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2024 DAS-C01試験対策：AWSデータ分析認定試験対策問題集｜SPOTO

2024 DAS-C01試験対策：AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01)の模擬試験と学習教材は、データ分析の専門家にとって非常に重要です。この認定資格は、データから実用的な洞察を引き出すための分析ソリューションを設計、構築、保護、管理するためにAWSサービスを活用する専門知識を証明します。弊社の包括的な学習教材には、試験問題と解答、模擬試験、サンプル問題、試験ダンプが含まれ、徹底的な準備を保証します。試験の練習と準備に重点を置いた当社のリソースには、試験資料と解答、現実的な試験シナリオのための試験シミュレータが含まれています。オンライン試験問題にアクセスし、模擬試験で準備態勢を測ることができます。AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01)試験で優れた成績を収めるための効果的な試験対策はSPOTOにお任せください。

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質問 #1
ある企業がAmazon EC2インスタンスを使用して、外部ベンダーから1日中ファイルを受信している。1日の終わりに、EC2インスタンスはファイルを1つのファイルにまとめ、gzip圧縮を実行し、1つのファイルをAmazon S3バケットにアップロードする。すべてのファイルの合計サイズは、毎日約100GBである。ファイルがAmazon S3にアップロードされると、AWSバッチジョブがCOPYコマンドを実行して、ファイルをAmazon Redshiftクラスタにロードします。どのソリューションがCOPYプロセスを最も高速化しますか？
A. Amazon S3に個々のファイルをアップロードする。ファイルが利用可能になったらすぐにCOPYコマンドを実行する。
B. ファイル数がRedshiftクラスタのスライス数の倍数になるようにファイルを分割する。ファイルを圧縮してAmazon S3にアップロードします。ファイルに対してCOPYコマンドを実行する。
C. Redshiftクラスタの各計算ノードで、各ファイルが空きストレージの50%を使用するようにファイルを分割します。ファイルを圧縮してAmazon S3にアップロードします。ファイルに対してCOPYコマンドを実行します。
D. 同じ値を持つDISTKEY列が同じファイルに行くように、ファイルを分割してシャーディングを適用します。シャーディングされたファイルを圧縮してAmazon S3にアップロードします。ファイルに対してCOPYコマンドを実行します。
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正解: B
質問 #2
ある企業がコンタクトセンターの管理にAmazon Connectを使用している。同社は、Amazon ConnectとSalesforceからAmazon S3上に構築されたデータレイクにデータを取り込むパイプラインを構築する必要があります。運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、この要件を満たすソリューションはどれか。
A. Amazon Kinesis Data Streamsを使ってAmazon Connectのデータを取り込む。Amazon AppFlowを使ってSalesforceのデータを取り込む。
B. Amazon Connectのデータを取り込むには、Amazon Kinesis Data Firehoseを使用します。Amazon Kinesis Data Streamsを使ってSalesforceのデータを取り込む。
C. Amazon Kinesis Data Firehoseを使ってAmazon Connectのデータを取り込む。Amazon AppFlowを使ってSalesforceのデータを取り込む。
D. Amazon Connectのデータを取り込むには、Amazon AppFlowを使用します。Amazon Kinesis Data Firehoseを使用してSalesforceデータを取り込む。
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正解: B
質問 #3
このデータレイクは800のテーブルで構成されているが、今後数千のテーブルに増加する見込みである。50以上の部門がテーブルを使用し、各部門には数百人のユーザーがいます。部門によって、特定のテーブルやカラムにアクセスする必要があります。どのソリューションが、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、これらの要件を満たすことができるでしょうか？
A. 部門ごとに1AMロールを作成します。AWS Lake Formationベースのアクセスコントロールを使用して、各1AMロールに特定のテーブルとカラムへのアクセス権を付与する。Amazon Athenaを使用してデータを分析する。
