MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ML・AI のためのデータ準備 問9
ML・AI のためのデータ準備／データ変換・特徴量エンジニアリング・前処理学習前のデータについて、欠損値補完・エンコーディング・スケーリングなどの変換を、コードを書く量を抑えて視覚的（GUI）に設計し、処理をパイプライン化したい。最も適したツールはどれか。
当サイトのオリジナル問題（MLA-C02：AWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの出題範囲「ML・AI のためのデータ準備」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAmazon CloudWatch（監視）
- BAmazon Route 53（DNS）
- CAmazon SageMaker Data Wrangler（視覚的にデータ変換・特徴量エンジニアリングを設計する）
- DAWS CloudTrail（API 監査）
正解：C
解説
Amazon SageMaker Data Wrangler は、欠損値処理・エンコーディング・スケーリングなどのデータ変換や特徴量エンジニアリングを、視覚的（GUI）に設計し、処理フローをパイプライン化・エクスポートできるツールです。CloudWatch・Route 53・CloudTrail は、データ変換の役割ではありません。（Data Wrangler は現在 Amazon SageMaker Canvas 経由で提供されます。）
下線の用語は 用語集 で意味を確認できます。
選択肢ごとの解説
- A誤り。CloudWatchは監視で、データ変換ツールではありません。
- B誤り。Route 53はDNSです。
- C正しい。視覚的なデータ変換の設計は SageMaker Data Wrangler です。
- D誤り。CloudTrailはAPI監査です。