گواهینامه AWS مهندس داده همکار: DEA-C01: نمونه سوالات آزمون - آخرین آپدیت

با ۱۹۰ سوال جدید و به‌روز آزمون AWS DEA-C01 با اطمینان خاطر آماده شوید. توضیحات جامع برای تمام گزینه‌های پاسخ ارائه شده است.

دانش خود را در حوزه‌های زیر بسنجید:

• وارد کردن و تبدیل داده (Data Ingestion and Transformation)
• مدیریت ذخیره‌ساز داده (Data Store Management)
• عملیات و پشتیبانی داده (Data Operations and Support)
• امنیت و حاکمیت داده (Data Security and Governance)

پیش‌نیازها:

این دوره تنها یک مجموعه آزمون تمرینی است، بنابراین هیچ پیش‌نیازی برای شرکت در آن لازم نیست. با این حال، داشتن مقداری تجربه با مهندسی داده AWS (AWS Data Engineering) توصیه می‌شود.

** این تنها دوره‌ای است که برای قبولی در آزمون DEA-C01 در اولین تلاش خود به آن نیاز دارید! **

به دوره آزمون‌های تمرینی AWS Data Engineer Associate DEA-C01 خوش آمدید!

آیا برای آزمون گواهینامه AWS DEA-C01 آماده می‌شوید؟ این دوره طراحی شده است تا با ارائه آزمون‌های تمرینی با کیفیت بالا که شباهت زیادی به آزمون واقعی مهندسی داده AWS دارند، به شما در موفقیت کمک کند.

آنچه دریافت خواهید کرد:

• ۱۹۰ سوال جدید آزمون AWS DEA-C01 با توضیحات کامل برای هر پاسخ

• شبیه‌سازی واقع‌گرایانه آزمون: آزمون‌های تمرینی ما برای بازتاب قالب، سبک و سطح دشواری آزمون رسمی AWS Data Engineer Associate طراحی شده‌اند. این امر تضمین می‌کند که یک تجربه آزمون عملی واقع‌گرایانه را کسب کنید.

• پوشش جامع: آزمون‌های تمرینی تمام حوزه‌ها و اهداف آزمون DEA-C01 را پوشش می‌دهند:

  • حوزه ۱: وارد کردن و تبدیل داده (Data Ingestion and Transformation)

  • حوزه ۲: مدیریت ذخیره‌ساز داده (Data Store Management)

  • حوزه ۳: عملیات و پشتیبانی داده (Data Operations and Support)

  • حوزه ۴: امنیت و حاکمیت داده (Data Security and Governance)

• توضیحات جامع و تفصیلی: هر سوال آزمون DEA-C01 با توضیحات کاملی همراه است تا به شما در درک مفاهیم و منطق پشت پاسخ‌های صحیح کمک کند. این امر برای تعمیق دانش شما و اطمینان از آمادگی کامل برای آزمون AWS DEA-C01 بسیار حیاتی است. برای هر سوال، توضیح داده‌ایم که چرا یک پاسخ صحیح است و همچنین چرا گزینه‌های دیگر نادرست هستند. همچنین، لینک‌های مرجع پشتیبانی برای مطالعه سریع‌تر در دسترس شما قرار دارد.

• تنوع سوالات: ترکیبی از سوالات چند گزینه‌ای (Multiple-Choice)، چند پاسخی (Multiple-Response) و مبتنی بر سناریو را خواهید یافت تا شما را برای آنچه در روز آزمون DEA-C01 انتظار می‌رود، کاملاً آماده کند.

• پیگیری عملکرد: با قابلیت بازبینی آزمون‌ها، پیشرفت خود را پیگیری کنید. نقاط قوت و زمینه‌های قابل بهبود خود را شناسایی کنید تا تلاش‌های مطالعاتی خود را به طور مؤثر متمرکز کنید.

نگاهی اجمالی به آنچه در داخل دوره دریافت خواهید کرد:

Q1. یک شرکت تولیدی می‌خواهد داده‌ها را از سنسورها جمع‌آوری کند. یک مهندس داده نیاز دارد راه‌حلی را پیاده‌سازی کند که داده‌های سنسور را تقریباً در زمان واقعی (near real-time) وارد سیستم کند.

این راه‌حل باید داده‌ها را در یک ذخیره‌ساز داده پایدار نگهداری کند. راه‌حل باید داده‌ها را در فرمت JSON تو در تو (nested JSON) ذخیره کند. شرکت باید قابلیت کوئری گرفتن از ذخیره‌ساز داده را با تأخیر کمتر از ۱۰ میلی‌ثانیه داشته باشد.

کدام راه‌حل این الزامات را با کمترین سربار عملیاتی (LEAST operational overhead) برآورده می‌کند؟

A. از یک کلاستر Apache Kafka با میزبانی شخصی (self-hosted) برای جمع‌آوری داده‌های سنسور استفاده کنید. داده‌ها را در Amazon S3 برای کوئری گرفتن ذخیره کنید.

