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Passe no seu exame DAS-C01 com testes práticos 2024 Atualizados, AWS Certified Data Analytics | SPOTO

A certificação AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) valida a experiência de um indivíduo em projetar, criar, proteger e manter soluções de análise de dados na plataforma AWS. Manter-se atualizado com os últimos objectivos do exame e as tendências da indústria é crucial para o sucesso no ciclo de exames de 2024. A SPOTO oferece uma gama abrangente de testes práticos, lixeiras de exame e perguntas de amostra que são atualizadas regularmente para se alinharem com os requisitos em evolução do exame DAS-C01. Nossos materiais de exame, incluindo perguntas e respostas de exames, perguntas de exames on-line e exames simulados, fornecem uma experiência de exame realista e imersiva. Ao utilizar nossos testes práticos e simuladores de exames, os candidatos podem identificar lacunas de conhecimento, reforçar seus pontos fortes e desenvolver estratégias eficazes de exame. Os nossos recursos de preparação para exames são concebidos para simular o ambiente real do exame, garantindo que os candidatos estão bem preparados para o formato, tipos de perguntas e desafios de gestão de tempo que podem encontrar.
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Pergunta #1
Um analista de dados está usando o AWS Glue para organizar, limpar, validar e formatar um conjunto de dados de 200 GB. O analista de dados acionou o trabalho para ser executado com o tipo de trabalhador Standard. Após 3 horas, o status do trabalho do AWS Glue ainda é RUNNING. Os logs da execução do trabalho não mostram códigos de erro. O analista de dados deseja melhorar o tempo de execução do trabalho sem provisionamento excessivo. Quais ações o analista de dados deve executar?
A. Habilite marcadores de trabalho no AWS Glue para estimar o número de unidades de processamento de dados (DPUs)
B. Habilite as métricas de trabalho no AWS Glue para estimar o número de unidades de processamento de dados (DPUs)
C. Habilite as métricas de trabalho no AWS Glue para estimar o número de unidades de processamento de dados (DPUs)
D. Habilite marcadores de trabalho no AWS Glue para estimar o número de unidades de processamento de dados (DPUs)
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Resposta correta: B
Pergunta #2
Uma empresa de comércio eletrónico está a migrar o seu ambiente de business intelligence das instalações para a AWS Cloud. A empresa irá utilizar o Amazon Redshift numa sub-rede pública e o Amazon QuickSight. As tabelas já estão carregadas no Amazon Redshift e podem ser acedidas por uma ferramenta SQL. A empresa inicia o QuickSight pela primeira vez. Durante a criação da fonte de dados, um especialista em análise de dados introduz todas as informações e tenta validar a ligação. Ocorre um erro com a seguinte mensagem: "Criar uma c
A. Conceda a permissão SELECT nas tabelas do Amazon Redshift
B. Adicione o intervalo de endereços IP do QuickSight ao grupo de segurança do Amazon Redshift
C. Criar uma função IAM para o QuickSight para aceder ao Amazon Redshift
D. Utilizar um utilizador administrador do QuickSight para criar o conjunto de dados
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Resposta correta: C
Pergunta #3
Uma empresa financeira usa o Amazon S3 como seu lago de dados e configurou um data warehouse usando um cluster Amazon Redshift de vários nós. Os ficheiros de dados no lago de dados são organizados em pastas com base na fonte de dados de cada ficheiro de dados. Todos os ficheiros de dados são carregados para uma tabela no cluster do Amazon Redshift utilizando um comando COPY separado para cada localização de ficheiro de dados. Com esta abordagem, o carregamento de todos os ficheiros de dados no Amazon Redshift demora muito tempo a ser concluído. Os utilizadores querem uma solução mais rápida com pouco ou nenhum incr
A. Utilizar o Amazon EMR para copiar todos os ficheiros de dados para uma pasta e emitir um comando COPY para carregar os dados no Amazon Redshift
B. Carregar todos os ficheiros de dados em paralelo no Amazon Aurora e executar um trabalho AWS Glue para carregar os dados no Amazon Redshift
C. Use um trabalho AWS Glue para copiar todos os arquivos de dados em uma pasta e emitir um comando COPY para carregar os dados no Amazon Redshift
D. Criar um ficheiro de manifesto que contenha as localizações dos ficheiros de dados e emitir um comando COPY para carregar os dados no Amazon Redshift
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Resposta correta: D
Pergunta #4
Uma grande empresa de telecomunicações está a planear configurar um catálogo de dados e gestão de metadados para várias fontes de dados em execução no AWS. O catálogo será utilizado para manter os metadados de todos os objectos armazenados nos armazenamentos de dados. Os armazenamentos de dados são compostos por fontes estruturadas, como o Amazon RDS e o Amazon Redshift, e por fontes semiestruturadas, como ficheiros JSON e XML armazenados no Amazon S3. O catálogo deve ser atualizado regularmente, ser capaz de detetar as alterações aos metadados dos objectos e exigir o mínimo de
A. Utilizar o Amazon Aurora como o catálogo de dados
