これほどまでに絵文字様が有能とは驚きました。年商1000万も嘘ではないとわかりました。
このケースにおいて、Experimentsと相性いいのはグルージョブなのか誠司処理ジョブなのか見定めてはいただけないでしょうか？

複雑なウインドウ集計操作を含む PySpark スクリプトを使用するデータ準備ジョブを作成したい。
特徴数とサンプル数がモデルのパフォーマンスに与える影響を評価する必要があります。
モデルの理想的なデータ変換を決定するために、どのアプローチを使用する必要がありますか?

B. SageMaker Experiments トラッカーをスクリプトに追加して、主要なメトリクスを取得します。スクリプトを Glue ジョブとして実行します。
D. SageMaker Experiments トラッカーをスクリプトに追加して、主要なパラメータを取得します。スクリプトを SageMaker 処理ジョブとして実行します。