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AWS-Big-Data-Specialty-JPN PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
通信会社は、顧客の解約を予測する必要があります（つまり、顧客がコンピューターを切り
替えることを決定します）。同社には、毎月の消費パターン、顧客サービスへの電話、顧客
が最終的にサービスを終了したかどうかなど、各顧客の履歴記録があります。このデータは
すべてAmazon
S3に保存されます。会社は、忠誠心を取り戻すために、どの顧客がすぐに解約する可能性が
あるかを知る必要があります。
これらの要件を満たす最適なアプローチは何ですか？
A.
EMRを使用してHiveクエリを実行し、顧客のプロファイルを作成します。プロファイルを既
存の顧客に適用して、解約の可能性を判断する
B. Amazon Machine Learningサービスを使用して、Amazon
S3に保存されているデータセットに基づいてバイナリ分類モデルを構築します。モデルは、
既存の顧客の解約属性を予測するために定期的に使用されます
C. Redshiftクラスターを使用して、Amazon
S3からデータをコピーします。解約の可能性をコンピューター化するユーザー定義関数をR
edshiftで作成する
D. AWS QuickSightを使用してAmazon
S3に保存されたデータに接続し、必要なビジネス洞察を取得します。解約傾向グラフをプロ
ットして、既存の顧客の解約可能性を推定します
Answer: B
説明
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/predicting-customer-churn-with-amazon- machine-learning/

QUESTION NO: 2
Webホスティング会社は、プラットフォーム内でホストされているすべてのWebサイトから
クリックストリームデータをキャプチャし、ほぼリアルタイムのビジネスインテリジェンス
を提供するWeb分析ツールを構築しています。このシステム全体は、AWSサービス上に構
築されています。ウェブホスティング会社は、Amazon
kinesisを使用してこのデータを収集し、スライディングウィンドウ分析を実行することに関
心があります。各ウェブサイトがクリックごとにAmazon
Kinesisにデータを送信するための最も信頼性が高く、フォールトトレラントな手法は何です
か？
A. 各Webサーバーは、カウントが500に達するまでリクエストをブラフし、Amazon kinesis
PutRecord API呼び出しを使用してAmazon kinesisに送信します
B. 各Webサーバーは、リクエストを受信した後、Amazon kinesis PutRecord
APLを使用してAmazon
kinesisに送信します。分娩キーとしてSessionIDを使用し、成功応答が受信されるまで再試
行するループを設定します
C. リクエストを受信した後、各WebサーバーはAmazon Kinesis Producer
LibraryのaddRecordメソッドを使用してAmazon kinesisに送信します
D. リクエストを受信した後、各WebサーバーはAmazon kinesis PutRecord
APIを使用してAmazon
Kinesisに送信します。成功した応答が受信されるまで、再試行に指数バックオフアルゴリズ
ムを使用します
Answer: B
説明
https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/kinesis-producer-adv-retries-rate- limited.html

QUESTION NO: 3
クラウド（Amazon RDS）で実行されている分離データベース環境とは何ですか？
A. DBボリューム
B. DBサーバー
C. DBインスタンス
D. DBユニット
Answer: C

QUESTION NO: 4
多要素トークンサービスをAWSプラットフォームに統合できますか？
A.
はい、プライベート多要素トークンデバイスを統合して、AWSプラットフォームに対して
ユーザーを認証できます。
B.
はい、AWS多要素トークンデバイスを使用してAWSプラットフォームでユーザーを認証し
ます。
C.
いいえ、多要素トークンデバイスをAWSプラットフォームに統合することはできません。
Answer: B

QUESTION NO: 5
ある会社は、オレゴン、バージニア、アイルランド、およびシドニーのAWSリージョン全
体でeコマースWebサイトのポートフォリオをホストしています。各サイトは、ユーザーの
行動を記録するログファイルを保持しています。同社は、オレゴン州の協調フィルタリング
を使用して、製品推奨のバッチを生成するアプリケーションを構築しました。オレゴン州が
選ばれたのは、旗艦サイトがそこにホストされており、機械学習モデルを訓練するための最
大のデータコレクションを提供しているためです。他の地域には、正確な機械学習モデルを
訓練するのに十分な履歴データがありません。
どのセットのデータ処理ステップが各地域の推奨事項を改善しますか？
A. Amazon
S3バケットレプリケーションを使用してログエントリを統合し、オレゴンで単一のモデルを
構築します
B. CloudWatch Logsエージェントを使用して、ログを単一のCloudWatch
Logsグループに統合します
C.
オレゴン州のeコマースアプリケーションを使用して、各地域にレプリカログファイルを書
き込みます
D.
KinesisをWebログのバトラーとして使用し、ログを隣接する地域のKinesisストリームに複
製します
Answer: B
説明
https://cloudacademy.com/blog/centralized-log-management-with-aws-cloudwatch-part-1-of-
3/

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Updated: May 28, 2022