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NEW QUESTION: 1
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次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]を選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

NEW QUESTION: 2
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What is this view referred to as in Tableau?
A. Analytics Pane
B. Window Pane
C. Data Pane
D. Dimensions & Measures
Answer: C
Explanation:
Explanation
Tableau displays data source connections and data fields for the workbook in the Data pane on the left side of the workspace.
The Data pane includes:
Dimension fields - Fields that contain qualitative values (such as names, dates, or geographical data). You can use dimensions to categorize, segment, and reveal the details in your data. Dimensions affect the level of detail in the view. Examples of dimensions include dates, customer names, and customer segments.
Measure fields - Fields that contain numeric, quantitative values can be measured. You can apply calculations to them and aggregate them. When you drag a measure into the view, Tableau applies an aggregation to that measure (by default). Examples of measures: sales, profit, number of employees, temperature, frequency.
For more information on what dimensions and measures are, see Dimensions and Measures, Blue and Green.
Calculated fields - If your underlying data doesn't include all of the fields you need to answer your questions, you can create new fields in Tableau using calculations and then save them as part of your data source. These fields are called calculated fields.
For more information on calculated fields, see Create Custom Fields with Calculations.
Sets - Subsets of data that you define. Sets are custom fields based on existing dimensions and criteria that you specify. For more information, see Create Sets.
Named sets from an MS Analysis Services server or from a Teradata OLAP connector also appear in Tableau in this area of the Data pane. You can interact with these named sets in the same way you interact with other custom sets in Tableau.
Parameters - Values that can be used as placeholders in formulas, or replace constant values in calculated fields and filters. For more information, see Create Parameters.

NEW QUESTION: 3
会社には、ユーザーが短いビデオをアップロードできるWebアプリケーションがあります。ビデオはAmazon EBSボリュームに保存され、分類のためにカスタム認識ソフトウェアによって分析されます。
Webサイトには、特定の月にピークとなる変動するトラフィックを持つ静的コンテンツが含まれています。アーキテクチャは、WebアプリケーションのAuto Scalingグループで実行されるAmazon EC2インスタンスと、Amazon SQSキューを処理するためにAuto Scalingグループで実行されるEC2インスタンスで構成されます。同社はアプリケーションを再構築して、可能な場合はAWSマネージドサービスを使用して運用オーバーヘッドを削減し、サードパーティソフトウェアへの依存を解消したいと考えています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか？
A. ウェブアプリケーションにはAmazon ECSコンテナーを使用し、SQSキューを処理するスケーリンググループにはスポットインスタンスを使用します。カスタムソフトウェアをAmazon Rekognitionに置き換えて、動画を分類します。
B. アップロードした動画をAmazon EFSに保存し、ファイルシステムをウェブアプリケーションのEC2インスタンスにマウントします。AmazonRekognition APIを呼び出して動画を分類するAWS lambda関数でSQSキューを処理します。
C. Amazon S3でウェブアプリケーションをホストします。アップロードした動画をAmazon S3に保存します。 S3イベント通知を使用して、イベントをSQSキューに公開します。 Amazon Rekognition APIを呼び出して動画を分類するAWS Lambda関数でSQSキューを処理します。
D. AWS Elastic Beanstalkを使用して、アプリケーションのAuto ScalingグループでEC2インスタンスを起動し、ワーカー環境を起動してSQSキューを処理します。カスタムソフトウェアをAmazon Rekognitionに置き換えて、動画をカテゴリ化します。
Answer: A

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