Question#55(MLS-C01)
製造企業は、生産量データをPostgreSQLデータベースに保存しています。企業は、ビジネスアナリストがデータを処理用に準備し、前年の生産量に基づいて将来の生産量を予測できるエンドツーエンドのソリューションを必要としています。このソリューションは、企業にコーディングの知識を必要としないものでなければなりません。以下のどのソリューションが、最小の労力でこれらの要件を満たしますか？
正解：B
AWS Glue DataBrewでPostgreSQLデータベースからデータを読み込み、データ準備を行い、SageMaker Canvasで予測モデリングを行うアプローチは、要件に最適です。Glue DataBrewは、ビジュアルインターフェースを通じてデータクリーニング、変換、正規化をコーディングなしで実行でき、PostgreSQLデータベースとの直接接続をサポートします。SageMaker Canvasは、ノーコードで時系列予測モデルを構築でき、生産量予測のような回帰タスクに適しています。ビジネスアナリストは、データ準備からモデルトレーニング、予測までをGUIベースで実行でき、コーディング知識が不要です。このソリューションは、追加のサービス（例：DMSやEMR）の設定が不要で、プロセスがシンプルであるため、運用労力が最小限に抑えられます。したがって、選択肢は、コーディング不要で最小の労力で要件を満たします。
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