AWS Amazon 問題集 日本語版 本試験そっくり 予想的中問題 Data Analytics

通常価格 ¥7,980

税込

AWS Amazon Data Analytics問題集


Data Analytics

日本語版

77設問数

 

本問題集はベンダー試験の過去の出題傾向を踏まえて作成されています。

IT認定試験は大多数が4択形式の設問となっています。

一般の公式テキスト、参考書、赤本などでは網羅されていない過去問を効果的に学習することにより、極めて短期間で資格認定試験に合格が可能になります。

一般の書店の書籍とことなり、本問題集はお支払い後、すぐにダウンロードしていただき、学習を開始していただけます。

紙媒体とことなり、本問題集は電子フォーマットとなっておりますので、PCラップトップ、タブレット、スマートフォンなど、時・場所に左右されることなく学習ができます。

多くの方から本番試験の合格のご報告を頂戴しています。

 

 

無料サンプル問題

出題:1
金融サービス会社は、取引所からの毎日の株取引データをデータストアに集約する必要があります。同社は、データをデータストアに直接ストリーミングすることを要求していますが、SQLを使用してデータを変更できる場合もあります。このソリューションは、最小限のレイテンシで実行される複雑な分析クエリを統合する必要があります。このソリューションは、株価の異常に対する主要な人物を表示できるビジネスインテリジェンスダッシュボードを提供する必要があります。
どのソリューションが会社の要件を満たしていますか?

(A). Amazon Kinesis Data Firehoseを使用して、AmazonS3にデータをストリーミングします。AmazonQuickSightのデータソースとしてAmazonAthenaを使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
(B). Amazon Kinesis Data Streamsを使用して、AmazonRedshiftにデータをストリーミングします。AmazonQuickSightのデータソースとしてAmazonRedshiftを使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
(C). Amazon Kinesis Data Firehoseを使用して、AmazonRedshiftにデータをストリーミングします。AmazonQuickSightのデータソースとしてAmazonRedshiftを使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。
(D). Amazon Kinesis Data Streamsを使用して、AmazonS3にデータをストリーミングします。AmazonQuickSightのデータソースとしてAmazonAthenaを使用して、ビジネスインテリジェンスダッシュボードを作成します。



解答:D




出題:2
金融会社は、AmazonS3でデータレイクをホストし、AmazonRedshiftクラスターでデータウェアハウスをホストしています。同社はAmazonQuickSightを使用してダッシュボードを構築しており、オンプレミスのActiveDirectoryからAmazonQuickSightへのアクセスを保護することを検討しています。
データはどのように保護する必要がありますか?

(A). 企業ネットワーク環境では、Active Directoryコネクタとシングルサインオン(SSO)を使用します。
(B). VPCエンドポイントを使用してAmazonQuickSightからAmazonS3に接続し、IAMロールを使用してAmazonRedshiftを認証します。
(C). Amazon QuickSightに接続するS3エンドポイントと、Amazon Redshiftに接続するVPCエンドポイントを作成して、安全な接続を確立します。
(D). AmazonQuickSightとAmazonRedshiftをセキュリティグループに配置し、AmazonS3エンドポイントを使用してAmazonQuickSightをAmazonS3に接続します。



解答:B




出題:3
不動産会社には、AmazonEMRでApacheHBaseを使用するミッションクリティカルなアプリケーションがあります。AmazonEMRは、単一のマスターノードで構成されています。同社は、Hadoop分散ファイルシステム(HDFS)に5TBを超えるデータを保存しています。同社は、HBaseデータを高可用性にするための費用対効果の高いソリューションを望んでいます。
どのアーキテクチャパターンが会社の要件を満たしていますか?

