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Free demo before buying

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Fast delivery after payment

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

1. 한 회사는 Amazon Athena를 사용하여 CTAS(Create Table As Select)를 사용하여 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업에 대한 SQL 쿼리를 실행합니다. 회사는 분석을 생성하기 위해 SQL 대신 Apache Spark를 사용해야 합니다.
회사가 Spark를 사용하여 Athena에 액세스할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Athena 쿼리 편집기
B) Athena 쿼리 설정
C) Athena 작업 그룹
D) Athena 데이터 소스

2. 한 회사가 Amazon 53 버킷에 서버 로그를 저장합니다. 회사는 1년 동안 로그를 보관해야 합니다. 1년 후에는 로그가 필요하지 않습니다.
데이터 엔지니어는 1년 이상된 로그를 자동으로 삭제하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 1년 후 로그를 삭제하도록 S3 수명 주기 구성을 정의합니다.
B) Amazon EC2 인스턴스에서 1년 후 로그를 삭제하는 cron 작업을 예약합니다.
C) 1년 후 로그를 삭제하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
D) 1년 후에 로그를 삭제하도록 AWS Step Functions 상태 머신을 구성합니다.

3. 어떤 회사에는 개인 식별 정보(PIT) 데이터와 비 PII 데이터가 포함된 JSON 파일이 있습니다.
회사는 쿼리 및 분석을 위해 데이터를 제공해야 합니다. 개인 식별 정보가 아닌 데이터는 회사 내 모든 사람이 이용할 수 있어야 합니다. 개인 식별 정보는 제한된 직원 그룹에게만 제공되어야 합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇일까요?

A) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Macie를 사용하여 PII 데이터를 식별하고 사용자 유형에 따라 액세스 권한을 부여합니다.
B) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Lake Formation에서 파일 스키마를 카탈로그화합니다. Lake Formation 권한을 사용하여 사용자 유형에 따라 필요한 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
C) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Glue를 구성하여 파일을 PII 데이터가 포함된 파일 하나와 PII가 아닌 데이터가 포함된 파일 하나로 분할합니다. 출력 파일은 별도의 S3 버킷에 저장합니다. 사용자 유형에 따라 버킷에 필요한 액세스 권한을 부여합니다.
D) Amazon RDS PostgreSQL 데이터베이스 두 개를 생성합니다. PII 데이터와 비PII 데이터를 각 데이터베이스에 로드합니다. 사용자 유형에 따라 데이터베이스에 대한 접근 권한을 부여합니다.

4. 한 회사가 머신러닝(ML) 모델을 개발하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 학습 데이터에 데이터 품질 규칙을 적용해야 합니다. 회사는 학습 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다.

A) 데이터 품질을 확인하고 코드에서 예외를 발생시키는 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
B) Amazon EMR 프로비저닝 클러스터를 생성합니다. Python 데이터 품질 패키지를 추가합니다.
C) AWS Step Functions를 사용하여 데이터 품질 규칙을 평가하고 조정하기 위한 AWS Lambda 함수를 만듭니다.
D) S3 버킷의 데이터에 대한 AWS Glue DataBrew 프로젝트를 생성합니다. 데이터 품질 규칙에 대한 규칙 세트를 생성합니다. 데이터 품질 규칙을 실행하는 프로파일 작업을 생성합니다. 데이터가 S3 버킷에 추가되면 Amazon EventBridge를 사용하여 프로파일 작업을 실행합니다.

5. 한 기업에서 배치 데이터 수집, 변환 및 저장 단계를 분리한 ETL(추출, 변환 및 로드) 파이프라인을 구축해야 합니다. 변환된 데이터는 Amazon S3 버킷에 저장되어야 하며, 각 단계는 실패 시 자동으로 재시도해야 합니다. 또한, 파이프라인은 각 단계의 성공 또는 실패 여부를 확인할 수 있는 가시성을 제공해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Step Functions 워크플로를 배포하여 데이터를 수집하는 AWS Lambda 함수를 오케스트레이션합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.
B) 각 단계를 수행하기 위해 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 기반 파이프라인을 구축합니다.
C) 작업 트리거를 사용하여 각 단계를 함께 수행하는 AWS Glue 작업을 연결합니다. MaxRetries 필드를 0으로 설정합니다.
D) 파이프라인 단계를 오케스트레이션하기 위해 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow 방향성 비순환 그래프(DAG)를 예약합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 데이터를 수집합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 데이터를 변환하고 S3 버킷에 저장합니다.

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