Ein Datensatz enthält geordnete tabellarische Merkmale mit sensiblen Werten, die maskiert (nicht verworfen) werden müssen, bevor ein anderes Team mit der Modellentwicklung beginnt. Welchen Dienst sollte der ML-Ingenieur verwenden, um die sensiblen Felder mit minimalem Aufwand zu maskieren?

AWS Glue DataBrew ist ein visueller Datenaufbereitungsdienst, der über 300 vorgefertigte Transformationen bietet, darunter auch solche zum Maskieren oder Anonymisieren sensibler Daten. Er ermöglicht es ML-Ingenieuren, Daten interaktiv zu bereinigen und zu normalisieren, ohne Code schreiben zu müssen, was den Aufwand minimiert. Amazon Macie ist ein Datensicherheitsdienst, der sensible Daten erkennt, aber keine Transformationen wie Maskierung durchführt. AWS Batch und Amazon EMR sind Rechenservices, die zwar für die Datenverarbeitung verwendet werden könnten, aber das Schreiben und Verwalten von Code erfordern, was im Vergleich zu DataBrew einen höheren Aufwand darstellt und nicht die primäre Funktion dieser Dienste ist.