(A). コアノードとタスクノードにはスポットインスタンスを使用し、EMRマスターノードにはリザーブドインスタンスを使用します。複数のマスターノードでEMRクラスターを構成します。AmazonEventBridgeを使用して自動スナップショットをスケジュールします。
(B). データをHDFSではなくEMRファイルシステム(EMRFS)に保存します。EMRFS整合性ビューを有効にします。複数のマスターノードを持つEMRHBaseクラスターを作成します。HBaseルートディレクトリをAmazonS3バケットにポイントします。
(C). データをHDFSではなくEMRファイルシステム(EMRFS)に保存し、EMRFS整合性ビューを有効にします。2つの異なるアベイラビリティーゾーンで2つの別々のEMRクラスターを実行します。両方のクラスターが同じAmazonS3バケット内の同じHBaseルートディレクトリを指すようにします
(D). データをHDFSではなくEMRファイルシステム(EMRFS)に保存し、EMRFS整合性ビューを有効にします。複数のマスターノードを持つプライマリEMRHBaseクラスターを作成します。別のアベイラビリティーゾーンにセカンダリEMRHBaseリードレプリカクラスターを作成します。両方のクラスターが同じAmazonS3バケット内の同じHBaseルートディレクトリを指すようにします。



解答:C




出題:4
ソフトウェア会社がAWSでアプリケーションをホストしており、新機能が毎週リリースされています。アプリケーションテストプロセスの一環として、各Amazon EC2インスタンスからのログを分析して、各デプロイ後にアプリケーションが期待どおりに機能していることを確認するソリューションを開発する必要があります。収集および分析ソリューションは、最小限の遅延で新しい情報を表示する機能を備えた高可用性である必要があります。
会社はログを収集して分析するためにどの方法を使用する必要がありますか?

(A). Amazon EC2で詳細なモニタリングを有効にし、AmazonCloudWatchエージェントを使用してAmazonS3にログを保存し、AmazonAthenaを使用して高速でインタラクティブなログ分析を行います。
(B). AmazonEC2のAmazonKinesis Producer Library(KPL)エージェントを使用して、データを収集してKinesis Data Streamsに送信し、データをAmazon Elasticsearch Serviceにさらにプッシュして、AmazonQuickSightを使用して視覚化します。
(C). AmazonEC2のAmazonKinesis Producer Library(KPL)エージェントを使用して、データを収集してKinesis Data Firehoseに送信し、データをAmazon ElasticsearchServiceとKibanaにさらにプッシュします。
(D). Amazon CloudWatchサブスクリプションを使用して、ログのリアルタイムフィードにアクセスし、ログをAmazon Kinesis Data Streamsに配信して、データをAmazon ElasticsearchServiceとKibanaにさらにプッシュします。



解答:D




出題:5
データアナリストは、AWS Glueを使用して、200 GBのデータセットを整理、クレンジング、検証、フォーマットしています。データアナリストは、標準ワーカータイプで実行するジョブをトリガーしました。3時間後、AWSGlueジョブのステータスはまだ実行中です。ジョブ実行のログにはエラーコードは表示されません。データアナリストは、過剰なプロビジョニングを行わずにジョブの実行時間を改善することを検討しています。
データアナリストはどのアクションを実行する必要がありますか?

(A). AWS Glueでジョブブックマークを有効にして、データ処理ユニット(DPUs)の数を見積もります。プロファイルされたメトリックに基づいて、executor-coresジョブパラメーターの値を増やします。
(B). AWS Glueでジョブメトリックを有効にして、データ処理ユニット(DPUs)の数を見積もります。プロファイルされたメトリックに基づいて、最大容量ジョブパラメーターの値を増やします。
(C). AWS Glueでジョブメトリックを有効にして、データ処理ユニット(DPUs)の数を見積もります。プロファイルされたメトリックに基づいて、spark.yarn.executor.memoryOverheadジョブパラメーターの値を増やします。
(D). AWS Glueでジョブブックマークを有効にして、データ処理ユニット(DPUS)の数を見積もります。プロファイルされたメトリックに基づいて、num-executorsジョブパラメータの値を増やします。



解答:B