ある銀行は、オンプレミスに10年分の顧客データをCSVファイルで保有しています。データサイエンスチームは、SageMakerで本番モデルを構築する前に、最小限の開発労力でデータを迅速に変換し、探索したいと考えています。労力を最小限に抑え、迅速な変換とインサイトを可能にするアプローチはどれですか？

このアプローチは、最小限の労力で迅速なデータ変換と探索を実現します。SageMaker Data Wranglerは、データ準備と特徴量エンジニアリングのための視覚的なインターフェースを提供し、コードをほとんど書かずにデータを迅速にクリーンアップ、変換、集約できます。CSVファイルをS3にアップロードし、Data Wranglerにインポートすることで、大規模なデータセットでも効率的に処理できます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 CSVファイルをData Wranglerコンソールに直接アップロードするオプションは、ファイルサイズに制限があるため、10年分の顧客データのような大規模なデータセットには適していません。 QuickSightを使用するオプションは、追加のサービスと設定が必要となり、迅速な探索という要件に反します。 SageMaker Studioノートブックを使用するオプションは、手動でのコーディングが必要となり、最小限の労力という要件に反します。