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Dann mag sie vielspältig, mag sie vom Glauben aller Welt verschieden https://fragenpool.zertpruefung.ch/AWS-Certified-Data-Analytics-Specialty_exam.html sein, denn zwischen echten Anschauungen gibt es zwar keinen Frieden, doch keinen tötenden Haß und jederzeit die wölbende Synthese.
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Und auch Satiren und Romane sind Unsinn, nur so um des Unsinns willen AWS-Certified-Data-Analytics-Specialty Zertifizierung geschrieben, nur so, damit müßige Leute etwas zu lesen haben, Muss ein ziemlich langweiliges Leben sein für diesen Hut, meint ihr nicht?
NEW QUESTION: 1
Alston was impressed by the philosopher's lecture, but Mario thought the lecture was better characterized
as ______ than as erudite.
A. fictitious
B. translucent
C. specious
D. impeccable
E. recondite
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
This sentence is contrasting the views of Alston and Mario (the conjunction but clues you into this fact).
Alston thinks that the lecture was impressive, which probably means smart, accurate, logical. Mario's view
is in contrast to this. You can eliminate A. and (C).Recondite is not likely to be a word to describe a lecture,
so eliminate (B). You are left with specious or fictitious. Specious means logically false; fictitious comes
from fiction, and presumably the philosopher didn't tell a story but rather made an argument. ChoiceD.is
the best answer.
NEW QUESTION: 2
A company manufactures automobile parts. The company installs IoT sensors on manufacturing machinery.
You must design a solution that analyzes data from the sensors.
You need to recommend a solution that meets the following requirements:
Data must be analyzed in real-time.
Data queries must be deployed using continuous integration.
Data must be visualized by using charts and graphs.
Data must be available for ETL operations in the future.
The solution must support high-volume data ingestion.
Which three actions should you recommend? Each correct answer presents part of the solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. Develop an Azure Stream Analytics application that queries the data and outputs to Power BI. Use Azure Data Factory to deploy the Azure Stream Analytics application.
B. Configure an Azure Event Hub to capture data to Azure Data Lake Storage.
C. Develop an application that sends the IoT data to an Azure Data Lake Storage container.
D. Use Azure Analysis Services to query the data. Output query results to Power BI.
E. Develop an application that sends the IoT data to an Azure Event Hub.
F. Develop an Azure Stream Analytics application that queries the data and outputs to Power BI. Use Azure Pipelines to deploy the Azure Stream Analytics application.
Answer: A,B,E
NEW QUESTION: 3
我感觉我可能ネットワークを集中的に使用するアプリケーションを複数のAzure仮想マシンにデプロイする予定です。
次の要件を満たすソリューションを推奨する必要があります。
*データを転送するための仮想マシンプロセッサの使用を最小限に抑える
*ネットワーク遅延を最小化
どの仮想マシンのサイズと機能を使用する必要がありますか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注:それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/windows/sizes-hpc#h-series
NEW QUESTION: 4
A. Option A
B. Option E
C. Option B
D. Option C
E. Option D
Answer: A,B,E
AWS-Certified-Data-Analytics-Specialty FAQ
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