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Professional Data-Engineer-Associate Korean training materials

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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 회사에 Sales라는 이름의 테이블이 포함된 데이터 웨어하우스가 있습니다. 이 회사는 Amazon Redshift에 테이블을 저장합니다. 이 테이블에는 city_name이라는 이름의 열이 있습니다. 이 회사는 "San" 또는 "El"로 시작하는 city_name이 있는 모든 행을 찾기 위해 테이블을 쿼리하려고 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 SQL 쿼리는 무엇입니까?

A) Select * from Sales where city_name -, ^(San|EI) *';
B) Select * from Sales where city_name -, ^(San&EI)";
C) Select * from Sales where city_name - '$(San|EI)";
D) Select * from Sales where city_name - '$(San&EI)";

2. 어떤 회사는 제3자로부터 온 고객 데이터를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 로드해야 합니다. 이 회사는 주문 데이터와 제품 데이터를 동일한 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 회사는 결합된 데이터 세트를 사용하여 잠재적 신규 고객을 식별하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 소스 데이터의 필드 중 하나에 JSON 형식의 값이 포함되어 있음을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 최소한의 노력으로 JSON 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하려면 어떻게 해야 할까요?

A) AWS Glue를 사용하여 JSON 데이터를 평면화하고 Amazon Redshift 테이블에 수집합니다.
B) Amazon S3를 사용하여 JSON 데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
C) AWS Lambda 함수를 사용하여 JSON 데이터를 평면화합니다. Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
D) SUPER 데이터 유형을 사용하여 Amazon Redshift 테이블에 데이터를 저장합니다.

3. 한 회사에서는 Amazon EMR 클러스터에서 실행되는 Apache Spark 작업을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하려고 합니다.
Spark 작업은 데이터를 변환하여 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 Amazon Athena를 사용하여 분석을 수행합니다.
회사는 분석 쿼리에 대한 데이터 형식을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 짧은 쿼리 시간으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (두 가지를 선택하세요.)

A) Avro 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
B) ORC 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
C) ORC 형식을 사용합니다. 스키마 정의를 Amazon S3의 별도 파일에 저장합니다.
D) Apache Parquet 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
E) Apache Parquet 형식을 사용합니다. 외부 Amazon DynamoDB 테이블을 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.

4. 한 회사가 실시간으로 거래 데이터를 처리하는 데이터 파이프라인을 보유하고 있습니다. 이 회사는 처리 오류 유형에 따라 각 팀에 지연 없이 알림을 보내는 시스템이 필요합니다. 보안 관련 오류의 경우 보안 팀에 즉시 알림을 보내야 하고, 데이터 유효성 검사 오류의 경우 데이터 품질 팀에, 시스템 오류의 경우 운영 팀에 알림을 보내야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 메시지 속성과 함께 사용하여 오류를 분류합니다. 각 팀이 관련 오류를 확인하기 위해 각자의 SQS 큐를 폴링할 수 있도록 합니다.
B) 오류 유형을 평가하고 해당 오류를 적절한 이메일 주소로 전달하는 AWS Lambda 함수 구독자가 있는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽을 생성합니다.
C) 각 오류 유형에 대해 서로 다른 이벤트 패턴을 사용하여 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. 각 오류 유형을 팀별 알림을 위한 전용 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 라우팅합니다.
D) 각 오류 유형에 대해 서로 다른 메트릭으로 Amazon CloudWatch 알람을 설정합니다. 메트릭 임계값을 초과할 때마다 서로 다른 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림을 호출합니다.

5. 회사는 실제 주소 데이터가 포함된 .csv 파일을 받습니다. 데이터는 이름이 Door_No, Street_Name, City 및 Zip_Code인 열에 있습니다. 회사는 이러한 값을 다음 형식으로 저장하기 위해 단일 열을 생성하려고 합니다.

최소한의 코딩 노력으로 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Python에서 Lambda 함수를 작성하여 파일을 읽습니다. Python 데이터 사전 유형을 사용하여 새 열을 만듭니다.
B) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. NEST TO ARRAY 변환을 사용하여 새 열을 생성합니다.
C) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. NEST TO MAP 변환을 사용하여 새 열을 생성합니다.
D) AWS Glue DataBrew를 사용하여 파일을 읽습니다. PIVOT 변환을 사용하여 새 열을 만듭니다.

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