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Apruebe su examen DAS-C01 con las pruebas de práctica 2024 actualizadas, AWS Certified Data Analytics | SPOTO

La certificación AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) valida la experiencia de una persona en el diseño, la creación, la protección y el mantenimiento de soluciones de análisis de datos en la plataforma de AWS. Mantenerse actualizado con los últimos objetivos del examen y las tendencias de la industria es crucial para el éxito en el ciclo de exámenes 2024. SPOTO ofrece una amplia gama de pruebas de práctica, vertederos de exámenes y preguntas de muestra que se actualizan regularmente para alinearse con los requisitos cambiantes del examen DAS-C01. Nuestros materiales del examen, incluyendo preguntas y respuestas del examen, preguntas en línea del examen, y exámenes simulados, proporcionan una experiencia realista y immersive del examen. Utilizando nuestros tests de práctica y simuladores de examen, los candidatos pueden identificar lagunas de conocimiento, reforzar sus puntos fuertes y desarrollar estrategias de examen efectivas. Nuestros recursos de preparación de exámenes están diseñados para simular el entorno real del examen, garantizando que los candidatos estén bien preparados para el formato, los tipos de preguntas y los retos de gestión del tiempo que puedan encontrar.
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Cuestionar #1
Un analista de datos utiliza AWS Glue para organizar, limpiar, validar y formatear un conjunto de datos de 200 GB. El analista de datos activó el trabajo para que se ejecutara con el tipo de trabajador Estándar. Después de 3 horas, el estado del trabajo de AWS Glue sigue siendo RUNNING. Los registros de la ejecución del trabajo no muestran códigos de error. El analista de datos desea mejorar el tiempo de ejecución del trabajo sin sobreaprovisionamiento. ¿Qué medidas debe tomar el analista de datos?
A. Habilite los marcadores de trabajo en AWS Glue para estimar el número de unidades de procesamiento de datos (DPU)
B. Habilite las métricas de trabajo en AWS Glue para estimar el número de unidades de procesamiento de datos (DPU)
C. Habilite las métricas del trabajo en AWS Glue para estimar el número de unidades de procesamiento de datos (DPU)
D. Habilite los marcadores de trabajos en AWS Glue para estimar el número de unidades de procesamiento de datos (DPU)
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #2
Una empresa de comercio electrónico está migrando su entorno de inteligencia empresarial de las instalaciones a la nube de AWS. La empresa utilizará Amazon Redshift en una subred pública y Amazon QuickSight. Las tablas ya están cargadas en Amazon Redshift y se puede acceder a ellas mediante una herramienta SQL. La empresa inicia QuickSight por primera vez. Durante la creación de la fuente de datos, un especialista en análisis de datos introduce toda la información e intenta validar la conexión. Se produce un error con el siguiente mensaje "Creating a c
A. Conceda el permiso SELECT en las tablas de Amazon Redshift
B. Añada el rango de direcciones IP de QuickSight al grupo de seguridad de Amazon Redshift
C. Cree una función IAM para que QuickSight acceda a Amazon Redshift
D. Utilice un usuario administrador de QuickSight para crear el conjunto de datos
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Respuesta correcta: C
Cuestionar #3
Una empresa financiera utiliza Amazon S3 como lago de datos y ha configurado un almacén de datos mediante un clúster multinodo de Amazon Redshift. Los archivos de datos del lago de datos se organizan en carpetas basadas en el origen de datos de cada archivo de datos. Todos los archivos de datos se cargan en una tabla del clúster de Amazon Redshift mediante un comando COPY independiente para cada ubicación de archivo de datos. Con este enfoque, la carga de todos los archivos de datos en Amazon Redshift tarda mucho tiempo en completarse. Los usuarios desean una solución más rápida con poco o ningún incr
A. Utilice Amazon EMR para copiar todos los archivos de datos en una carpeta y emita un comando COPY para cargar los datos en Amazon Redshift
B. Cargar todos los archivos de datos en paralelo en Amazon Aurora y ejecutar una tarea de AWS Glue para cargar los datos en Amazon Redshift
C. Utilice un trabajo de AWS Glue para copiar todos los archivos de datos en una carpeta y emita un comando COPY para cargar los datos en Amazon Redshift
D. Cree un archivo de manifiesto que contenga las ubicaciones de los archivos de datos y emita un comando COPY para cargar los datos en Amazon Redshift
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #4
Una gran empresa de telecomunicaciones planea configurar un catálogo de datos y una administración de metadatos para múltiples fuentes de datos que se ejecutan en AWS. El catálogo se utilizará para mantener los metadatos de todos los objetos almacenados en los almacenes de datos. Los almacenes de datos se componen de fuentes estructuradas como Amazon RDS y Amazon Redshift, y fuentes semiestructuradas como archivos JSON y XML almacenados en Amazon S3. El catálogo debe actualizarse de forma periódica, ser capaz de detectar los cambios en los metadatos de los objetos y requerir la menor cantidad de datos posible
