SnowPro Advanced: Data Scientist (DSA-C03) — Questões de prática e simulado

A SnowPro Advanced: Data Scientist Certification (DSA-C03) valida a capacidade de aplicar princípios de ciência de dados dentro do Snowflake, incluindo definir conceitos da área, fazer engenharia de dados e de features, construir e implantar modelos de machine learning, usar o Snowpark em fluxos de ML e apresentar resultados por meio de visualização de dados. Ela cobre o ciclo completo do modelo, da preparação dos dados à implantação em produção.

Esta certificação é para cientistas de dados, engenheiros de ML e pesquisadores quantitativos com dois anos ou mais de experiência prática em ciência de dados com Snowflake em ambiente corporativo. Ela demonstra proficiência em construir soluções de ML de ponta a ponta nativamente no Snowflake.

O banco de questões do Pass-IT oferece material para você praticar para SF-DS. Um simulado do Pass-IT tem 65 questões e limite de 115 minutos; essas são as configurações da prática.

Model Development é o domínio de maior peso, com 31%: cobra conexões do Snowpark ML, uso de LLMs do Cortex, treinamento, validação e interpretação de modelos. Em seguida vem Data Preparation and Feature Engineering, com 27%, que trata de limpeza, análise exploratória e transformações de features com Snowpark e SQL. Model Deployment fica com 25% e cobra a subida para produção, monitoramento de drift e o Snowflake Model Registry.

Data Science Concepts é o domínio mais leve, com 17%, e cobre fundamentos de ML e estatística, não ferramentas específicas do Snowflake. Desenvolvimento, preparação e deployment somam 83% da prova, então a maior parte do valor está em saber como as ferramentas nativas do Snowflake lidam com cada etapa do ciclo de vida de ML, e não em teoria geral de data science.

São 65 questões em 115 minutos, entre múltipla escolha, múltipla seleção e formatos interativos. A maioria dos itens apresenta um problema de data science (um dataset, a escolha de um modelo, uma decisão de deployment) e pede que você aponte o método nativo do Snowflake que resolve aquilo: Snowpark, Cortex ou o Model Registry. Dá cerca de 1,8 minuto por questão, um ritmo tranquilo se você não estiver deduzindo os fundamentos de ML na hora.

A prova é aplicada com supervisão online ou em um centro de testes presencial, em inglês. A certificação vence dois anos depois da data de emissão; a recertificação sai pelo programa Snowflake Continuing Education, com um curso elegível ministrado por instrutor ou com uma certificação SnowPro de nível equivalente ou superior.