Vous devez rééchantillonner des données de séries temporelles irrégulières et partiellement manquantes à une fréquence quotidienne et les exporter pour la modélisation avec le moins d'effort de mise en œuvre. Quel est l'outil le plus simple ?

Amazon SageMaker Studio Data Wrangler est l'outil le plus simple car il est conçu spécifiquement pour la préparation et le nettoyage des données, y compris le rééchantillonnage de séries temporelles et la gestion des valeurs manquantes, avec une interface utilisateur visuelle et des transformations intégrées. Cela minimise l'effort de mise en œuvre par rapport aux autres options. Amazon EMR Serverless avec PySpark est puissant mais nécessite plus de configuration et de codage pour des tâches de préparation de données spécifiques. AWS Glue DataBrew est une bonne option pour la préparation de données, mais Data Wrangler est plus intégré à SageMaker Studio et offre une expérience utilisateur plus fluide pour les cas d'utilisation de ML. Un bloc-notes SageMaker Studio avec pandas est flexible, mais demande un codage manuel important pour le rééchantillonnage et la gestion des données manquantes, ce qui augmente l'effort.