Ein ML-Ingenieur muss historische Daten direkt aus Amazon S3, Amazon Athena und Snowflake in SageMaker laden, um Modelle zu erstellen. Welches Tool sollte er verwenden, um diese Quellen abzufragen und in SageMaker zu importieren?

SageMaker Data Wrangler ist die korrekte Wahl, da es speziell für die Datenvorbereitung und das Feature Engineering entwickelt wurde und direkte Konnektoren zu Amazon S3, Amazon Athena und Snowflake bietet. Es ermöglicht das Abfragen, Transformieren und Importieren von Daten in SageMaker für das Modelltraining. AWS Glue DataBrew ist zwar ein Datenvorbereitungstool, aber Data Wrangler ist enger in SageMaker integriert und bietet eine umfassendere Lösung für diesen Anwendungsfall. SageMaker Pipelines ist für die Orchestrierung von ML-Workflows gedacht, nicht primär für die Datenaufnahme aus externen Quellen, und AWS DataSync ist für die Datenübertragung zwischen Speicherdiensten optimiert, nicht für das Abfragen und Vorbereiten von Daten. Der SageMaker Feature Store ist für das Speichern und Verwalten von Features gedacht, nicht für die initiale Datenaufnahme und Transformation aus diesen spezifischen Quellen.