قبولی در آزمون AWS Certified Data Engineer Associate DEA-C01

با این دوره آموزشی پیشگامانه، در گواهینامه AWS Certified Data Engineer Associate (DEA-C01) برتری کسب کنید. این دوره شامل 215 سوال سناریومحور در شش آزمون تمرینی منحصربه‌فرد است.

این دوره که بازتاب‌دهنده چهار حوزه اصلی آزمون و اوج‌گیرنده در یک آزمون نهایی جامع است که تجربه واقعی آزمون را شبیه‌سازی می‌کند، مزیت آمادگی بی‌نظیری را ارائه می‌دهد. هر پاسخ با توضیحی عمیق همراه است که نه تنها انتخاب‌های صحیح را برجسته می‌کند، بلکه درک شما را از مطالب برای تسلط کامل عمیق‌تر می‌سازد.

آزمون‌های تمرینی که با پیروی از راهنمای رسمی آزمون و سوالات نمونه AWS ساخته شده‌اند، آمادگی مرتبط و به‌روز را تضمین می‌کنند. زبان‌آموزان توضیحات مفصل برای هر گزینه را بررسی کرده و پاسخ‌های صحیح و دلایل رد شدن سایر گزینه‌ها را درک خواهند کرد. این روش، تقویت شده با ارجاعات مستقیم به مستندات AWS، درک عمیق و پایداری از موضوعات را فراهم می‌کند.

این دوره به عنوان اولین مجموعه تمرینی جامع برای گواهینامه DEA-C01، برای پر کردن شکاف بین دانش و کاربرد طراحی شده است. این دوره برای توانمندسازی شما برای نزدیک شدن به گواهینامه با اطمینان و کسب اعتباری که درهای حرفه‌ای جدیدی را باز می‌کند، تدوین شده است.

آماده شوید تا محدودیت‌های خود را کنار بزنید، مهارت‌های خود را ارتقا دهید و خود را در صف مقدم متخصصان AWS Data Engineering با این دوره آموزشی پیشرو قرار دهید.

پیش‌نیازها

AWS 2 تا 3 سال تجربه در مهندسی داده و 1 تا 2 سال تجربه عملی با خدمات AWS را توصیه می‌کند.

نمونه سوال

یک مشاور مهندسی داده ابری وظیفه بهینه‌سازی فرآیند انتقال داده بین Amazon S3 و Amazon Redshift را برای یک مشتری بر عهده گرفته است. راهکار انبار داده مشتری نیازمند بارگذاری منظم مجموعه داده‌های بزرگ به Redshift برای پرس‌وجوهای پیچیده و همچنین تخلیه دوره‌ای نتایج پرس‌وجو به S3 برای ذخیره‌سازی بلندمدت و پردازش بیشتر است. مشاور باید اطمینان حاصل کند که این عملیات بارگذاری و تخلیه به طور مؤثر و امن انجام می‌شوند.

برای انجام مؤثر این عملیات، مشاور باید کدام ترکیب از روش‌ها را توصیه کند؟ (دو مورد را انتخاب کنید)

• A) استفاده از دستور COPY در Amazon Redshift برای موازی‌سازی بارگذاری داده‌ها از Amazon S3، با استفاده از معماری MPP (پردازش موازی انبوه) Redshift.

• B) استفاده از دستور INSERT INTO برای بارگذاری داده‌ها از S3 به Amazon Redshift، با اطمینان از ثبت تراکنش‌ها برای یکپارچگی داده‌ها.

• C) پیاده‌سازی Redshift Spectrum برای پرس‌وجوی مستقیم داده‌ها در Amazon S3 بدون بارگذاری آن‌ها در Redshift، و کاهش جابجایی داده.

• D) پیکربندی Redshift برای تخلیه خودکار نتایج پرس‌وجو به S3 با استفاده از دستور UNLOAD، با فعال بودن رمزگذاری برای امنیت داده‌ها.

• E) راه‌اندازی AWS Data Pipeline با یک اسکریپت سفارشی برای جابجایی داده‌ها بین S3 و Redshift، که امکان تبدیل داده‌های پیچیده را در طول انتقال فراهم می‌کند.

حالا حدس بزنید. پاسخ صحیح این است... [به پایین اسکرول کنید]

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

پاسخ‌های صحیح:

• استفاده از دستور COPY در Amazon Redshift برای موازی‌سازی بارگذاری داده‌ها از Amazon S3، با استفاده از معماری MPP (پردازش موازی انبوه) Redshift.

  • دستور COPY به طور خاص برای بارگذاری انبوه داده‌ها به Amazon Redshift از Amazon S3 طراحی شده است. این دستور از معماری MPP Redshift برای اجرای سریع بارگذاری‌های موازی استفاده می‌کند که برای مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های بزرگ ایده‌آل است.

• پیکربندی Redshift برای تخلیه خودکار نتایج پرس‌وجو به S3 با استفاده از دستور UNLOAD، با فعال بودن رمزگذاری برای امنیت داده‌ها.

  • دستور UNLOAD در Amazon Redshift برای خروجی گرفتن داده‌ها به S3 طراحی شده است. این دستور می‌تواند تخلیه موازی را مانند دستور COPY انجام دهد و از رمزگذاری برای حفظ امنیت داده‌ها در طول فرآیند انتقال پشتیبانی می‌کند.

پاسخ‌های نادرست:

• استفاده از دستور INSERT INTO برای بارگذاری داده‌ها از S3 به Amazon Redshift، با اطمینان از ثبت تراکنش‌ها برای یکپارچگی داده‌ها.

  • دستور INSERT INTO می‌تواند برای افزودن داده‌ها به Amazon Redshift استفاده شود، اما برای عملیات انبوه مناسب نیست. به دلیل نحوه مدیریت تراکنش‌های فردی، برای مجموعه داده‌های بزرگ نسبت به دستور COPY کارایی کمتری دارد.

• پیاده‌سازی Redshift Spectrum برای پرس‌وجوی مستقیم داده‌ها در Amazon S3 بدون بارگذاری آن‌ها در Redshift، و کاهش جابجایی داده.

  • در حالی که Redshift Spectrum امکان پرس‌وجوی داده‌ها در S3 را بدون بارگذاری آن‌ها در Redshift فراهم می‌کند، این سناریو به طور خاص نیاز به جابجایی داده برای پردازش بیشتر دارد، که Spectrum را به ابزاری کمکی تبدیل می‌کند نه روش اصلی برای عملیات بارگذاری/تخلیه.

• راه‌اندازی AWS Data Pipeline با یک اسکریپت سفارشی برای جابجایی داده‌ها بین S3 و Redshift، که امکان تبدیل داده‌های پیچیده را در طول انتقال فراهم می‌کند.

  • AWS Data Pipeline سرویسی برای هماهنگ‌سازی جابجایی داده‌ها است، اما برای مورد استفاده خاص جابجایی داده‌ها بین S3 و Redshift، استفاده از دستورات بومی COPY و UNLOAD نسبت به نوشتن اسکریپت‌های سفارشی در Data Pipeline کارآمدتر و کم‌پیچیده‌تر است.

ارجاع:

• بارگذاری داده‌ها از Amazon S3

• تخلیه داده‌ها به Amazon S3

توجه: پیوندها در آزمون‌های تمرینی واقعی در بخش ارجاع وجود خواهند داشت.