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Mejore su preparación para la certificación con los exámenes de prueba DAS-C01, AWS Certified Data Analytics | SPOTO

¿Aspira a convertirse en Especialista certificado en análisis de datos de AWS? Prepararse para el examen DAS-C01 puede ser una tarea desalentadora, pero con los recursos adecuados, puede aumentar significativamente sus posibilidades de éxito. Los exámenes de prueba DAS-C01 de SPOTO están diseñados para brindarte una experiencia integral y efectiva de preparación para el examen. Estas pruebas simuladas ofrecen una amplia gama de preguntas y respuestas de examen, meticulosamente elaboradas para reflejar el examen de certificación DAS-C01 real. Practicando con estas preguntas de muestra, usted ganará la exposición a los varios asuntos cubiertos en el examen, incluyendo la colección de datos, el almacenaje de datos, el proceso de datos, el modelado de datos, la visualización de datos, y la seguridad de datos. Los exámenes de prueba DAS-C01 de SPOTO son más que simples volcados de examen; son materiales de examen cuidadosamente curados que simulan el ambiente real del examen. Con las explicaciones detalladas para cada pregunta, usted no sólo aprenderá las respuestas correctas pero también ganará una comprensión más profunda de los conceptos subyacentes.
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Cuestionar #1
Una empresa planea crear un lago de datos en Amazon S3. La empresa desea crear un almacenamiento por niveles basado en patrones de acceso y objetivos de costos. La solución debe incluir soporte para conexiones JDBC desde clientes heredados, administración de metadatos que permita la federación para el control de acceso y ETL basado en lotes utilizando PySpark y Scala. La gestión operativa debe ser limitada. ¿Qué combinación de componentes puede satisfacer estos requisitos? (Elija tres.)
A. Catálogo de datos de AWS Glue para la administración de metadatos
B. Amazon EMR con Apache Spark para ETL
C. AWS Glue para ETL basado en Scala
D. Amazon EMR con Apache Hive para clientes JDBC
E. Amazon Athena para consultar datos en Amazon S3 mediante controladores JDBC
F. Amazon EMR con Apache Hive, utilizando un metastore de Amazon RDS con respaldo compatible con MySQL
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #2
Una empresa ha desarrollado varios trabajos de AWS Glue para validar y transformar sus datos de Amazon S3 y cargarlos en Amazon RDS para MySQL en lotes una vez al día. Los trabajos ETL leen los datos de S3 mediante un DynamicFrame. Actualmente, los desarrolladores de ETL están experimentando desafíos al procesar solo los datos incrementales en cada ejecución, ya que el trabajo de AWS Glue procesa todos los datos de entrada de S3 en cada ejecución. ¿Qué enfoque permitiría a los desarrolladores resolver el problema con un esfuerzo de codificación mínimo?
A. Haga que los trabajos ETL lean los datos de Amazon S3 utilizando un DataFrame
B. Habilitar marcadores de trabajo en los trabajos de AWS Glue
C. Cree una lógica personalizada en los trabajos ETL para realizar un seguimiento de los objetos S3 procesados
D. Hacer que los trabajos ETL eliminen los objetos o datos procesados de Amazon S3 después de cada ejecución
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #3
Una vez al mes, una empresa recibe un archivo .csv de 100 MB comprimido con gzip. El archivo contiene 50 000 registros de listados de propiedades y se almacena en Amazon S3 Glacier. La empresa necesita que su analista de datos consulte un subconjunto de los datos para un vendedor específico. ¿Cuál es la solución más rentable?
