Otrzymałeś zbiór danych CSV w S3, który zostanie wykorzystany do trenowania ML. Przed rozpoczęciem trenowania musisz znaleźć brakujące lub nieprawidłowe wartości i zliczyć wartości odstające przy minimalnym wysiłku operacyjnym. Które podejście spełnia ten wymóg?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Pozostaw dane jako CSV, zaimportuj je do SageMaker Data Wrangler i użyj raportu Data Quality and Insights..
Dlaczego to jest odpowiedź
Prawidłowa odpowiedź to pozostawienie danych jako CSV, zaimportowanie ich do SageMaker Data Wrangler i użycie raportu Data Quality and Insights. SageMaker Data Wrangler jest narzędziem zaprojektowanym do przygotowania danych, które automatyzuje wykrywanie brakujących wartości, nieprawidłowych wartości i wartości odstających, generując raporty jakości danych i statystyki. Minimalizuje to wysiłek operacyjny w porównaniu do ręcznego pisania zapytań SQL. Konwersja na Parquet za pomocą AWS Glue jest niepotrzebna, ponieważ Data Wrangler może bezpośrednio przetwarzać CSV. Użycie AWS Glue crawler i Amazon Athena wymagałoby ręcznego pisania i optymalizowania zapytań SQL do identyfikacji problemów z danymi, co jest bardziej pracochłonne niż automatyczne funkcje Data Wrangler.
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