The features of three-type- products: PDF & Software & APP version

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Long-term cooperation with customers

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Some tips &Notice

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After purchase, Instant Download: Upon successful payment, Our systems will automatically send the product you have purchased to your mailbox by email. (If not received within 12 hours, please contact us. Note: don't forget to check your spam.)

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

1. 한 회사가 대규모 데이터 세트를 Amazon S3 버킷에 저장하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Athena를 사용하여 해당 데이터 세트에 대해 복잡한 쿼리를 자주 실행합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 매개변수로 여러 번 실행되는 쿼리의 성능과 비용을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Athena 쿼리를 실행하기 전에 데이터셋을 JSON 형식으로 변환합니다.
B) Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쿼리합니다.
C) Athena 쿼리를 실행하기 전에 Amazon EMR을 사용하여 데이터를 사전 처리합니다.
D) Athena 워크그룹에서 쿼리 결과 재사용 설정을 구성합니다.

2. 한 제조 회사는 AWS Glue 작업을 사용하여 IoT 센서 데이터를 처리하여 예측 유지 관리 모델을 생성합니다. 데이터 엔지니어는 예상 온도 범위인 -50°C ~ 150°C를 벗어나는 온도 값을 식별하기 위해 자동화된 데이터 품질 검사를 구현해야 합니다. 또한, 데이터 품질 검사를 통해 타임스탬프 값이 누락된 레코드도 식별해야 합니다.
데이터 엔지니어에게는 최소한의 코딩만 필요하고 지정된 문제를 자동으로 표시할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 온도 범위를 검증하기 위해 센서 데이터 파일을 스캔하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. AWS Glue Data Catalog 테이블을 사용하여 타임스탬프 완전성을 확인합니다.
B) 센서 데이터를 프로파일링하기 위한 AWS Glue DataBrew 프로젝트를 생성합니다. 타임스탬프에 대한 완전성 규칙을 정의합니다. 온도 값에 대한 숫자 범위 유효성 검사를 설정합니다.
C) 사용자 정의 데이터 품질 연산자를 사용하여 센서 데이터를 프로파일링하는 AWS Glue DynamicFrame을 생성합니다. Amazon SageMaker Data Wrangler 변환을 사용하여 타임스탬프와 온도 범위를 검증합니다.
D) AWS Glue의 데이터 품질 규칙과 머신 러닝(ML) 기반 이상 감지 기능을 사용하여 누락된 타임스탬프를 식별하고 온도 이상을 감지합니다.

3. 한 회사가 중앙 거버넌스 계정이 있는 데이터 메시를 구현합니다. 회사는 거버넌스 계정의 모든 데이터를 카탈로그화해야 합니다. 거버넌스 계정은 AWS Lake Formation을 사용하여 데이터를 중앙에서 공유하고 액세스 권한을 부여합니다.
이 회사는 Amazon Redshift Serverless 테이블 그룹을 포함하는 새로운 데이터 제품을 만들었습니다. 데이터 엔지니어는 마케팅 팀과 데이터 제품을 공유해야 합니다. 마케팅 팀은 열의 하위 집합에만 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 데이터 제품을 규정 준수 팀과 공유해야 합니다.
규정 준수 팀은 마케팅 팀이 액세스해야 하는 것과 다른 하위 집합의 열에 액세스해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 공유해야 하는 테이블이 포함된 Amazon Redshift 데이터를 생성합니다.
B) Amazon Redshift 데이터 공유를 거버넌스 계정의 Lake Formation 카탈로그에 공유합니다.
C) 마케팅 팀 계정의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 Amazon Redshift 데이터 공유를 공유합니다.
D) 마케팅팀 계정에서 Amazon Redshift 관리형 VPC 엔드포인트를 만듭니다. 마케팅팀에 뷰에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
E) 공유해야 하는 테이블의 뷰를 만듭니다. 필요한 열만 포함합니다.

4. 모바일 게임 회사가 게임 앱에서 데이터를 수집하려고 합니다. 이 회사는 데이터를 세 명의 내부 데이터 소비자에게 제공하고자 합니다. 데이터 레코드의 크기는 약 20KB입니다.
이 회사는 게임 앱을 실행하는 각 기기에서 최적의 처리량을 달성하고자 합니다. 또한 이 회사는 데이터 스트림을 처리하는 애플리케이션을 개발하고자 합니다. 스트림 처리 애플리케이션은 각 내부 소비자에 대한 전용 처리량을 가져야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon Kinesis Producer Library(KPL)를 사용하여 Amazon Data Firehose로 데이터를 전송하도록 모바일 앱을 구성합니다. 각 내부 소비자에 대한 스트림이 있는 향상된 팬아웃 기능을 사용합니다.
B) 모바일 앱을 구성하여 PutRecords API 작업을 호출하여 Amazon Kinesis Data Streams로 데이터를 전송합니다. Amazon EC2 인스턴스의 각 내부 소비자에 대한 스트림 처리 애플리케이션을 호스팅합니다. EC2 인스턴스에 대한 자동 스케일링을 구성합니다.
C) 모바일 앱을 구성하여 PutRecordBatch API 작업을 호출하여 Amazon Data Firehose로 데이터를 전송합니다. AWS 지원 사례를 제출하여 회사의 AWS 계정에 대한 전용 처리량을 켭니다. 각 내부 소비자가 스트림에 액세스하도록 허용합니다.
D) 모바일 앱을 구성하여 PutRecords API 작업을 호출하여 Amazon Kinesis Data Streams로 데이터를 전송합니다. 각 내부 소비자에 대한 스트림이 있는 향상된 팬아웃 기능을 사용합니다.

5. 한 회사가 AWS Step Functions에서 여러 단계로 구성된 서버리스 데이터 처리 워크플로를 설계하고 있습니다. 이 처리 워크플로는 외부 API에서 데이터를 수집하고, 여러 AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터를 변환한 후, 변환된 데이터를 Amazon DynamoDB에 로드합니다.
회사에는 수신 데이터의 내용에 따라 특정 단계를 수행하는 워크플로가 필요합니다.
이 요구 사항을 충족하기 위해 회사에서는 어떤 단계 기능 상태 유형을 사용해야 합니까?

A) 병렬
B) 선택
C) 작업
D) 지도

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