B. 部署ごとにAmazon Redshiftクラスタを作成する。AWS Glueを使用して、その部門に関連するテーブルとカラムのみをRedshiftクラスタに取り込む。Redshiftデータベースユーザーを作成する。ユーザーに関連部署のRedshiftクラスタへのアクセス権を付与します。Amazon Redshiftを使用してデータを分析する。
C. 部門ごとに1AMロールを作成します。AWS Lake Formationのタグベースのアクセス制御を使用して、各1AMロールに関連するリソースのみへのアクセス権を付与する。テーブルとカラムにアタッチされるLFタグを作成する。Amazon Athenaを使用してデータを分析する。
D. 部門ごとにAmazon EMRクラスタを作成します。各EMRクラスタがアクセスするための1AMサービスロールを構成します。
E. 関連するS3ファイル。各部門のユーザーに対して、関連するEMRクラスタへのアクセスを提供する1AMロールを作成する。Amazon EMRを使用してデータを分析します。
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正解: C
質問 #4
米国を拠点とするスニーカー小売企業がグローバルサイトを立ち上げた。すべてのトランザクションデータはAmazon RDSに、キュレーションされた過去のトランザクションデータはus-east-1リージョンのAmazon Redshiftに保存されている。ビジネスインテリジェンス（BI）チームは、スニーカーのトレンドに関するダッシュボードを提供することで、ユーザーエクスペリエンスを強化したいと考えています。BIチームは、ウェブサイトのダッシュボードをレンダリングするためにAmazon QuickSightを使用することを決定。開発中、日本のチームがap- northeast-1でAmazon QuickSightをプロビジョニングしました。そのチームは
A. Amazon Redshiftコンソールで、クロスリージョンスナップショットの構成を選択し、宛先リージョンをap-northeast-1に設定します。スナップショットからAmazon Redshiftクラスタをリストアし、ap-northeast-1で起動したAmazon QuickSightに接続します。
B. Amazon QuickSight VPCからAmazon Redshift VPCへVPCエンドポイントを作成し、Amazon QuickSightがAmazon Redshiftからデータにアクセスできるようにします。
C. リージョン情報を含むAmazon Redshiftエンドポイント接続文字列を作成し、Amazon QuickSightでこの接続文字列を使用してAmazon Redshiftに接続します。
D. us-east-1にAmazon Redshift用の新しいセキュリティグループを作成し、ap-northeast-1にあるAmazon QuickSightサーバーの適切なIPアドレス範囲からのアクセスを承認するインバウンドルールを設定します。
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正解: D
質問 #5
ある企業は、レコメンデーション・エンジンに機能を追加することで、スマート・ホーム・システムのユーザー満足度を向上させたいと考えている。各センサーは、JavaのKinesis Producer Library（KPL）を使用して、ネスト化されたJSONデータをAmazon Kinesis Data Streamsに非同期でプッシュする。故障したセンサーの統計から、センサーが故障している場合、その記録データが常にクラウドに送信されるわけではないことがわかった。同社は、最新のセンサーからのデータをほぼリアルタイムで分析できるソリューションを必要としています。Whi
A. KPLのRecordMaxBufferedTimeプロパティを "1 "に設定し、センサー側のバッファリングを無効にする。Kinesis Data Analyticsを使用して、自社開発の異常検知SQLスクリプトに基づいてデータをリッチ化する。
B. エンリッチされたデータをKinesisデータストリームのフリートにプッシュし、データ変換機能を有効にしてJSONファイルをフラットにする。
C. 密なストレージAmazon Redshiftクラスターをインスタンス化し、Kinesis Data Firehose配信ストリームの宛先として使用する。
D. AWS SDK for Javを使用してKinesis Data Streams APIからPutRecord/PutRecordsコールを使用するようにセンサーコードを更新する。
E. Kinesis Data Analyticsを使用して、会社が開発した異常検知SQLスクリプトに基づいてデータをリッチ化する。
F. F
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正解: A
