Masz historyczne dane CSV w S3 zawierające zapotrzebowanie na zapasy produktów i musisz je przygotować dla Amazon Forecast. Jak należy przekształcić i przesłać dane, aby Forecast mógł efektywnie trenować modele?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Użyj AWS Glue ETL, aby podzielić plik CSV na docelowy zbiór danych szeregów czasowych i zbiór danych metadanych pozycji, a następnie prześlij oba pliki CSV do Amazon S3..
Dlaczego to jest odpowiedź
Amazon Forecast wymaga danych wejściowych w postaci co najmniej docelowego zbioru danych szeregów czasowych, opcjonalnie uzupełnionego o powiązane zbiory danych szeregów czasowych i zbiory danych metadanych pozycji. AWS Glue ETL jest odpowiednim narzędziem do transformacji danych, ponieważ umożliwia łatwe dzielenie i przekształcanie dużych plików CSV. Po przetworzeniu, pliki CSV należy przesłać do Amazon S3, skąd Forecast może je pobrać. SageMaker Notebooks są użyteczne do eksploracji i prototypowania, ale AWS Glue jest bardziej skalowalnym i zarządzanym rozwiązaniem ETL. Przesyłanie danych bezpośrednio z maszyny lokalnej lub do Amazon Aurora nie jest standardowym ani efektywnym sposobem przygotowania danych dla Amazon Forecast. Format protobuf RecordIO nie jest wymagany ani obsługiwany bezpośrednio przez Forecast dla danych wejściowych.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana