Инженеру машинного обучения необходимо загрузить исторические данные непосредственно в SageMaker из Amazon S3, Amazon Athena и Snowflake для построения моделей. Какой инструмент следует использовать для запроса и импорта этих источников в SageMaker?

SageMaker Data Wrangler — это специализированный инструмент для подготовки данных, который позволяет быстро агрегировать и подготавливать данные для машинного обучения. Он поддерживает прямые подключения к Amazon S3, Amazon Athena и Snowflake, что делает его идеальным выбором для запроса и импорта данных из этих источников непосредственно в SageMaker. AWS Glue DataBrew также является инструментом подготовки данных, но Data Wrangler более интегрирован с экосистемой SageMaker для сквозных рабочих процессов ML. SageMaker Pipelines предназначен для оркестрации рабочих процессов ML, а не для непосредственного импорта данных из различных источников. SageMaker Feature Store используется для хранения и обслуживания признаков, а не для первоначального запроса и импорта сырых данных из внешних систем.