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NEW QUESTION 47
A Machine Learning Specialist working for an online fashion company wants to build a data ingestion solution for the company's Amazon S3-based data lake.
The Specialist wants to create a set of ingestion mechanisms that will enable future capabilities comprised of:
* Real-time analytics
* Interactive analytics of historical data
* Clickstream analytics
* Product recommendations
Which services should the Specialist use?
- A. Amazon Athena as the data catalog: Amazon Kinesis Data Streams and Amazon Kinesis Data Analytics for near-real-time data insights; Amazon Kinesis Data Firehose for clickstream analytics; AWS Glue to generate personalized product recommendations
- B. AWS Glue as the data catalog; Amazon Kinesis Data Streams and Amazon Kinesis Data Analytics for real- time data insights; Amazon Kinesis Data Firehose for delivery to Amazon ES for clickstream analytics; Amazon EMR to generate personalized product recommendations
- C. AWS Glue as the data catalog; Amazon Kinesis Data Streams and Amazon Kinesis Data Analytics for historical data insights; Amazon Kinesis Data Firehose for delivery to Amazon ES for clickstream analytics; Amazon EMR to generate personalized product recommendations
- D. Amazon Athena as the data catalog; Amazon Kinesis Data Streams and Amazon Kinesis Data Analytics for historical data insights; Amazon DynamoDB streams for clickstream analytics; AWS Glue to generate personalized product recommendations
Answer: B
NEW QUESTION 48
You are training a TensorFlow model on a structured data set with 100 billion records stored in several CSV files. You need to improve the input/output execution performance. What should you do?
- A. Load the data into Cloud Bigtable, and read the data from Bigtable
- B. Load the data into BigQuery and read the data from BigQuery.
- C. Convert the CSV files into shards of TFRecords, and store the data in Cloud Storage
- D. Convert the CSV files into shards of TFRecords, and store the data in the Hadoop Distributed File System (HDFS)
Answer: C
NEW QUESTION 49
A Data Engineer needs to build a model using a dataset containing customer credit card information How can the Data Engineer ensure the data remains encrypted and the credit card information is secure?
- A. Use AWS KMS to encrypt the data on Amazon S3 and Amazon SageMaker, and redact the credit card numbers from the customer data with AWS Glue.
- B. Use a custom encryption algorithm to encrypt the data and store the data on an Amazon SageMaker instance in a VPC. Use the SageMaker DeepAR algorithm to randomize the credit card numbers.
- C. Use an IAM policy to encrypt the data on the Amazon S3 bucket and Amazon Kinesis to automatically discard credit card numbers and insert fake credit card numbers.
- D. Use an Amazon SageMaker launch configuration to encrypt the data once it is copied to the SageMaker instance in a VPC. Use the SageMaker principal component analysis (PCA) algorithm to reduce the length of the credit card numbers.
Answer: D
Explanation:
Explanation/Reference: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/pca.html
NEW QUESTION 50
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