質問 #6
ある製造会社は、1年前から工場内のデバイスからIoTセンサーデータを収集し、毎日分析するためにAmazon Redshiftにデータを保存している。データアナリストは、1日あたり約2TBの取り込みレートを想定した場合、4ヶ月以内にクラスタのサイズが不足すると判断した。長期的なソリューションが必要です。データアナリストは、ほとんどのクエリは直近の13ヶ月分のデータしか参照しないが、すべてのデータをクエリする必要がある四半期報告書もあると指摘している。
A. AWS Glueで毎日ジョブを作成し、13ヶ月以上前のレコードをAmazon S3にUNLOADし、Amazon Redshifからそれらのレコードを削除する。
B. Amazon Redshiftで外部テーブルを作成し、S3ロケを指すようにする。
C. Amazon Redshift Spectrumを使用して、13ヶ月以上前のデータに結合します。
D. Amazon Redshift クラスタのスナップショットを取得します。
E. 追加のストレージ容量を持つ高密度ストレージノードを使用して、クラスタを新しいクラスタにリストアします。
F. CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) ステートメントを実行し、13ヶ月より古いレコードをAmazon S3でバックアップされたAmazon Redshift Spectrumの四半期ごとにパーティショニングされたデータに移動します。G
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正解: ACE
質問 #7
ある会社はAmazon S3に10-15個の非圧縮.csvファイルを持っている。同社はAmazon Athenaを1回限りのクエリーエンジンとして評価しています。同社は、クエリの実行時間とストレージコストを最適化するためにデータを変換したいと考えています。これらの要件を満たすデータ形式と圧縮のオプションはどれですか？
A. ZIPで圧縮されたCSV
B. bzip2で圧縮されたJSON
C. Snappyで圧縮されたApache Parquet
D. LZOで圧縮されたApache Avro
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正解: B
質問 #8
ある企業が、データレイクストレージとしてAmazon S3、データウェアハウスとしてAmazon Redshiftを含む分析ソリューションを構築している。同社はAmazon Redshift Spectrumを使用して、Amazon S3に保存されているデータを照会したいと考えています。Amazon Redshift Spectrumを使用してS3データファイルをクエリする際に、パフォーマンスを向上させるために取るべき手順はどれですか？ (3つを選択) 1～5GBのファイルサイズでgzip圧縮を使用する。
A. カラム型ストレージのファイル形式を使用する。
B. 最も一般的なクエリ述語に基づいてデータを分割する。
C. データをKBサイズのファイルに分割する。
D. すべてのファイルを同じサイズに保つ。
E. 分割できないファイル形式を使用する。
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正解: BCD
質問 #9
ある中央政府組織は、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）を使用して、さまざまな内部アプリケーションからイベントを収集している。この組織は、データを分離するために、アプリケーションごとに個別のKafkaトピックを構成している。セキュリティ上の理由から、KafkaクラスタはTLSで暗号化されたデータのみを許可するように設定されており、データは静止時に暗号化されます。最近のアプリケーションの更新で、アプリケーションの1つが誤って設定されていることが判明し、その結果、以下のようなKafkaトピックにデータが書き込まれました。
A. アプリケーションごとに異なるAmazon EC2セキュリティグループを作成する。Amazon MSKクラスタの特定のトピックにアクセスできるように、各セキュリティグループを構成する。アプリケーションが読み書きするトピックに基づいて、各アプリケーションにセキュリティグループをアタッチする。
B. 各アプリケーションインスタンスにKafka Connectをインストールし、各Kafka Connectインスタンスが特定のトピックにのみ書き込むように設定する。
C. Kafka ACLを使用し、各トピックに読み取り権限と書き込み権限を設定する。クライアントのTLS証明書の識別名をACLのプリンシパルとして使用する。
D. アプリケーションごとに異なるAmazon EC2セキュリティグループを作成する。アプリケーションごとにAmazon MSKクラスタとKafkaトピックを作成する。各セキュリティグループが特定のクラスタにアクセスできるように設定する。
