A. 프로덕션 인스턴스를 사용하지 마십시오.

B. 최소 10분 동안 테스트를 실행하십시오.

C. 테스트하기 전에 몇 분 동안 과중한 사전 테스트를 실행합니다.

D. 300GB 이상의 데이터를 사용합니다.

A. 데이터 중복을 가장 효율적으로 제거하려면 어떻게 해야 합니까?

B. 각 데이터 항목에 전역 고유 식별자(GUID)를 할당합니다.

C. 각 데이터 항목을 기본 키로 별도의 데이터베이스에 저장하고 인덱스를 적용합니다.

D. 각 데이터 항목에 대한 해시 값 및 기타 메타데이터를 저장하기 위해 데이터베이스 테이블을 유지 관리합니다.

E. 각 데이터 항목의 해시 값을 계산하고 모든 이력 데이터와 비교합니다.

A. X^2+Y^2

B. Y^2

C. cos(X)

D. X^2

A. 거래의 위치를 예측하는 지도 학습.

B. 사기 가능성이 가장 높은 거래를 결정하기 위한 비지도 학습.

C. 거래의 위치를 예측하는 강화 학습.

D. 사기 가능성이 가장 높은 거래를 결정하기 위한 지도 학습.

E. 거래 위치를 예측하는 비지도 학습.

F. 기능 유사도에 따라 트랜잭션을 N개의 범주로 나누는 클러스터링.

A. 집계 결과를 제공하는 승인된 보기를 만들고 공유합니다.

B. 집계 결과를 제공하는 새 데이터 세트 및 보기를 생성 및 공유합니다.

C. 집계 결과가 포함된 새 데이터 세트 및 테이블을 만들고 공유합니다.

D. 데이터 세트에 대한 dataViewer IAM(Identity and Access Management) 역할을 생성하여 공유를 활성화합니다.