A. Cargue los datos en Amazon S3 y consúltelos con Amazon S3 Select
B. Consultar los datos de Amazon S3 Glacier directamente con Amazon Glacier Select
C. Cargar los datos en Amazon S3 y consultarlos con Amazon AthenA
D. Cargar los datos en Amazon S3 y consultarlos con Amazon Redshift Spectrum
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #4
Una empresa utiliza Amazon Redshift para sus necesidades de almacenamiento de datos. Los trabajos ETL se ejecutan todas las noches para cargar datos, aplicar reglas empresariales y crear tablas agregadas para la generación de informes. Los equipos de análisis de datos, ciencia de datos e inteligencia empresarial de la compañía utilizan el almacén de datos durante el horario laboral habitual. La gestión de la carga de trabajo está configurada en automático, y existen colas separadas para cada equipo con la prioridad configurada en NORMAL. Recientemente, se ha producido un pico repentino de consultas de lectura del equipo de análisis de datos al menos dos veces al día,
A. Aumente la prioridad de consulta a HIGHEST para la cola de análisis de datos
B. Configurar la cola de análisis de datos para habilitar el escalado de concurrenciA
C. Cree una regla de supervisión de consultas para añadir más capacidad de clúster para la cola de análisis de datos cuando las consultas estén esperando recursos
D. Use el salto de cola de consulta de administracion de carga de trabajo para enrutar la consulta a la siguiente cola coincidente
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #5
Una compañía de publicidad tiene un lago de datos construido en Amazon S3. La compañía utiliza AWS Glue Data Catalog para mantener los metadatos. El lago de datos tiene varios años y su tamaño total ha aumentado exponencialmente a medida que se almacenan fuentes de datos y metadatos adicionales en el lago de datos. El administrador del lago de datos desea implementar un mecanismo para simplificar la administración de permisos entre Amazon S3 y el catálogo de datos para mantenerlos sincronizados
A. Establecer los permisos de AWS Identity and Access Management (1AM) en AWS Glue
B. Utilización de los permisos de formación de lagos de AWS
C. Administrar los permisos de AWS Glue y S3 mediante políticas de bucket
D. Utilizar grupos de usuarios de Amazon Cognito
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Respuesta correcta: AC
Cuestionar #6
Una aplicación de streaming lee datos de Amazon Kinesis Data Streams y los escribe inmediatamente en un bucket de Amazon S3 cada 10 segundos. La aplicación lee datos de cientos de fragmentos. El intervalo entre lotes no se puede cambiar debido a un requisito independiente. Amazon Athena obtiene acceso a los datos. Los usuarios observan una degradación del desempeño de las consultas a medida que pasa el tiempo. ¿Qué acción puede ayudar a mejorar el rendimiento de la consulta?
A. Fusionar los archivos en Amazon S3 para formar archivos más grandes
B. Aumentar el número de fragmentos en Kinesis Data Streams
C. Añadir más memoria y capacidad de CPU a la aplicación de streaming
D. Escribir los archivos en varios buckets de S3
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #7
Una empresa minorista online utiliza Amazon Redshift para almacenar transacciones de ventas históricas. La empresa debe cifrar los datos en reposo en los clústeres para cumplir la norma de seguridad de datos del sector de las tarjetas de pago (PCI DSS). Una política de gobierno corporativo exige la gestión de las claves de cifrado mediante un módulo de seguridad de hardware (HSM) local. ¿Qué solución cumple estos requisitos?
A. Crear y administrar claves de cifrado con AWS CloudHSM Classi
B. Lanzar un clúster de Amazon Redshift en una VPC con la opción de utilizar CloudHSM Classic para la administración de claves
C. Cree una VPC y establezca una conexión VPN entre la VPC y la red local
D. Cree una conexion HSM y un certificado de cliente para el HS local
E. Inicie un clúster en la VPC con la opción de utilizar el HSM local para almacenar claves
F. G
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #8
Una aerolínea ha estado recopilando datos sobre las actividades de los vuelos para su análisis. Una prueba de concepto completada recientemente demuestra cómo la compañía proporciona información a los analistas de datos para mejorar la puntualidad de las salidas. La prueba de concepto utilizó objetos en Amazon S3, que contenían las métricas en formato .csv, y utilizó Amazon Athena para consultar los datos. A medida que aumenta la cantidad de datos, el analista de datos desea optimizar la solución de almacenamiento para mejorar el rendimiento de las consultas. ¿Qué opciones debe utilizar el analista de datos para im
A. Añade una cadena aleatoria al principio de las claves en S3 para obtener más rendimiento entre particiones
B. Utilizar un bucket S3 en la misma cuenta que AthenA
C. Comprimir los objetos para reducir la E/S de transferencia de datos
D. Utilizar un bucket S3 en la misma Región que AthenA
E. Preprocesar los datos
F. Preprocesar los datos
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Respuesta correcta: BC
Cuestionar #9
Una compañía minorista online está migrando su sistema de informes a AWS. El sistema heredado de la compañía ejecuta el procesamiento de datos de las transacciones online mediante una compleja serie de consultas anidadas de Apache Hive. Los datos transaccionales se exportan desde el sistema online al sistema de informes varias veces al día. Los esquemas de los archivos son estables entre actualizaciones. Un analista de datos desea migrar rápidamente el procesamiento de datos a AWS, por lo que se debe minimizar cualquier cambio en el código. Para mantener bajos los costes de almacenamiento, el analista de datos decide almacenar t
