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PR000041 復習対策書 - PR000041 全真問題集

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JPshikenはIT認定試験を受験した多くの人々を助けました。また、受験生からいろいろな良い評価を得ています。JPshikenのPR000041 復習対策書の合格率が100%に達することも数え切れない受験生に証明された事実です。もし試験の準備をするために大変を感じているとしたら、ぜひJPshikenのPR000041 復習対策書を見逃さないでください。これは試験の準備をするために非常に効率的なツールですから。この問題集はあなたが少ない労力で最高の結果を取得することができます。

 

試験番号:PR000041問題集

試験科目:PowerCenter Data Integration 9.x:Developer Specialist

最近更新時間:2017-03-21

問題と解答:全70問 PR000041 復習対策書

100%の返金保証。1年間の無料アップデート。

>> PR000041 復習対策書

 

 

いまPR000041 復習対策書の過去問問題集や参考書を必要とするでしょう。仕事に忙しいですから、試験の準備をする時間が足りないでしょう。ですから、効率が良い試験PR000041 復習対策書が必要です。もちろん、よりよく試験の準備をするように、自分に相応しいツールを選択するのは一番大事なことです。これは試験に合格できるかどうかに関連する大切な問題です。ですから、JPshikenのPR000041 復習対策書を選択してください。

 

購入前にお試し,私たちの試験の質問と回答のいずれかの無料サンプルをダウンロード:http://www.jpshiken.com/PR000041_shiken.html

 

Universal Data Access
Access all types of data including transactions, applications, databases, log files, social, machine, and sensor data.

 

 
High-Speed Ingestion & Extraction
Move data among source systems, Hadoop, and target applications using high-performance connectivity and dynamic mappings.

 

Data Integration on Hadoop
Get access to an extensive library of prebuilt transformation capabilities on Hadoop using a visual development environment.

 

 
Data Profiling on Hadoop
Profile data on Hadoop to understand the data, identify data quality issues, and collaborate on data pipelines.

 

Data Discovery on Hadoop
Automate the discovery of data domains and relationships on Hadoop such as sensitive data that needs to be protected.

 

 
Data Quality on Hadoop
Cleanse, standardize, and enrich data on Hadoop using an extensive set of prebuilt data quality rules including address validation.

 

Natural Language Processing on Hadoop
Use natural language processing to identify and classify entities in text such as in documents and social media.

 

 
Complex Data Parsing on Hadoop
Parse complex, multi-structured, unstructured, and industry standard data on Hadoop using pre-built parsers or easily create your own.

 

End-to-End Data Lineage
Provides complete transparency with end-to-end data lineage of all data movement from source data, through Hadoop, to target applications.

 

 
Persistent Data Masking on Hadoop
De-sensitize and de-identify sensitive data with this option while maintaining referential integrity so you can use the masked data in testing, analytics, or support environments.

 

Visual Design Environment
Builds on top of the open-source Hadoop framework and preserves all the transformation logic without specialized development.

 

 
Universal Metadata Services
Search, discover, and understand enterprise data with Live Data Map, which leverages Spark for at-scale fast knowledge graph creation.

 

Flexible Deployment
Operates nearly everywhere, including Amazon Web Services, Elastic MapReduce, and Microsoft Azure HDInsight.