B. Criar funções AWS Lambda que liguem e recolham as informações de metadados de várias fontes e actualizem o catálogo de dados no Auror
C. Agende as funções Lambda periodicamente
D. Utilizar o AWS Glue Data Catalog como repositório central de metadados
E. Use os rastreadores do AWS Glue para se conectar a vários armazenamentos de dados e atualizar o Catálogo de dados com alterações de metadados
F. Programar os rastreadores periodicamente para atualizar o catálogo de metadados
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Resposta correta: D
Pergunta #5
Uma grande empresa de partilha de boleias tem milhares de condutores em todo o mundo, servindo milhões de clientes únicos todos os dias. A empresa decidiu migrar um data mart existente para o Amazon Redshift. O esquema existente inclui as seguintes tabelas. Uma tabela de factos de viagens para informações sobre viagens concluídas. Uma tabela de dimensão de condutores para perfis de condutores. Uma tabela de factos de clientes que contém informações sobre o perfil dos clientes. A empresa analisa os detalhes da viagem por data e destino para examinar a rentabilidade por região. Os dados dos condutores
A. Utilize a chave DISTSTYLE (destino) para a tabela de viagens e ordene por data
B. Utilize DISTSTYLE ALL para as tabelas de condutores e clientes
C. Utilizar DISTSTYLE EVEN para a tabela de viagens e ordenar por data
D. Utilize DISTSTYLE ALL para a tabela de condutores e DISTSTYLE EVEN para a tabela de clientes
E. Utilize DISTSTYLE KEY (destino) para a tabela de viagens e ordene por data
F. Utilizar DISTSTYLE ALL para a tabela de condutores G
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Resposta correta: B
Pergunta #6
Um analista de dados está a utilizar o Amazon QuickSight para visualização de dados em vários conjuntos de dados gerados por aplicações. Cada aplicação armazena arquivos em um bucket separado do Amazon S3. O AWS Glue Data Catalog é usado como um catálogo central em todos os dados de aplicativos no Amazon S3. Um novo aplicativo armazena seus dados em um bucket S3 separado. Depois de atualizar o catálogo para incluir a nova fonte de dados do aplicativo, o analista de dados criou uma nova fonte de dados do Amazon QuickSight a partir de uma tabela do Amazon Athena, mas a impo
A. Edite as permissões para o Catálogo de dados do AWS Glue a partir da consola do Amazon QuickSight
B. Edite as permissões para o novo bucket S3 a partir da consola do Amazon QuickSight
C. Edite as permissões do Catálogo de dados do AWS Glue no console do AWS Glue
D. Edite as permissões para o novo bucket S3 a partir da consola S3
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Resposta correta: B
Pergunta #7
Uma empresa pretende enriquecer os registos de aplicações quase em tempo real e utilizar o conjunto de dados enriquecido para análise posterior. A aplicação está a ser executada em instâncias do Amazon EC2 em várias zonas de disponibilidade e a armazenar os seus registos utilizando o Amazon CloudWatch Logs. A fonte de enriquecimento é armazenada em uma tabela do Amazon DynamoDB. Qual solução atende aos requisitos para a coleta e o enriquecimento de eventos?
A. Use uma assinatura do CloudWatch Logs para enviar os dados para o Amazon Kinesis Data Firehos
B. Use o AWS Lambda para transformar os dados no fluxo de entrega do Kinesis Data Firehose e enriquecê-los com os dados na tabela DynamoDB
C. Configurar o Amazon S3 como o destino de entrega do Kinesis Data Firehose
D. Exportar os registos brutos para o Amazon S3 de hora a hora, utilizando o AWS CL
E. Usar rastreadores do AWS Glue para catalogar o log
F. Configurar uma ligação AWS Glue para a tabela DynamoDB e configurar uma tarefa ETL AWS Glue para enriquecer os dados G
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Resposta correta: A
Pergunta #8
Uma empresa utiliza o Amazon Redshift como armazém de dados. Uma nova tabela tem colunas que contêm dados confidenciais. Os dados na tabela serão eventualmente referenciados por várias consultas existentes que são executadas muitas vezes por dia. Um analista de dados precisa de carregar 100 mil milhões de linhas de dados para a nova tabela. Antes de o fazer, o analista de dados tem de garantir que apenas os membros do grupo de auditoria podem ler as colunas que contêm dados sensíveis. Como o analista de dados pode atender a esses requisitos com a menor sobrecarga de manutenção?
A. Carregue todos os dados para a nova tabela e conceda ao grupo de auditoria permissão para ler a partir da tabela
B. Carregar todos os dados, exceto as colunas que contêm dados sensíveis, para um segundo separador
C. Conceder aos utilizadores adequados permissões só de leitura para a segunda tabela
D. Carregue todos os dados para a nova tabela e conceda ao grupo de auditoria permissão para ler a partir da tabela
E. Utilize o comando SQL GRANT para permitir o acesso só de leitura a um subconjunto de colunas aos utilizadores adequados
F. Carregue todos os dados para a nova tabela e conceda a todos os utilizadores permissões apenas de leitura para as colunas não sensíveis
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Resposta correta: C

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