B. از AWS Lambda برای پردازش داده‌های سنسور استفاده کنید. داده‌ها را در Amazon S3 برای کوئری گرفتن ذخیره کنید.

C. از Amazon Kinesis Data Streams برای جمع‌آوری داده‌های سنسور استفاده کنید. داده‌ها را در Amazon DynamoDB برای کوئری گرفتن ذخیره کنید.

D. از Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) برای بافر کردن داده‌های ورودی سنسور استفاده کنید. از AWS Glue برای ذخیره داده‌ها در Amazon RDS برای کوئری گرفتن استفاده کنید.

پاسخ/توضیح

گزینه C صحیح است زیرا Amazon Kinesis Data Streams می‌تواند داده‌های سنسور را تقریباً در زمان واقعی جمع‌آوری کند و Amazon DynamoDB می‌تواند داده‌ها را در یک ذخیره‌ساز پایدار با پشتیبانی از فرمت JSON تو در تو ذخیره کند. DynamoDB کوئری‌گیری با تأخیر کم، معمولاً در حد میلی‌ثانیه‌های تک رقمی، ارائه می‌دهد که نیاز به کوئری‌گیری با تأخیر کمتر از ۱۰ میلی‌ثانیه را برآورده می‌کند. این راه‌حل کمترین سربار عملیاتی را دارد زیرا از سرویس‌های کاملاً مدیریت شده AWS استفاده می‌کند که وظایف مقیاس‌گذاری و مدیریت را به صورت خودکار انجام می‌دهند.

گزینه A نادرست است زیرا یک کلاستر Apache Kafka با میزبانی شخصی، سربار عملیاتی قابل توجهی برای مدیریت، مقیاس‌گذاری و نگهداری نیاز دارد. علاوه بر این، کوئری گرفتن از داده‌ها در Amazon S3 نیاز به تأخیر کمتر از ۱۰ میلی‌ثانیه را برآورده نمی‌کند.

گزینه B نادرست است زیرا در حالی که AWS Lambda می‌تواند داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کند، ذخیره داده‌ها در Amazon S3 قابلیت‌های کوئری‌گیری با تأخیر کم مورد نیاز را فراهم نمی‌کند. S3 برای دسترسی کوئری با تأخیر کم بهینه نشده است.

گزینه D نادرست است زیرا استفاده از Amazon SQS برای بافر کردن داده‌ها و AWS Glue برای ذخیره داده‌ها در Amazon RDS، تأخیر و پیچیدگی اضافی را به همراه دارد. RDS، در حالی که قادر به مدیریت JSON تو در تو است، تأخیر کوئری زیر ۱۰ میلی‌ثانیه مورد نیاز برای این مورد استفاده را تضمین نمی‌کند.

مطالعه بیشتر {لینک‌ها موجود است}

Q2. یک مهندس داده در حال ساخت یک پایپ‌لاین خودکار وارد کردن، تبدیل و بارگذاری (ETL) با استفاده از AWS Glue است. این پایپ‌لاین فایل‌های فشرده‌ای را که در یک باکت Amazon S3 قرار دارند، وارد سیستم می‌کند. پایپ‌لاین وارد کردن باید از پردازش داده‌های افزایشی (incremental data processing) پشتیبانی کند.

کدام ویژگی AWS Glue را مهندس داده باید برای برآورده کردن این نیاز استفاده کند؟

A. Workflows

B. Triggers

C. Job bookmarks

D. Classifiers

پاسخ/توضیح

گزینه C صحیح است زیرا Job bookmarks در AWS Glue پردازش داده‌های افزایشی را امکان‌پذیر می‌سازد. Job bookmarks وضعیت داده‌هایی را که پردازش شده‌اند، ردیابی می‌کند و به وظایف ETL اجازه می‌دهد که فقط داده‌های جدید یا به‌روزرسانی شده را از زمان آخرین اجرای وظیفه، پردازش کنند. این ویژگی برای پشتیبانی از پردازش داده‌های افزایشی در یک پایپ‌لاین ETL خودکار ضروری است.

گزینه A نادرست است زیرا Workflows در AWS Glue برای ایجاد و مدیریت پایپ‌لاین‌های ETL پیچیده با چندین وظیفه و تریگر استفاده می‌شوند. در حالی که Workflows به ارکستراسیون فرآیند ETL کمک می‌کنند، آن‌ها به طور خاص نیاز به پردازش داده‌های افزایشی را برطرف نمی‌کنند.

گزینه B نادرست است زیرا Triggers در AWS Glue برای شروع وظایف بر اساس یک برنامه زمانی یا رویدادها استفاده می‌شوند. در حالی که Triggers می‌توانند به خودکارسازی فرآیند ETL کمک کنند، آن‌ها قابلیت ردیابی و پردازش تنها داده‌های افزایشی را فراهم نمی‌کنند.

گزینه D نادرست است زیرا Classifiers در AWS Glue برای شناسایی فرمت و شمای داده‌های ذخیره شده در Amazon S3 استفاده می‌شوند. در حالی که Classifiers به درک ساختار داده کمک می‌کنند، آن‌ها از پردازش داده‌های افزایشی پشتیبانی نمی‌کنند.

مطالعه بیشتر {لینک‌ها موجود است}