Learning Quest - 공부공부

SnowPro Specialty: Gen AI Certification 후기

포스 삼촌 2026. 8. 8. 23:18

안녕, 포스 삼촌입니다.

 

프라나링크로 나연이의 사업이 확장되면서 할 일이 점점 늘어나고 있어요.

회원님들의 운동/생활 데이터와 웰니스 가맹점들의 효율적인 업무를 위해 점점 AI를 많이 활용하는 가운데,

전문성을 갖추기 위해 자격증을 취득하게 되었어요.

 

간략히 어떻게 준비했는지, 어떤 시험인지 후기를 적어볼까 합니다.

 

공식 홈페이지에서 이러한 시험 가이드 문서를 받을 수 있어요.

1. 준비 과정 (Preparation)

  • 개인 수준: Snowflake 도입 및 실무 적용 과정에서 쌓아온 데이터/AI 아키텍처 경험이 조금 있어요. Snowflake 이용은 1년 반 정도
  • 공부 전략: 이미 실무에서 다양한 Cortex AI, Search, Analyst 및 LLM 연동하고 있으니, 시험에서 강조하는 시츄에이션에 맞는 대안이 무엇인지 공식 문서(https://docs.snowflake.com/ko)를 통한 기본 문법과 유즈케이스 파악했고, gemini를 통해서 시험 내용을 체크하고 핵심 개념 정리했어요. 다만 26년 5월에 시험 버전이 C02로 업데이트되서, 많은 걸 기대하기는 힘들었어요. 공식 사이트와 docs를 많이 찾아볼 수 밖에 없었어요. 모든 답은 공식 문서에^^
  • Special Thanks to : ❄️ 스노우플레이크 코리아, 오는 8월 27일 월드투어에서 만나요오오오

2. 시험 당일 (Exam Day)

  • PearsonVue 온라인 시험: 시험장에 가기 보다는 온라인으로 시험을 쳐요. 지난 번 SNOWPRO CORE도 역시 PearsonVue로 치뤘어요
  • 체크인 잔혹사: 시험 직전 체크인 과정에서 예상치 못한 오류와 환경 설정 문제로 식은땀 흘렸어요. 일단 여권을 가지고 오지 않아서 (아~ 나의 실수..) 여권 사진을 부랴부랴 찾아서 체크인 과정을 거쳤고, 시험공간이 그냥 오픈된 사무실이면 체크인할 수 없어요. 체크인 과정에서 시험장소의 전후좌우 사진을 업로드해서 통과해야 하는데, 사무실의 자리에서는 pass가 되질 않아요. 조용한 회의실 같은 곳이 제일 좋아요.
  • 지옥의 사우나 부스 챌린지: 결국 주말이라서, 에어컨도 안 나오는 30도 이상의 화상회의 부스에 갇혀서 시험을 치르게 되었어요. 힘들었던 체크인과 더운 부스에서 멘탈이 나가는걸 최대한 잡고 시험에 집중했습니다.  🥵

3. 소소한 에피소드 & 문제 복기 (Tips & Tricks)

  • 느낌: SNOWPRO CORE가 솔루션의 핵심 내용에 대해 광범위한 지식을 요구하는 시험이었다면, Specialty라는 자격증 이름처럼 딱 Snowflake의 Gen AI 관련 내용만 해당되요. flag 표시(다시 보기)를 하고 다시 생각해보는 문제가 많지는 않았어요. 그만큼 알면 확실히 아는 거고, 모르면 아예 모르는 내용이었어요. 마지막 summit 버튼을 클릭할 때 어찌나 떨리던지^^
  • Gen AI Specialty 문제 기억나는 건...
    • 시험가이드 문서에 있는 범위가 고루고루 나오고
    • DDL 문법/YAML 양식을 체크하는 그런 문제보다는 좀 더 거시적 개념+기능+용도를 잘 이해하고 있는 지 물어봅니다.
    • Snowflake 플랫폼 안에서 각 AI 관련 기능들이 어떻게 구현되고, 서로 상호 보완으로 작동하는지 AI 기능의 실무적 이해를 묻는 문제들인 것 같아요. 포스 삼촌 블로그에 관련 내용들이 계속 업데이트되니 참고하세요^^
    • 시험용 문제 같았다고 기억나는건, '맨하탄 디스턴스' 함수가 무었이냐? 이거였는데.. 벡터간의 거리를 계산하는 함수인데, VECTOR_L1_DISTANCE, VECTOR_L2_DISTANCE 둘 중에 답이라서^^ 핫핫.. 이건 찍을 수 밖에 없었어요 ㅡ.ㅡ.
    • 한 줄 요약: 단순 암기보다는 "실제 AI기능과 어떻게 구현할 것인가"를 이해해야 풀 수 있었음.

4. 다음 도전 (Next Steps: NYU Universe)

  • 합격 쾌감: 화면에 뜬 PASS (840점)와 함께 사우나 부스를 훌훌 떨치고 나와서 바로 토욜 점심의 낮술을 즐기러 갔어요. 야호~
  • PRANALINK AX 가속: 자격증을 취득했으니, 프로필에 잘 넣어두고 우리 프라나링크의 AX를 위해 열심히 달려볼께요. NYU(나연 유니버스) 세계관을 통해 실무 아키텍처와 AI+Data 노하우를 sqlplanet에서 정리해가렵니다.

 

벡터 거리 함수 정리 (복기용) ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

함수거리 측정별칭
VECTOR_L1_DISTANCE 맨하탄 거리 (L1 norm) Manhattan
VECTOR_L2_DISTANCE 유클리드 거리 (L2 norm) Euclidean
VECTOR_COSINE_SIMILARITY 코사인 유사도 —
VECTOR_INNER_PRODUCT 내적 Dot product
  • L1 = 맨하탄 (Manhattan = 격자 도로를 따라 걷는 거리)
  • L2 = 유클리드 (직선 거리)

저는 약간의 운이 따라서 찍기로 맞췄지만, 맨하탄 1번가로 외우면 좋을 것 같아요. 

 

자격증은 여기에서 보실 수 있어요. 그럼 오늘은 여기까지~~