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正解: B
質問 #10
あるモバイルゲーム会社は、ゲームアプリからデータを取得し、すぐに分析に利用できるようにしたいと考えている。同社は、各デバイスから最適なスループットを達成することを懸念している。さらに、各消費者専用のスループットを持つデータ・ストリーム処理アプリケーションを開発したいと考えています。
A. アプリがPutRecords APIを呼び出してAmazon Kinesis Data Streamsにデータを送信する。データを消費しながら、拡張ファンアウト機能を使用する。
B. アプリにPutRecordBatch APIを呼び出してAmazon Kinesis Data Firehoseにデータを送信させる。アカウントの専用スループットを有効にするためにサポートケースを提出する。
C. アプリがAmazon Kinesis Producer Library（KPL）を使用してKinesis Data Firehoseにデータを送信するようにする。データを消費する際に、拡張されたファンアウト機能を使用する。
D. アプリがPutRecords APIを呼び出してAmazon Kinesis Data Streamsにデータを送信する。ストリーム処理アプリケーションをAmazon EC2でAuto Scalingでホストする。
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正解: D
質問 #11
データ分析のスペシャリストが、Amazon S3バケットにアップロードされた圧縮ファイルを取り込むために、AWS Glueを使用して自動化されたETL取り込みパイプラインを構築しています。インジェストパイプラインは、増分データ処理をサポートする必要があります。データ分析のスペシャリストは、この要件を満たすためにどのAWS Glue機能を使用する必要がありますか？
A. ワークフロー
B. トリガー
C. 仕事のしおり
D. 分類器
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正解: B
質問 #12
ある小売企業は、Amazon Redshiftを使ってデータウェアハウス・ソリューションを構築している。その一環として、同社はAmazon Redshiftクラスタに作成されたファクトテーブルに何百ものファイルをロードしています。同社は、データを同社のファクトテーブルにロードする際に、ソリューションが最高のスループットを達成し、クラスタリソースを最適に使用することを望んでいます。これらの要件を満たすにはどうすればよいでしょうか。
A. 複数のCOPYコマンドを使用して、Amazon Redshiftクラスタにデータをロードします。
B. S3DistCpを使用して複数のファイルをHadoop分散ファイルシステム（HDFS）にロードし、HDFSconnectorを使用してAmazon Redshiftクラスタにデータを取り込みます。
C. Amazon Redshiftクラスタノードの数と同じ数のLOADコマンドを使用し、各ノードに並行してデータをロードします。
D. 単一のCOPYコマンドを使用して、Amazon Redshiftクラスタにデータをロードします。
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正解: B
質問 #13
ある大学が、Amazon Kinesis Data Firehoseを使って、JSON形式の水質測定値のバッチをAmazon S3に収集しようとしている。測定値は、地元の湖に散在する50個のセンサーからのものだ。学生は、Amazon Athenaを使って保存されたデータを照会し、水温や酸性度など、取得した指標の経時変化を観察する。この研究への関心が高まり、大学はデータの保存方法を再考することになった。どのようなデータ形式とパーティショニングを選択すれば、データを最も大幅に削減できるでしょうか？
A. Snappy圧縮を使ってApache Avro形式でデータを保存する。
B. データを年、月、日で分割する。
C. 圧縮なしのApache ORC形式でデータを保存する。
D. Snappy 圧縮を使用して Apache Parquet フォーマットでデータを保存する。
E. センサー、年、月、日でデータを分割する。
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正解: B
質問 #14
あるヘルスケア企業は、AWSのデータと分析ツールを使用して、患者に関する電子カルテ（EHR）データを収集、取り込み、保存している。生のEHRデータは、時間、日、年ごとにパーティショニングされたJSON形式でAmazon S3に保存され、1時間ごとに更新される。同社は、データカタログとメタデータをAWS Glue Data Catalogで管理し、Amazon AthenaまたはAmazon Redshift Spectrumを使用してデータにアクセスできるようにしたいと考えている。データカタログでテーブルを定義するとき、同社は以下のrを持っています。
