È necessario ricampionare dati di serie temporali irregolari e parzialmente mancanti a frequenza giornaliera ed esportarli per la modellazione con il minimo sforzo di implementazione. Qual è l'opzione più semplice?

Amazon SageMaker Studio Data Wrangler è la soluzione più semplice perché è specificamente progettato per la preparazione e la trasformazione dei dati, inclusa la gestione di serie temporali irregolari e dati mancanti, con un'interfaccia utente visiva e funzionalità integrate per il ricampionamento e l'esportazione. Richiede uno sforzo di implementazione minimo rispetto ad altre opzioni. Amazon EMR Serverless con PySpark offre grande flessibilità e scalabilità, ma richiede più configurazione e competenze di codifica per implementare le trasformazioni necessarie. AWS Glue DataBrew è un'ottima opzione per la pulizia e la normalizzazione dei dati, ma Data Wrangler offre funzionalità più specifiche e integrate per la preparazione di serie temporali all'interno dell'ambiente SageMaker. L'utilizzo di un notebook di SageMaker Studio e pandas richiederebbe la scrittura manuale di tutto il codice di ricampionamento e gestione dei dati mancanti, aumentando lo sforzo di implementazione.