[COF-C02]Snowpark MLの理解を深めるのにSnowpro Coreを受験してみた

データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。

私は昨年の夏頃からSnowpark MLなどSnowflakeの機械学習機能を扱っています。これらの機能についてはかなり詳しくなってきたものの、改めてSnowflakeの体系的な理解を深めたいなと思いSnowflakeの認定試験である「Snowpro Core」を受験してみました。

受験したCOF-C02については以下の記事でも受験体験記が紹介されていますのでここでもご紹介します。

参考にしたもの

ハンズオンウェビナーの受講

クラスメソッドでは、定期的にウェビナーを実施しており、Snowflakeのウェビナーも開催しています。こちらに参加しSnowflakeの概要の学習とハンズオンを実施しました。

Udemyの利用

COF-C02向けの問題集コースが提供されているため、そのうち1コースを選んで勉強しました。

私の場合は以下のコースを活用させて頂きました。

• Snowflake SnowPro Core Certification Practice Tests COF-C02

ざっと解いていって、問題の粒度や内容から、こういった点が試験ではポイントとなっているんだなというイメージを掴みました。

公式ドキュメントの確認

以下のSNOWPRO CORE認定資格のページより、Core試験学習ガイドをダウンロードして、試験範囲とガイド内で紹介されているアセットを確認しました。

• SNOWPRO認定資格のご案内

ガイドでは参考にしておくとよいSnowflakeのドキュメントのリンクが紹介されているため、これを参考に公式ドキュメントを読み進めました。

Udemyの問題集でどのような粒度の問題がでそうかはイメージが固まっていたので、ドキュメントの内容から「ここは使う上で大事そうだから、問題にも出るかな」というように、Snowflakeの活用でポイントになりそうなところをしっかり読み込みました。

感想

Snowflakeで開発した機械学習リソースを運用する上でも、各種リソースの使い方は分かっている必要があります。

例えば、開発した機械学習パイプラインを使ってモデルを定期的に再学習したり日々のバッチ推論を行うためにはSnowpark MLだけではなく、タスクやストアドプロシージャに関する知識が必要です。また、機械学習モデルの学習や推論にはウェアハウスを計算機資源として使いますし、ストアドプロシージャでどのようなロールを使ってモデルの処理を定期実行するかなども機械学習モデルの運用を行う上では必ず気になってくるところかなと思います。

Snowpark MLそのものではないけれど、Snowflakeにおける機械学習関連の開発に関わってくる部分のドキュメントをしっかり読んで、Snowflakeの機能を体系的に理解するとてもよい機会になりました。

最後に

Snowpro CoreのCOF-C02バージョンを受験してきたので、参考にした資料などのご紹介でした。

参考になりましたら幸いです。