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AWS · DEA-C01 · Advanced

AWS Certified Data Engineer - Associate

Bestätigt die Fähigkeit, Datenpipelines zu implementieren sowie Kosten und Performance zu überwachen, Fehler zu beheben und zu optimieren. 65+ KI-generierte Übungsfragen mit Erklärungen. Kostenlos testen, Bestehensgarantie.

Kostenlos testen

7 Tage kostenlos testen, keine Kreditkarte nötig

65 Fragen
130min Zeitlimit
720/ 1000 Bestehensgrenze
$300 Prüfungsgebühr

Über die Prüfung

Die Zertifizierung AWS Certified Data Engineer – Associate bestätigt die Fähigkeit, Datenpipelines zu entwerfen und zu implementieren, Datenspeicher zu verwalten sowie Datenqualität und Governance in AWS sicherzustellen. Sie umfasst die Datenaufnahme und -transformation mit Services wie Glue und Kinesis, die Verwaltung von Datenspeichern mit Redshift und S3, den betrieblichen Support sowie Best Practices für die Datensicherheit.

Diese Zertifizierung richtet sich an Data Engineers mit mindestens ein bis zwei Jahren praktischer Erfahrung im Aufbau und Management von Datenlösungen in AWS. Sie ersetzt die eingestellte AWS Data Analytics Specialty und belegt die Kompetenz im Entwurf kosteneffizienter, skalierbarer Datenarchitekturen mit AWS-nativen Services.

Was geprüft wird

Die Prüfung besteht aus 65 Fragen (50 bewertete, 15 unbewertete) in Form von Multiple-Choice- und Multiple-Response-Fragen und dauert 130 Minuten. Die Fragen sind szenariobasiert und konzentrieren sich auf das Design von Datenpipelines, ETL-Workflows, Data-Lake-Architekturen und Query-Optimierung. Erwarten Sie Fragen zu Glue, Kinesis, Redshift, Athena, Lake Formation und S3-Storage-Klassen. Planen Sie etwa 2 Minuten pro Frage ein.

Data Ingestion and Transformation 34%
Data Store Management 26%
Data Operations and Support 22%
Data Security and Governance 18%

Was dich erwartet

multiple choice
65%
multiple response
35%

Wo Kandidaten scheitern

Diese Prüfung testet praktische Data-Engineering-Fähigkeiten. Kandidaten, die Analytics-Konzepte verstehen, aber keine praktische Erfahrung im Aufbau von ETL-Pipelines und der Konfiguration von Data Governance mit AWS-Services haben, tun sich mit Implementierungsfragen schwer.

  1. 01
    Glue vs. EMR — Fehlendes Verständnis, wann AWS Glues serverloses ETL anstelle von Amazon EMRs verwalteten Hadoop/Spark-Clustern für verschiedene Datenverarbeitungsworkloads einzusetzen ist.
  2. 02
    Lake Formation — Die Rolle von Lake Formation bei Data Governance und feingranularer Zugriffskontrolle sowie die Integration mit Glue und Athena falsch zu verstehen.
  3. 03
    Streaming vs. Batch — Verwechslung der Einsatzszenarien von Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose und batchbasierten Glue-Jobs für verschiedene Datenaufnahmeanforderungen.
  4. 04
    Speicherklassen — Auswahl der falschen S3-Speicherklasse oder des falschen Redshift-Knotentyps für bestimmte Abfragemuster, Datenzugriffshäufigkeit und Kostenbeschränkungen.
  5. 05
    Datenqualität — Fehlende Kenntnisse zur Implementierung von Datenvalidierung, Deduplizierung und Schema-Evolutionsstrategien mit nativen AWS-Datenqualitätstools.

Prüfungslogistik

Die Prüfung wird über Pearson VUE online oder in Testzentren angeboten. Verfügbar auf Englisch; weitere Sprachen können im Laufe der Zeit hinzukommen. Die Zertifizierung ist 3 Jahre gültig und wird durch Rezertifizierungsprüfungen erneuert.

Prüfungsart Pearson VUE Prüfungszentrum oder online beaufsichtigte Prüfung
Wiederholungsregelung 14 Tage Wartezeit zwischen Prüfungsversuchen, keine Begrenzung der Gesamtanzahl an Versuchen
Gültigkeit 3 Jahre
Karrieremöglichkeiten Data Engineer, Analytics Engineer, Data Platform Engineer, ETL Developer und Data Architect – Rollen für den Aufbau von Datenpipelines und Lakehouse-Architekturen in AWS
Verlängerung Bestehen einer Rezertifizierungsprüfung vor Ablauf der 3-Jahres-Frist oder Erwerb einer höherwertigen AWS-Zertifizierung zur automatischen Verlängerung
Lernzeit ~75 Stunden
Offizieller Leitfaden Auf Herstellerseite ansehen

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