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Snowflake · SF-SP · Intermediate

SnowPro Specialty: Snowpark (SPS-C01)

Valida conhecimentos especializados no desenvolvimento de aplicações de processamento de dados e ML com Snowpark, incluindo DataFrames, UDFs e Snowpark ML. 55+ questões práticas com IA e explicações. Teste grátis, garantia de aprovação.

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7 dias de teste grátis, sem cartão de crédito

55 Questões
85min Limite de tempo
750/ 1000 Nota para passar
$225 USD Taxa do exame

Visão geral

Sobre o exame

A certificação SnowPro Specialty: Snowpark (SPS-C01) valida a capacidade de construir aplicações de processamento de dados e Machine Learning com o framework Snowpark, incluindo DataFrames, UDFs, Stored Procedures, Snowpark ML e a integração com os ecossistemas Python, Java e Scala. Avalia o domínio prático do desenvolvimento programático em Snowflake.

Esta certificação destina-se a desenvolvedores de dados, engenheiros de ML e engenheiros de software com pelo menos um ano de experiência no desenvolvimento com Snowpark. Demonstra a capacidade de construir aplicações de processamento de dados de qualidade de produção com Snowpark.

Domínios

O que cai no exame

O exame é composto por 65 questões — escolha múltipla, resposta múltipla e verdadeiro/falso — a serem completadas em 115 minutos. As questões cobrem quatro domínios: DataFrames & Data Manipulation (30 %), UDFs & Stored Procedures (25 %), Snowpark ML (25 %) e Session Management & Deployment (20 %). A pontuação de aprovação é de 750 em 1000. DataFrames e UDFs representam mais de metade do exame — domine a API de DataFrames em detalhe.

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.

Formato

O que esperar

multiple choice
70%
multiple response
30%

Atenção

Onde os candidatos erram

Desenvolvedores familiarizados com PySpark ou Pandas frequentemente assumem que a API do Snowpark é idêntica e falham em questões sobre comportamentos específicos do Snowpark como Lazy Evaluation, âmbito de sessão e padrões de implementação de UDFs.

  1. 01
    Lazy vs. Eager Evaluation — Não compreender que os DataFrames do Snowpark usam Lazy Evaluation (as transformações só são executadas ao chamar collect(), show() ou save_as_table()) e como isso afeta a depuração e o desempenho leva a erros fundamentais.
  2. 02
    Âmbito do objeto Session — Não compreender que o objeto Session está vinculado a um warehouse e base de dados/esquema específicos e que diferentes contextos de execução (Stored Procedures, UDFs) podem requerer as suas próprias configurações de sessão causa erros em tempo de execução.
  3. 03
    Tipos de UDF — Confundir Scalar UDFs (uma linha de entrada, um valor de saída), Vectorized UDFs (séries Pandas para processamento em lotes) e UDTFs (funções com valor de tabela) e as suas respetivas características de desempenho leva a decisões de implementação incorretas.
  4. 04
    Snowpark vs. PySpark — Assumir que a API do Snowpark é idêntica à do PySpark — apesar das diferenças na sintaxe de joins, resolução de nomes de colunas, conversão de tipos e operações em falta — causa erros em questões de utilização da API.
  5. 05
    Execução de Stored Procedures — Não compreender que as Stored Procedures do Snowpark são executadas no servidor Snowflake (não no cliente), com acesso limitado a pacotes e requisitos de segurança específicos (Owner's Rights vs. Caller's Rights) leva a erros de implementação.

Detalhes

Logística do exame

Oferecido online através do Snowflake Certification Portal. Disponível em inglês e japonês. A certificação é válida por 2 anos. A renovação requer recertificação ou créditos de educação contínua. O custo do exame é de 250 USD. Pré-requisito: certificação SnowPro Core ativa.

Modalidade Online proctored or onsite testing centers.
Política de repetição No waiting period between attempts. Full registration fee required for each attempt.
Validade 2 anos
Oportunidades de carreira Data Engineer, Python Developer, ML Engineer, Snowflake Developer, Data Platform Engineer.
Renovação Pass the current version of the SnowPro Specialty: Snowpark exam to recertify every 2 years.
Tempo de estudo ~50 horas
Guia oficial Ver no site do fornecedor

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