Um engenheiro de ML precisa carregar dados históricos diretamente no SageMaker a partir do Amazon S3, Amazon Athena e Snowflake para construir modelos. Qual ferramenta ele deve usar para consultar e importar essas fontes para o SageMaker?

O SageMaker Data Wrangler é a ferramenta correta porque foi projetado para simplificar a preparação de dados para ML, permitindo a conexão e ingestão de dados de diversas fontes, incluindo Amazon S3, Amazon Athena e Snowflake, diretamente para o SageMaker. Ele oferece uma interface visual para explorar, transformar e preparar os dados. As outras opções estão incorretas porque: O AWS Glue DataBrew é uma ferramenta de preparação de dados, mas não é a principal para ingestão direta no SageMaker a partir de múltiplas fontes como Snowflake, sendo mais focado em transformações e limpeza. O SageMaker Pipelines é para orquestração de fluxos de trabalho de ML, não para ingestão inicial de dados de diferentes fontes. O AWS DataSync é para transferência de dados entre serviços de armazenamento, não para consulta e importação de bancos de dados ou data warehouses para o SageMaker. O SageMaker Feature Store é para armazenar e gerenciar features (características) para modelos de ML, não para a ingestão inicial de dados brutos de diversas fontes. Embora possa usar conectores Spark, o Data Wrangler é a ferramenta mais abrangente para a tarefa descrita.