A. Crear un catálogo de datos de AWS Glue para administrar los metadatos de Hive
B. Crear un rastreador de AWS Glue en Amazon S3 que se ejecute cuando se actualicen los datos para garantizar que los cambios en los datos se actualicen
C. Cree un clúster de Amazon EMR y utilice los metadatos del catálogo de datos de AWS Glue para ejecutar consultas de procesamiento de Hive en Amazon EMR
D. Crear un AWS Glue Data Catalog para administrar el metadato Hive
E. Crear un clúster de Amazon EMR con habilitación de vistas coherentes
F. Ejecute emrfs sync antes de cada paso de análisis para garantizar que los cambios en los datos se actualizan G
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Respuesta correcta: BD
Cuestionar #10
Una empresa de transporte utiliza sensores IoT conectados a camiones para recopilar datos de vehículos de su flota de reparto global. Actualmente, la empresa envía los datos de los sensores en pequeños archivos .csv a Amazon S3. A continuación, los archivos se cargan en un clúster de Amazon Redshift de 10 nodos con dos segmentos por nodo y se consultan mediante Amazon Athena y Amazon Redshift. La empresa desea optimizar los archivos para reducir el costo de las consultas y también mejorar la velocidad de carga de los datos en el clúster de Amazon Redshift. ¿Qué solución cumple los requisitos de t
A. Utilice AWS Glue para convertir todos los archivos de
B. COPIAR el archivo en Amazon Redshift y consultar el archivo con Athena desde Amazon S3
C. Utilizar Amazon EMR para convertir cada archivo
D. COPIAR los archivos en Amazon Redshift y consultar el archivo con Athena desde Amazon S3
E. Utilice AWS Glue para convertir los archivos de
F. COPIAR el archivo en Amazon Redshift y consultar el archivo con Athena desde Amazon S3
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #11
Una empresa está creando un servicio para monitorizar flotas de vehículos. La empresa recopila datos de IoT de un dispositivo en cada vehículo y carga los datos en Amazon Redshift casi en tiempo real. Los propietarios de flotas cargan archivos .csv que contienen datos de referencia de vehículos en Amazon S3 en diferentes momentos del día. Un proceso nocturno carga los datos de referencia del vehículo desde Amazon S3 a Amazon Redshift. La empresa une los datos de IoT del dispositivo y los datos de referencia del vehículo para alimentar los informes y los paneles de control. Propietario de la flota
A. Utilice las notificaciones de eventos de S3 para activar una función de AWS Lambda que copie los datos de referencia del vehículo en Amazon Redshift inmediatamente después de cargar los datos de referencia en Amazon S3
B. Crear y programar un trabajo de AWS Glue Spark para que se ejecute cada 5 minutos
C. El trabajo inserta datos de referencia en Amazon Redshift
D. Enviar datos de referencia a Amazon Kinesis Data Stream
E. Configurar el flujo de datos de Kinesis para cargar directamente los datos de referencia en Amazon Redshift en tiempo real
F. Envíe los datos de referencia a un canal de entrega de Amazon Kinesis Data Firehose
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #12
Una empresa analiza datos históricos y necesita consultar datos almacenados en Amazon S3. Diariamente se generan nuevos datos como archivos .csv que se almacenan en Amazon S3. Los analistas de la empresa utilizan Amazon Athena para realizar consultas SQL en un subconjunto reciente de los datos globales. La cantidad de datos que se ingiere en Amazon S3 ha aumentado considerablemente con el tiempo, y la latencia de las consultas también ha aumentado. ¿Qué soluciones podría implementar la empresa para mejorar el rendimiento de las consultas? (Elija dos.)
A. Utilice MySQL Workbench en una instancia de Amazon EC2 y conéctese a Athena mediante una conexión JDBC u ODBC
B. Ejecute la consulta desde MySQL Workbench en lugar de hacerlo directamente desde AthenA
C. Utilizar Athena para extraer los datos y almacenarlos diariamente en formato Apache Parquet
D. Consulta de los datos extraídos
E. Ejecutar un trabajo ETL diario de AWS Glue para convertir los archivos de datos a Apache Parquet y particionar el archivo convertido
F. Cree un rastreador periódico de AWS Glue para rastrear automáticamente los datos particionados a diario
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #13
Una empresa de análisis de medios consume un flujo de publicaciones en redes sociales. Las publicaciones se envían a una transmisión de datos de Amazon Kinesis particionada en user_id. Una función de AWS Lambda recupera los registros y valida el contenido antes de cargar las publicaciones en un clúster de Amazon Elasticsearch. El proceso de validación debe recibir las publicaciones de un usuario determinado en el orden en que se recibieron. Un analista de datos ha observado que, durante las horas punta, las publicaciones de la plataforma de medios sociales tardan más de una hora en aparecer en el clúster de Elasticsear
A. Migrar el proceso de validación a Amazon Kinesis Data Firehose
B. Migrar los consumidores Lambda de iteradores de flujo de datos estándar a un consumidor de flujo HTTP/2
C. Aumentar el número de fragmentos en el flujo
D. Configurar varias funciones Lambda para procesar el flujo
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Respuesta correcta: D

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