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Práctica del examen DAS-C01: Últimos simulacros de examen, AWS Certified Data Analytics | SPOTO

Obtener la certificación AWS Certified Data Analytics - Specialty es un hito para los profesionales de datos, ya que valida su experiencia en el aprovechamiento de los servicios de AWS para soluciones basadas en datos. Sin embargo, el examen DAS-C01 puede suponer un reto, por lo que una preparación adecuada es crucial. Los últimos simulacros de examen de SPOTO ofrecen una forma completa y cómoda de aprobar la certificación DAS-C01. Estos exámenes simulados se diseñan meticuloso para reflejar el formato real del examen, proveyendo de usted una experiencia realista de la prueba. Con una vasta colección de preguntas y respuestas de examen, usted ganará la exposición a una amplia gama de temas cubiertos en la certificación, incluyendo la recopilación de datos, procesamiento, modelado, visualización y seguridad. Los simulacros de examen de SPOTO son más que simples volcados de examen; son materiales de examen cuidadosamente elaborados que simulan escenarios del mundo real, ayudándole a aplicar sus conocimientos en contextos prácticos. La práctica regular con estas preguntas de examen en línea y preguntas de muestra no sólo reforzará su comprensión, sino que también aumentará su confianza y sus habilidades de gestión del tiempo. Las explicaciones detalladas que acompañan a cada pregunta garantizan que no sólo aprenda las respuestas correctas, sino que también adquiera una comprensión más profunda de los conceptos subyacentes. Además, estos simulacros de examen sirven como valiosas herramientas de preparación para el examen, ya que le permiten identificar sus puntos fuertes y débiles, lo que le permite centrar sus esfuerzos de estudio de manera eficaz.
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Cuestionar #1
Una empresa planea realizar una prueba de concepto para un proyecto de aprendizaje automático (ML) mediante Amazon SageMaker con un subconjunto de datos on-premise existentes alojados en el almacén de datos de 3 TB de la empresa. Para parte del proyecto, se ha establecido y probado AWS Direct Connect. Para preparar los datos para ML, los analistas de datos están realizando la curación de datos. Los analistas de datos desean realizar varios pasos, incluida la asignación, la eliminación de campos nulos, la resolución de opciones y la división de campos. La empresa necesita la solución más rápida para
A. Ingesta de datos en Amazon S3 mediante AWS DataSync y uso de Apache Spark scrips para curar los datos en un clúster de Amazon EMR
B. Almacenar los datos curados en Amazon S3 para el procesamiento de ML
C. Crear trabajos ETL personalizados en las instalaciones para curar los datos
D. Utilizar AWS DMS para ingestar datos en Amazon S3 para el procesamiento de ML
E. Ingesta de datos en Amazon S3 mediante AWS DM
F. Utilice AWS Glue para realizar la curación de datos y almacenarlos en Amazon S3 para el procesamiento de ML
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #2
Una empresa desea proporcionar a sus analistas de datos acceso ininterrumpido a los datos de su clúster de Amazon Redshift. Todos los datos se transmiten a un bucket de Amazon S3 con Amazon Kinesis Data Firehose. Un trabajo de AWS Glue programado para ejecutarse cada 5 minutos emite un comando COPY para mover los datos a Amazon Redshift. La cantidad de datos entregados es irregular a lo largo del día, y la utilización del clúster es alta durante determinados periodos. El comando COPY suele completarse en un par de segundos. Sin embargo, cuando la carga spi
A. Aumentar el número de retrie
B. Disminuir el valor del tiempo de espera
C. Aumentar la concurrencia de trabajos
D. Mantener el número de reintentos en 0
E. Aumentar la concurrencia de trabajos
F. Mantener el número de reintentos en 0
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #3
Un especialista en análisis de datos está configurando la administración de cargas de trabajo en modo manual para un entorno de Amazon Redshift. El especialista en análisis de datos está definiendo reglas de monitorización de consultas para administrar el rendimiento del sistema y la experiencia del usuario de un clúster de Amazon Redshift. Qué elementos debe incluir cada regla de monitorización de consultas?
A. Un nombre de regla único, una condición de tiempo de ejecución de consulta y una función de AWS Lambda para reenviar cualquier consulta fallida en horas no laborables
B. Un nombre de cola, un nombre de regla único y una condición de parada basada en predicados
C. Un nombre de regla único, de uno a tres predicados y una acción
D. Un nombre de carga de trabajo, un nombre de regla único y una condición basada en el tiempo de ejecución de la consulta
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #4
Una empresa tiene un departamento de marketing y un departamento financiero. Los departamentos almacenan datos en Amazon S3 en sus propias cuentas de AWS en AWS Organizations. Ambos departamentos utilizan AWS Lake Formation para catalogar y proteger sus datos. Los departamentos tienen algunas bases de datos y tablas que comparten nombres comunes. El departamento de marketing necesita acceder de forma segura a algunas tablas del departamento financiero. ¿Qué dos pasos son necesarios para este proceso? (Elija dos.)
A. El departamento financiero concede permisos de Lake Formation para las tablas a la cuenta externa para el departamento de marketing
B. El departamento financiero crea permisos IAM de cuenta cruzada en la tabla para el rol del departamento de marketing
C. El departamento de marketing crea un rol IAM que tiene permisos para las tablas Lake Formation
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #5
Una empresa tiene una aplicación que utiliza la biblioteca de clientes de Amazon Kinesis (KCL) para leer registros de una transmisión de datos de Kinesis. Tras una exitosa campaña de marketing, la aplicación experimentó un aumento significativo de uso. Como resultado, un analista de datos tuvo que dividir algunos fragmentos de la transmisión de datos. Cuando se dividieron los fragmentos, la aplicación empezó a lanzar un error ExpiredIteratorExceptions de forma esporádica. ¿Qué debería hacer el analista de datos para resolver esto?
A. Aumentar el número de hilos que procesan los registros de flujo
B. Aumentar las unidades de capacidad de lectura provisionadas asignadas a la tabla de Amazon DynamoDB de la transmisión
C. Aumentar las unidades de capacidad de escritura provisionadas asignadas a la tabla de Amazon DynamoDB de la transmisión
D. Disminuir las unidades de capacidad de escritura aprovisionadas asignadas a la tabla de Amazon DynamoDB de la transmisión
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #6
Una empresa tecnológica está creando un panel de control que visualizará y analizará datos sensibles al tiempo. Los datos llegarán a través de Amazon Kinesis Data Firehose con el intervalo de mantequilla establecido en 60 segundos. El panel de control debe admitir datos casi en tiempo real. ¿Qué solución de visualización cumplirá estos requisitos?
A. Seleccione Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) como punto final para Kinesis Data Firehos
B. Configure un panel de Kibana utilizando los datos de Amazon ES con los análisis y visualizaciones deseados
C. Seleccione Amazon S3 como punto final para Kinesis Data Firehos
D. Leer los datos en un cuaderno Jupyter de Amazon SageMaker y realizar los análisis y visualizaciones deseados
E. Seleccione Amazon Redshift como punto final para Kinesis Data Firehos
F. Conecte Amazon QuickSight with SPICE a Amazon Redshift para crear los análisis y visualizaciones deseados
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Respuesta correcta: A

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