statistiques, identifier les valeurs aberrantes et expliquer l’intérêt métier.
Objectifs officiels Snowflake
Développer et évaluer les modèlesConsulte le guide pour la pondération106 QuestionsQuestions Pass-IT

Construis des modèles et examine leur réponse au problème visé.

  • Connecte Python, Snowpark ML, pandas et des IDE externes aux données Snowflake et identifie les langages Snowpark pris en charge.
  • Utilise embeddings Cortex, prompts, fine-tuning et modèles spécialisés pour l’IA générative et les tâches linguistiques.
  • Construis des pipelines d’entraînement automatisés avec tables dynamiques, UDF, UDTF et procédures Python ou fonctions externes ; ajuste les hyperparamètres et choisis métriques, validation croisée, jeux réservés et rééchantillonnage.
  • Valide classification ou régression avec courbes ROC, matrices de confusion, graphiques de résidus et métriques, en reliant les résultats à la valeur métier attendue.
  • Explique les prédictions avec influence des variables, dépendance partielle, intervalles de confiance et valeurs SHAP.
Objectifs officiels Snowflake
Déployer et maintenir les modèlesConsulte le guide pour la pondération94 QuestionsQuestions Pass-IT

Mets les modèles en production et détecte l’évolution de leurs performances.

  • Expose les modèles externes via des fonctions externes ou déploie dans Snowflake avec UDF Python, stages, Model Registry et Snowpark Container Services, en stockant les prédictions selon le besoin.
  • Compare données de production et d’entraînement pour détecter dérive ou dégradation, puis évalue AUC, exactitude, précision, rappel ou RMSE pour décider d’un nouvel entraînement.
  • Étiquette les métadonnées, gère les versions dans Model Registry et automatise le réentraînement dans le cycle de vie du modèle.
Objectifs officiels Snowflake
Les formats de questions que tu peux travailler
Choix multiple
Sélectionne une réponse.
Réponse multiple
Sélectionne plusieurs réponses pertinentes.

Ce sont les formats d’entraînement de Pass-IT. Consulte la page de certification Snowflake pour les informations sur l’examen officiel.

Questions fréquentes

Ta préparation

Combien de temps prévoir pour préparer SF-DS ?

Pour t’aider à t’organiser, Pass-IT estime environ 50–120 heures. Avec une expérience pertinente, tu te situeras plutôt vers le bas de cette fourchette ; si tu débutes, plutôt vers le haut. Tes besoins peuvent aussi être en dehors de cette plage. Ce n’est ni une durée imposée par Snowflake, ni une promesse d’être prêt pour l’examen dans ce délai.

Que te faut-il avant l'examen Advanced Data Scientist ?

La certification SnowPro Core, plus deux ans ou plus de pratique data science sur Snowflake en production selon les recommandations de Snowflake. Le catalogue prévoit environ 80 heures. Le prérequis Core est vérifié, tu dois donc le décrocher d'abord, quelle que soit ton expérience en modélisation.

Utiliser Pass-IT

Dans quelle langue sont les questions de Pass-IT ?

Les questions de l’application sont actuellement en anglais. Les traductions des questions d’exemple de cette page concernent uniquement cet aperçu. Consulte Snowflake pour connaître les langues proposées pour l’examen officiel.

Combien de temps dure mon accès à SF-DS ?

L’accès à cette certification dure 12 mois. Tu paies une seule fois, sans renouvellement automatique.

Quand la garantie de remboursement s’applique-t-elle ?

La garantie rembourse le prix d’achat Pass-IT de cette certification. Tu dois disposer d’un accès payant éligible et d’un Readiness Score d’au moins 80 %, calculé à partir de tes résultats d’entraînement, au moment de l’examen. Ce score ne peut atteindre 80 % qu’après au moins 50 questions répondues et ne constitue pas une probabilité de réussite validée. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec sous 14 jours. Conditions de la garantie

L’examen SF-DS

Où puis-je passer l’examen SF-DS ?

Surveillé en ligne ou centres d'examen sur place.

Combien de temps dure l’examen SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) ?

L’examen SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) comporte 65 questions et le temps imparti est de 115 minutes.

Advanced Data Scientist ou Advanced Data Engineer ?

L'examen data scientist met 31% sur model development et 25% sur deployment : il s'agit de construire et de livrer des modèles dans Snowflake. L'examen data engineer met 28% sur data movement et 25% sur transformation : il s'agit des pipelines qui les alimentent. Les deux exigent SnowPro Core et aucun ne prime sur l'autre.

Combien de temps la certification Advanced Data Scientist reste-t-elle valable ?

Ta certification reste valable deux ans à compter de son obtention, y compris après le retrait de l’examen à compter du 1er novembre 2026. Pour la renouveler par le programme de formation continue, tu dois terminer un cours Snowflake éligible animé par un formateur ou obtenir une certification SnowPro équivalente ou de niveau supérieur avant son expiration. Pour ce renouvellement, Snowflake te recommande d’envisager la SnowPro Advanced: MLOps Engineer Certification.

Ta préparation à SF-DS

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12 mois d’accès à SF-DS · Sans renouvellement automatique

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Les questions de l’application sont actuellement en anglais.

Essayer 20 questions gratuitementCompte gratuit requis. Sans carte bancaire.

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Remboursement en cas d’échec avec au moins 80 % de Readiness, pour les achats éligibles selon les conditions de la garantie.

Conditions de la garantie

La garantie rembourse le prix d’achat Pass-IT de cette certification. Tu dois disposer d’un accès payant éligible et d’un Readiness Score d’au moins 80 %, calculé à partir de tes résultats d’entraînement, au moment de l’examen. Ce score ne peut atteindre 80 % qu’après au moins 50 questions répondues et ne constitue pas une probabilité de réussite validée. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec sous 14 jours.

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Certifications associées

SnowPro Advanced: Administrator (ADA-C02)SnowPro Advanced: Architect (ARA-C01)SnowPro Advanced: Data Analyst (DAA-C01)SnowPro Advanced: Data Engineer (DEA-C02)Toutes les certifications Snowflake →