AWS SAA-C03/09 - Dados Analytics e ML1 mincheatsheet

Cheatsheet Analytics

Cheatsheet — Dados, Analytics e ML

Qual serviço por sinal

Sinal no enunciado	Serviço
Consultar dado no S3 com SQL, sem infra, pagar por uso	Athena
Catalogar schema, ETL serverless	Glue
Data warehouse, BI, query analítica complexa e recorrente	Redshift
Hadoop, Spark, HBase gerenciado	EMR
Busca full-text, análise de log, dashboard operacional	OpenSearch
Dashboard de BI para o time de negócio	QuickSight
Preparar dado sem escrever código	Glue DataBrew

Athena vs Redshift

	Athena	Redshift
Modelo	Serverless, query sob demanda	Cluster provisionado (ou Serverless)
Custo	Por TB escaneado	Por hora de cluster
Latência	Segundos a minutos	Milissegundos a segundos
Melhor para	Query esporádica, exploração, log	BI recorrente, join complexo, alta concorrência

Reduzir custo do Athena — cobrado direto na prova

Como paga por TB escaneado: use formato colunar (Parquet/ORC), particione os dados e comprima. Isso derruba o custo em ordem de grandeza. É a resposta certa sempre que a questão fala em "reduzir custo de consulta no S3".

Redshift Spectrum consulta dados no S3 direto do Redshift, sem carregar — a ponte entre os dois mundos.

Pipeline típico de dados

Fonte → Kinesis/Firehose → S3 (data lake) → Glue Crawler → Catalog
                                              ↓
                                    Athena  ou  Redshift Spectrum
                                              ↓
                                         QuickSight

Serviços de IA gerenciados

Serviço	Faz
Rekognition	Analisa imagem e vídeo (objeto, rosto, moderação)
Transcribe	Áudio → texto
Polly	Texto → áudio
Translate	Tradução
Comprehend	NLP: sentimento, entidade, tópico
Textract	Extrai texto e tabela de documento/formulário
Lex	Chatbot conversacional
Forecast	Previsão de série temporal
Personalize	Recomendação
SageMaker	Construir, treinar e implantar modelo próprio
Bedrock	Modelos de fundação (GenAI) gerenciados

Regra: se o enunciado pede uma capacidade pronta (transcrever, traduzir, reconhecer), use o serviço específico. Só vá pra SageMaker quando o requisito é modelo customizado.

Parte de 09 - MOC Dados Analytics e ML