MLA機械学習のためのデータ準備

小売企業のビジネスアナリストが、商品データを含む大量のCSVファイルをS3に保管しています。データには欠損値・表記揺れ・外れ値が含まれており、MLモデルの学習前にデータ品質の確認と前処理が必要です。このアナリストはPythonやSparkのプログラミング経験がほとんどありません。コードを書かずに視覚的なUIでデータのプロファイリングと変換を行い、結果をS3へ出力できるサービスはどれですか?

A
カスタムPySparkスクリプトを使用したAWS Glue ETLジョブ
カスタムPySparkスクリプトを使用したAWS Glue ETLジョブは、コーディングが必要なため、プログラミング経験のないアナリストには適しません。
B
Amazon SageMaker Processing Jobsとカスタムスクリプトの組み合わせ
Amazon SageMaker Processing Jobsとカスタムスクリプトの組み合わせは、コーディングが必要なため、プログラミング経験のないアナリストには適しません。
C
AWS Glue DataBrew
✓ 正解
AWS Glue DataBrewはノーコード・ローコードのビジュアルデータ準備サービスで、250以上のビルトイン変換(欠損値補完・外れ値処理・正規化など)を提供します。データプロファイリング(統計情報・欠損率・分布の可視化)と変換レシピの作成をコードなしで実行でき、結果をS3へ出力できます。
D
AWS LambdaとAmazon Athenaの組み合わせ
AWS LambdaとAmazon Athenaの組み合わせは、SQLクエリの記述が必要であり、ビジュアルUIでのノーコード変換には対応していません。

解説

AWS Glue DataBrewはノーコード・ローコードのビジュアルデータ準備サービスで、250以上のビルトイン変換(欠損値補完・外れ値処理・正規化など)を提供します。データプロファイリング(統計情報・欠損率・分布の可視化)と変換レシピの作成をコードなしで実行でき、結果をS3へ出力できます。 選択肢AのカスタムPySparkスクリプトを使用したAWS Glue ETLジョブは、コーディングが必要なため、プログラミング経験のないアナリストには適しません。 選択肢Bの Amazon SageMaker Processing Jobsとカスタムスクリプトの組み合わせは、コーディングが必要なため、プログラミング経験のないアナリストには適しません。 選択肢D の AWS LambdaとAmazon Athenaの組み合わせは、SQLクエリの記述が必要であり、ビジュアルUIでのノーコード変換には対応していません。

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