A. 1つ以上のデータストアに接続し、データ構造を決定し、データカタログにテーブルを書き込むAWS Glueクローラーを実行する。
B. AWS Glueコンソールを使用して、データカタログにテーブルを手動で作成し、テーブルパーティションを1時間ごとに更新するAWS Lambda関数をスケジュールします。
C. AWS Glue API の CreateTable オペレーションを使用して、Data Catalo にテーブルを作成する。
D. AWS Glueクローラーを作成し、テーブルをソースとして指定します。
E. Amazon S3にあるテーブルスキーマ定義でAmazon EMRにApache Hiveカタログを作成し、スケジュールされたjoでテーブルパーティションを更新します。
F. Hiveカタログをデータ カタログに移行します。
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正解: C
質問 #15
あるソーシャルメディア企業は、ビジネス・インテリジェンス・ツールを使って、予測のためのデータ分析を行っている。同社は、機械学習（ML）の洞察を含むダイナミック・ダッシュボードを構築し、主要なビジネス・トレンドを予測したいと考えている。ダッシュボードは、75分以上前の最近のバッチデータを表示する必要がある。会社のさまざまなチームが、Amazon QuickSightとMLインサイトを使用してダッシュボードを表示したいと考えています。これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか？
A. KafkaをAmazon Managed Streaming for Apache Kafka（Amazon MSK）に置き換える。AWS Data Exchangeを使用してAmazon S3にデータを保存します。QuickSight Enterprise EditionのSPICEを使用して、Amazon S3から毎時間データをリフレッシュする。QuickSightを使用して、予測とMLインサイトを含むダイナミック・ダッシュボードを作成します。
B. KafkaをAmazon Kinesisデータストリームに置き換える。AWS Data Exchangeを使用してAmazon S3にデータを保存します。QuickSight StandardエディションのSPICEを使用して、Amazon S3から毎時間データをリフレッシュします。QuickSightを使用して、予測とMLインサイトを含むダイナミック・ダッシュボードを作成します。
C. データをAmazon Kinesis Data Firehose配信ストリームに公開するようにKafka-Kinesis-Connectorを設定する。配信ストリームを構成して、データをAmazon S3に最大バッファサイズ60秒で保存します。QuickSight Enterprise EditionのSPICEを使用して、Amazon S3から1時間ごとにデータをリフレッシュします。QuickSightを使用して、予測とMLインサイトを含むダイナミック・ダッシュボードを作成します。
D. Kafka-Kinesis-Connectorを構成して、Amazon Kinesis Data Firehose配信ストリームにデータを公開する。配信ストリームを構成して、データをAmazon S3に最大バッファサイズ60秒で保存します。スケジュールされたAWS Lambda関数を使用して、Amazon S3からQuickSight Standard Edition SPICEのデータをリフレッシュします。Lambda関数を75分ごとに実行し、QuickSight APIを呼び出して、予測とMLインサイトを含むダイナミック・ダッシュボードを作成するように構成します。
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正解: C
質問 #16
ある運送会社では、トラックに取り付けたIoTセンサーを使って、グローバルな配送車両の車両データを収集している。同社は現在、センサーデータを小さな.csvファイルでAmazon S3に送信している。このファイルは、1ノードあたり2スライスを持つ10ノードのAmazonRedshiftクラスタにロードされ、Amazon AthenaとAmazon Redshiftの両方を使用してクエリされます。同社は、クエリのコストを削減し、Amazon Redshiftクラスタへのデータロードの速度を向上させるためにファイルを最適化したいと考えています。
A. AWS Glueを使用して、全てのファイルを
B. Amazon EMRを使用して、それぞれの
C. AWS Glueを使用して、ファイルを
D. AWS Glueを使ってファイルを
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正解: D

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