A. Utilizar Amazon Aurora como catalo de datos
B. Crear funciones de AWS Lambda que conecten y recopilen información de metadatos de varias fuentes y actualicen el catálogo de datos en Auror
C. Programe las funciones Lambda periódicamente
D. Utilizar el catálogo de datos de AWS Glue como repositorio central de metadatos
E. Utilizar rastreadores de AWS Glue para conectarse a varios almacenes de datos y actualizar el Catálogo de datos con el cambio de metadatos
F. Programar los rastreadores periódicamente para actualizar el catálogo de metadatos
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Respuesta correcta: D
Cuestionar #5
Una gran empresa de transporte compartido cuenta con miles de conductores en todo el mundo que atienden a millones de clientes únicos cada día. La empresa ha decidido migrar un mercado de datos existente a Amazon Redshift. El esquema existente incluye las siguientes tablas Una tabla de hechos de viajes para información sobre viajes completados. Una tabla de dimensiones de conductores para perfiles de conductores. Una tabla de hechos de clientes que contiene información de perfiles de clientes. La empresa analiza los detalles de los viajes por fecha y destino para examinar la rentabilidad por región. Los datos de los conductores
A. Utilice DISTSTYLE KEY (destino) para la tabla de viajes y ordene por dat
B. Utilice DISTSTYLE ALL para las tablas de controladores y clientes
C. Utilice DISTSTYLE EVEN para la tabla de viajes y ordene por dat
D. Utilice DISTSTYLE ALL para la tabla de conductores
E. Utilice DISTSTYLE KEY (destino) para la tabla de viajes y ordene por dat
F. Utilice DISTSTYLE ALL para la tabla de conductores G
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #6
Un analista de datos utiliza Amazon QuickSight para la visualización de datos en varios conjuntos de datos generados por aplicaciones. Cada aplicación almacena archivos en un bucket de Amazon S3 independiente. AWS Glue Data Catalog se utiliza como catálogo central para todos los datos de la aplicación en Amazon S3. Una nueva aplicación almacena sus datos en un bucket de S3 independiente. Tras actualizar el catálogo para incluir el nuevo origen de datos de la aplicación, el analista de datos creó un nuevo origen de datos de Amazon QuickSight a partir de una tabla de Amazon Athena, pero la impo
A. Edite los permisos para el catálogo de datos de AWS Glue desde la consola de Amazon QuickSight
B. Edita los permisos para el nuevo bucket de S3 desde la consola de Amazon QuickSight
C. Edite los permisos para el catálogo de datos de AWS Glue desde la consola de AWS Glue
D. Edite los permisos para el nuevo bucket S3 desde la consola S3
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Respuesta correcta: B
Cuestionar #7
Una empresa desea enriquecer los logs de la aplicación casi en tiempo real y utilizar el conjunto de datos enriquecido para análisis posteriores. La aplicación se ejecuta en instancias de Amazon EC2 en varias zonas de disponibilidad y almacena sus logs mediante Amazon CloudWatch Logs. La fuente de enriquecimiento se almacena en una tabla de Amazon DynamoDB. ¿Qué solución cumple los requisitos para la recopilación y el enriquecimiento de eventos?
A. Utilizar una suscripción a CloudWatch Logs para enviar los datos a Amazon Kinesis Data Firehos
B. Utilice AWS Lambda para transformar los datos del flujo de entrega de Kinesis Data Firehose y enriquecerlos con los datos del tablero de DynamoDB
C. Configurar Amazon S3 como destino de entrega de Kinesis Data Firehose
D. Exportar los registros sin procesar a Amazon S3 cada hora mediante AWS CL
E. Utilizar rastreadores AWS Glue para catalogar el registro
F. Configure una conexión de AWS Glue para la tabla de DynamoDB y configure un trabajo ETL de AWS Glue para enriquecer los datos G
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Respuesta correcta: A
Cuestionar #8
Una empresa utiliza Amazon Redshift como almacén de datos. Una tabla nueva tiene columnas que contienen datos confidenciales. Con el tiempo, varias consultas existentes que se ejecutan muchas veces al día harán referencia a los datos de la tabla. Un analista de datos necesita cargar 100.000 millones de filas de datos en la nueva tabla. Antes de hacerlo, el analista de datos debe asegurarse de que sólo los miembros del grupo de auditoría pueden leer las columnas que contienen datos confidenciales. ¿Cómo puede el analista de datos cumplir estos requisitos con la menor sobrecarga de mantenimiento?
A. Cargar todos los datos en la nueva tabla y conceder al grupo de auditoría permiso de lectura de la tabla
B. Cargar todos los datos excepto las columnas que contienen datos sensibles en una segunda tabla
C. Conceda a los usuarios correspondientes permisos de sólo lectura para la segunda tablA
D. Cargar todos los datos en la nueva tabla y conceder al grupo de auditoría permiso para leer desde la tabla
E. Utilice el comando GRANT SQL para permitir el acceso de sólo lectura a un subconjunto de columnas a los usuarios apropiados
F. Cargue todos los datos en la nueva tabla y conceda a todos los usuarios permisos de sólo lectura para las columnas no sensibles
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Respuesta correcta: C

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