Amazon Data-Engineer-Associate Korean

Spending less time to pass the Data-Engineer-Associate Korean exam

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Supporting the printing for the Data-Engineer-Associate Korean PDF dumps

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Clear knowledge structure for the Data-Engineer-Associate Korean exam dump

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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 회사가 대규모 데이터 세트를 Amazon S3 버킷에 저장하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Athena를 사용하여 해당 데이터 세트에 대해 복잡한 쿼리를 자주 실행합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 매개변수로 여러 번 실행되는 쿼리의 성능과 비용을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Athena 워크그룹에서 쿼리 결과 재사용 설정을 구성합니다.
B) Athena 쿼리를 실행하기 전에 Amazon EMR을 사용하여 데이터를 사전 처리합니다.
C) Athena 쿼리를 실행하기 전에 데이터셋을 JSON 형식으로 변환합니다.
D) Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쿼리합니다.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 있는 Apache Parquet 형식의 객체에서 데이터를 읽는 일회성 작업을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 한 열만 쿼리하면 됩니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) S3 버킷의 데이터를 pandas 데이터 프레임에 로드하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. 데이터 프레임에 SQL SELECT 문을 작성하여 필요한 열을 쿼리합니다.
B) S3 객체를 사용하고 필요한 열을 쿼리하도록 AWS Glue DataBrew 프로젝트를 준비합니다.
C) S3 Select를 사용하여 S3 객체에서 필요한 열을 검색하는 SQL SELECT 문을 작성합니다.
D) S3 객체에서 AWS Glue 크롤러를 실행합니다. Amazon Athena에서 SQL SELECT 문을 사용하여 필요한 열을 쿼리합니다.

3. 회사는 실제 주소 데이터가 포함된 .csv 파일을 받습니다. 데이터는 이름이 Door_No, Street_Name, City 및 Zip_Code인 열에 있습니다. 회사는 이러한 값을 다음 형식으로 저장하기 위해 단일 열을 생성하려고 합니다.

최소한의 코딩 노력으로 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. NEST TO ARRAY 변환을 사용하여 새 열을 생성합니다.
B) Python에서 Lambda 함수를 작성하여 파일을 읽습니다. Python 데이터 사전 유형을 사용하여 새 열을 만듭니다.
C) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. PIVOT 변환을 사용하여 새 열을 만듭니다.
D) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. NEST TO MAP 변환을 사용하여 새 열을 생성합니다.

4. 한 회사가 민감한 거래 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 데이터 엔지니어는 실수로 데이터가 삭제되는 것을 방지하기 위한 제어 기능을 구현해야 합니다.

A) 삭제된 파일을 S3 Glacier Deep Archive로 이동하는 S3 수명 주기 규칙을 만듭니다.
B) 사용자가 S3 객체를 삭제하지 못하도록 AWS Config 수정 작업을 설정합니다.
C) S3 삭제 마커 생성을 거부하는 S3 버킷 정책 규칙을 구성합니다.
D) S3 버킷에서 버전 관리를 활성화하고 MFA 삭제를 구성합니다.

5. 데이터 엔지니어는 여러 도시와 주에 대한 판매 정보가 포함된 두 개의 데이터 세트를 가지고 있습니다. 하나는 참조 데이터 세트이고 다른 하나는 기본 데이터 세트입니다.
데이터 엔지니어는 기본 데이터 세트의 도시 및 주 열에 있는 특정 값 집합이 참조 데이터 세트의 동일한 특정 값과 정확히 일치하는지 확인하는 솔루션이 필요합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue 데이터 품질 작업에서 데이터 품질 정의 언어(DQDL) 규칙을 사용하려고 합니다.
어떤 규칙이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 100
B) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 1.0
C) DatasetMatch "참조" "도시->참조_도시, 주->참조_주" = 1.0
D) 참조 무결성 "도시, 주" "참조.{참조_도시, 참조_주}" = 100

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