Snowflake DSA-C02 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Model Deployment: For MLOps engineers and data scientists, this domain covers the process of moving models into production, assessing model effectiveness, retraining models, and understanding model lifecycle management tools. It ensures candidates can operationalize machine learning models in a Snowflake-based production environment.
トピック 2	Data Science Concepts: This portion of the test includes basic machine learning principles, problem types, the machine learning lifecycle, and statistical ideas that are crucial for data science workloads for analysts and data scientists. It guarantees that applicants comprehend data science theory inside the framework of Snowflake's platform.
トピック 3	Data Preparation and Feature Engineering: This section of the test includes data cleansing, exploratory data analysis, feature engineering, and data visualization using Snowflake for data analysts and machine learning developers. It evaluates proficiency in data preparation for model building and stakeholder presentation.
トピック 4	Data Pipelining: This domain focuses on creating efficient data science pipelines and enhancing data through data-sharing sources for data engineers and ETL specialists. It evaluates the capacity to establish reliable data flows throughout the ecosystem of Snowflake.

参照：https://learn.snowflake.com/en/certifications/snowpro-advanced-datascientist/

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Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification - DSA-C02

Snowflake SnowPro Advanced: Data Scientist Certification - DSA-C02資格取得

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