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Amazon Data-Engineer-Associate Korean Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Data Operations and Support | 22% | - Manage and troubleshoot data processes
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| Data Store Management | 26% | - Choose a data store
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| Data Security and Governance | 18% | - Implement data quality checks
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| Data Ingestion and Transformation | 34% | - Perform data ingestion
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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:
1. 한 회사가 AWS에서 여러 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 회사는 각 애플리케이션이 로그를 출력하도록 구성했습니다. 회사는 애플리케이션 로그를 거의 실시간으로 쿼리하고 시각화하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?
A) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. CloudWatch 로그 이상 감지를 사용하여 로그 데이터를 쿼리하고 시각화합니다.
B) Amazon OpenSearch 서비스 도메인을 생성합니다. Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹으로 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. 각 로그 그룹에 대한 OpenSearch 서비스 구독 필터를 생성하여 OpenSearch로 데이터를 스트리밍합니다. OpenSearch 서비스에서 데이터를 분석하고 시각화하는 데 필요한 쿼리와 대시보드를 생성합니다.
C) 초고속 병렬 인메모리 계산 엔진(SPICE)을 사용하여 Amazon QuickSight로 로그 데이터를 전송하도록 애플리케이션 코드를 업데이트합니다. QuickSight에서 필요한 분석 및 대시보드를 생성합니다.
D) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. Amazon S3 버킷을 생성합니다. 필요한 로그 그룹을 S3 버킷으로 내보내도록 일정에 따라 실행되는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷의 로그 데이터를 쿼리합니다.
2. 한 회사는 분기마다 데이터 레이크의 데이터를 분석하여 재고 평가를 수행합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue DataBrew를 사용하여 데이터 내에서 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)를 감지합니다.
회사의 개인정보 보호정책은 일부 사용자 지정 정보 범주를 PII로 간주합니다. 그러나 이러한 범주는 표준 DataBrew 데이터 품질 규칙에 포함되지 않습니다.
데이터 엔지니어는 데이터 레이크 내의 여러 데이터 세트에서 사용자 정의 PII 범주를 스캔하기 위해 현재 프로세스를 수정해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
A) Data Brew에서 사용자 정의 데이터 품질 규칙을 구현합니다. 데이터 세트 전체에 사용자 정의 규칙을 적용합니다.
B) 사용자 정의 PII 범주를 감지하기 위한 사용자 정의 Python 스크립트를 개발합니다. DataBrew에서 스크립트를 호출합니다.
C) 추출, 변환 및 데이터 레이크로의 로드(ETL) 작업 중에 필드에서 PII 정보를 추출하기 위해 정규식 패턴을 구현합니다.
D) 사용자 정의 PII 범주에 대한 데이터를 수동으로 검토합니다.
3. 데이터 엔지니어링 팀은 운영 보고를 위해 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하고 있습니다. 팀에서는 장기 실행 쿼리로 인해 발생할 수 있는 성능 문제를 방지하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 최적화 프로그램이 성능 문제를 나타낼 수 있는 조건을 식별할 때 이상 현상을 기록하기 위해 Amazon Redshift에서 시스템 테이블을 선택해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하려면 데이터 엔지니어가 어떤 테이블 보기를 사용해야 합니까?
A) STL 쿼리 측정항목
B) STL 사용 제어
C) STL 계획 정보
D) STL 경고 이벤트 로그
4. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift 테이블의 스키마 변경 사항을 추적하기 위한 데이터 카탈로그 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?
A) AWS DataSync를 사용하여 테이블 메타데이터를 AWS Glue 데이터 카탈로그에 기록합니다. AWS Glue 크롤러를 사용하여 데이터 카탈로그를 매일 업데이트합니다.
B) Java Database Connectivity(JDBC) 드라이버를 사용하여 AWS Glue 크롤러가 테이블에서 매일 실행되도록 예약합니다. 크롤러가 AWS Glue 데이터 카탈로그를 업데이트하도록 구성합니다.
C) AWS Glue 크롤러가 테이블에서 매일 실행되도록 예약합니다. 크롤러가 Apache Hive 메타스토어를 업데이트하도록 구성합니다.
D) AWS 스키마 변환 도구(AWS SCT)를 사용하여 테이블 메타데이터를 Apache Hive 메타스토어에 기록합니다. Amazon EventBridge 스케줄러를 사용하여 매일 메타스토어를 업데이트합니다.
5. 한 회사가 Amazon Redshift 테이블에 고객 이력 데이터를 저장하고 있습니다. Email이라는 열에는 null 값과 이메일 주소가 아닌 값이 포함되어 있습니다. Email 열의 데이터 품질은 여러 하위 프로세스에 매우 중요합니다. 데이터 엔지니어는 Email 열에서 유효한 이메일 주소의 비율이 90% 미만일 경우 오류가 발생하는 AWS Glue 데이터 품질 규칙을 생성해야 합니다.
AWS Glue 데이터 품질 규칙의 어떤 구성 요소가 이러한 요구 사항을 충족합니까?
A) "이메일"의 고유성이 0.9보다 큰 임계값과 일치합니다.
B) ColumnValues "Email"이 0.9보다 큰 임계값과 일치합니다.
C) UniqueValueRatio "이메일"이 0.1보다 큰 임계값과 일치합니다.
D) ColumnValues "Email"이 0.1보다 큰 임계값과 일치합니다.
Solutions:
| Question # 1 Answer: B | Question # 2 Answer: A | Question # 3 Answer: D | Question # 4 Answer: B | Question # 5 Answer: B |
