Necesita remuestrear datos de series temporales irregulares y parcialmente faltantes a una frecuencia diaria y exportarlos para modelado con el menor esfuerzo de implementación. ¿Cuál es la opción más sencilla?

Amazon SageMaker Studio Data Wrangler es la opción más sencilla porque está diseñado específicamente para la preparación de datos, incluyendo el remuestreo de series temporales y el manejo de datos faltantes, con una interfaz visual de bajo código. Esto minimiza el esfuerzo de implementación. Amazon EMR Serverless con PySpark es potente pero requiere más configuración y codificación. AWS Glue DataBrew es una buena opción para la preparación de datos, pero Data Wrangler ofrece una integración más profunda y optimizada para SageMaker, lo que lo hace más directo para este caso de uso. Un notebook de SageMaker Studio y pandas es flexible, pero requiere más codificación manual y gestión del entorno que Data Wrangler.