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Snowflake · SF-SP · Intermediate

SnowPro Specialty: Snowpark (SPS-C01)

Valide des connaissances spécialisées dans le développement d'applications de traitement de données et de ML avec Snowpark, incluant les DataFrames, les UDFs et Snowpark ML. 55+ questions pratiques IA avec explications. Essai gratuit, garantie de réussite.

Essai gratuit

7 jours d’essai gratuit, sans carte bancaire

55 Questions
85min Durée
750/ 1000 Score requis
$225 USD Frais d’examen

Aperçu

À propos de l’examen

La certification SnowPro Specialty : Snowpark (SPS-C01) valide la capacité à construire des applications de traitement de données et de Machine Learning avec le framework Snowpark, incluant les DataFrames, les UDFs, les Stored Procedures, Snowpark ML et l'intégration avec les écosystèmes Python, Java et Scala. Elle évalue la maîtrise pratique du développement programmatique sur Snowflake.

Cette certification s'adresse aux développeurs de données, ingénieurs ML et ingénieurs logiciels ayant au moins un an d'expérience en développement Snowpark. Elle démontre la capacité à créer des applications de traitement de données de qualité production avec Snowpark.

Domaines

Contenu de l’examen

L'examen comprend 65 questions — choix multiples, réponses multiples et vrai/faux — à compléter en 115 minutes. Les questions couvrent quatre domaines : DataFrames & Data Manipulation (30 %), UDFs & Stored Procedures (25 %), Snowpark ML (25 %) et Session Management & Deployment (20 %). Le score de réussite est de 750 sur 1000. Les DataFrames et les UDFs représentent plus de la moitié de l'examen — maîtrisez l'API DataFrame en détail.

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

À quoi s’attendre

multiple choice
70%
multiple response
30%

Attention

Où les candidats échouent

Les développeurs familiers avec PySpark ou Pandas supposent souvent que l'API Snowpark est identique et échouent aux questions sur les comportements spécifiques de Snowpark comme l'évaluation paresseuse, le scoping des sessions et les patterns de déploiement des UDFs.

  1. 01
    Lazy vs. Eager Evaluation — Ne pas comprendre que les DataFrames Snowpark utilisent l'évaluation paresseuse (les transformations ne s'exécutent qu'à l'appel de collect(), show() ou save_as_table()) et comment cela affecte le débogage et les performances entraîne des erreurs fondamentales.
  2. 02
    Portée de l'objet Session — Ne pas comprendre que l'objet Session est lié à un entrepôt et une base de données/schéma spécifiques et que différents contextes d'exécution (Stored Procedures, UDFs) peuvent nécessiter leurs propres paramètres de session provoque des erreurs d'exécution.
  3. 03
    Types de UDF — Confondre les Scalar UDFs (une ligne en entrée, une valeur en sortie), les Vectorized UDFs (séries Pandas pour le traitement par lots) et les UDTFs (fonctions à valeur de table) ainsi que leurs caractéristiques de performance respectives entraîne de mauvais choix d'implémentation.
  4. 04
    Snowpark vs. PySpark — Supposer que l'API Snowpark est identique à PySpark — malgré les différences de syntaxe de jointure, résolution des noms de colonnes, conversion de types et opérations manquantes — provoque des erreurs aux questions d'utilisation de l'API.
  5. 05
    Exécution des Stored Procedures — Ne pas comprendre que les Stored Procedures Snowpark s'exécutent sur le serveur Snowflake (pas sur le client), avec un accès limité aux packages et des exigences de sécurité spécifiques (Owner's Rights vs. Caller's Rights) entraîne des erreurs de déploiement.

Détails

Logistique de l’examen

Proposé en ligne via le Snowflake Certification Portal. Disponible en anglais et en japonais. La certification est valide pendant 2 ans. Le renouvellement nécessite une recertification ou des crédits de formation continue. Les frais d'examen sont de 250 USD. Prérequis : une certification SnowPro Core active.

Mode de passage Online proctored or onsite testing centers.
Politique de reprise No waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Validité 2 ans
Débouchés Data Engineer, Python Developer, ML Engineer, Snowflake Developer, Data Platform Engineer.
Renouvellement Pass the current version of the SnowPro Specialty: Snowpark exam to recertify every 2 years.
Temps de préparation ~50 heures
Guide officiel Voir sur le site de l’éditeur

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