Un ingeniero de ML necesita cargar datos históricos directamente en SageMaker desde Amazon S3, Amazon Athena y Snowflake para construir modelos. ¿Qué herramienta debería usar para consultar e importar estas fuentes en SageMaker?

SageMaker Data Wrangler es la herramienta más adecuada porque está diseñada específicamente para la preparación de datos y la ingeniería de características para el aprendizaje automático. Permite a los ingenieros conectarse directamente a diversas fuentes de datos como Amazon S3, Amazon Athena y Snowflake, aplicar transformaciones y luego importar los datos procesados a SageMaker para el entrenamiento de modelos. AWS Glue DataBrew es una herramienta de preparación de datos, pero Data Wrangler está más integrado con el ecosistema de SageMaker y ofrece una experiencia más fluida para la importación directa. SageMaker Pipelines se utiliza para orquestar flujos de trabajo de ML, no para la ingesta inicial de datos de diversas fuentes, y AWS DataSync se enfoca en la transferencia de datos entre sistemas de almacenamiento, no en la consulta y preparación de datos para ML. SageMaker Feature Store es para almacenar y servir características, no para la ingesta inicial de datos brutos de estas fuentes.