Un scientifique des données utilisera Amazon SageMaker Data Wrangler pour ingérer des données historiques S3 afin d'effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) pour trouver des anomalies rares. Pour minimiser les ressources de calcul lors de l'EDA, quelle option d'importation le scientifique des données doit-il choisir ?

Pour l'analyse exploratoire des données (EDA) visant à trouver des anomalies rares, l'option "First K" est la plus appropriée pour minimiser les ressources de calcul. En important les premières K lignes, le scientifique des données peut rapidement examiner un sous-ensemble des données pour identifier des tendances ou des anomalies sans avoir à traiter l'ensemble du jeu de données, ce qui est coûteux en ressources. La valeur de K doit être choisie en fonction des connaissances du domaine pour s'assurer que l'échantillon est suffisamment représentatif. L'option "None" importerait toutes les données, ce qui irait à l'encontre de l'objectif de minimisation des ressources. "Stratified" et "Randomized" sont utiles pour l'échantillonnage représentatif, mais pour la détection d'anomalies rares et la minimisation des ressources, un échantillon initial simple comme "First K" est plus efficace pour une première exploration.