Authentic services

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Professional model

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Various choices

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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 회사가 머신러닝(ML) 모델을 개발하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 학습 데이터에 데이터 품질 규칙을 적용해야 합니다. 회사는 학습 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다.

A) S3 버킷의 데이터에 대한 AWS Glue DataBrew 프로젝트를 생성합니다. 데이터 품질 규칙에 대한 규칙 세트를 생성합니다. 데이터 품질 규칙을 실행하는 프로파일 작업을 생성합니다. 데이터가 S3 버킷에 추가되면 Amazon EventBridge를 사용하여 프로파일 작업을 실행합니다.
B) Amazon EMR 프로비저닝 클러스터를 생성합니다. Python 데이터 품질 패키지를 추가합니다.
C) AWS Step Functions를 사용하여 데이터 품질 규칙을 평가하고 조정하기 위한 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
D) 데이터 품질을 확인하고 코드에서 예외를 발생시키는 AWS Lambda 함수를 만듭니다.

2. 한 기업에서 배치 데이터 수집, 변환 및 저장 단계를 분리한 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 변환된 데이터는 Amazon S3 버킷에 저장되어야 하며, 각 단계는 실패 시 자동으로 재시도해야 합니다. 또한, 파이프라인은 각 단계의 성공 또는 실패 여부를 확인할 수 있는 가시성을 제공해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 작업 트리거를 사용하여 각 단계를 함께 수행하는 AWS Glue 작업을 연결합니다. MaxRetries 필드를 0으로 설정합니다.
B) AWS Step Functions 워크플로를 배포하여 데이터를 수집하는 AWS Lambda 함수를 오케스트레이션합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
C) 각 단계를 수행하기 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 기반 파이프라인을 구축합니다.
D) 파이프라인 단계를 오케스트레이션하기 위해 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow 방향성 비순환 그래프(DAG)를 예약합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 데이터를 수집합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.

3. 한 글로벌 기업은 현재 데이터 저장을 위해 아마존 레드시프트를, 보고서 생성을 위해 아마존 퀵 스위트(이전 명칭: 아마존 퀵사이트)를 사용하고 있습니다.
비즈니스 분석가 팀은 기술 전문성 수준이 다양합니다. 일부 분석가는 SQL 지식이 부족합니다.
모든 분석가들은 빈번하게 새로운 보고서를 작성해야 합니다. 회사는 자연어 프로그래밍 언어 쿼리를 사용하여 대시보드와 보고서를 더욱 효율적으로 생성하고자 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Tableau가 데이터에 직접 액세스할 수 있도록 Tableau를 Amazon Redshift와 통합합니다.
B) Quick Suite에서 Amazon Q를 활성화합니다. Quick Suite 대시보드 및 보고서를 생성합니다.
C) Amazon Redshift에 대한 연합 쿼리 액세스가 가능한 Quick Suite 대시보드를 사용하십시오.
D) Amazon Redshift에 대한 ETL 액세스가 필요 없는 Quick Suite 대시보드를 사용하세요.

4. 데이터 엔지니어가 거의 동시에 시작되는 다수의 AWS Glue 작업을 구성합니다. 모든 작업은 동일한 VPC의 동일한 서브넷에서 1시간 미만 동안 실행됩니다. 모든 AWS Glue 작업은 G.1X 워커 유형에서 실행됩니다.
일부 작업이 "지정된 서브넷에 요청을 처리할 수 있는 충분한 사용 가능한 주소가 없습니다."라는 오류와 함께 실패하는 경우가 있습니다. 이 오류의 근본 원인은 무엇일까요?

A) VPC에 IP 주소가 충분하지 않습니다.
B) 서브넷에 IP 주소가 충분하지 않습니다.
C) G.1X 워커 유형은 서브넷에 액세스할 수 없습니다.
D) AWS Glue에 서브넷에 추가 IP 주소를 추가하는 데 필요한 IAM 권한이 없습니다.

5. 한 회사는 RA3 노드에서 실행되는 Amazon Redshift 클러스터를 사용합니다. 회사는 수요에 맞춰 읽기 및 쓰기 용량을 확장하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 동시성 확장을 활성화하는 솔루션을 식별해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Redshift 클러스터의 워크로드 관리(WLM) 대기열 수준에서 동시성 확장을 켭니다.
B) 새로운 Redshift 클러스터를 생성하는 동안 설정에서 동시성 확장을 활성화합니다.
C) Redshift 클러스터의 일일 사용 할당량에 대한 동시성 확장을 설정합니다.
D) Redshift Serverless 작업 그룹에 대한 워크로드 관리(WLM)에서 동시성 확장을 활성화합니다.

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