AWS · DEA-C01 · Intermediate

AWS Data Engineer - Associate (DEA-C01) — Übungsfragen und Probeprüfung

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Bereite dich mit eigens erstellten Übungsfragen und verständlichen Antworterklärungen auf DEA-C01 vor. Frage Alex, deinen KI-Tutor, wenn du mehr Details brauchst. Deine Ergebnisse zeigen dir, welche Themen du wiederholen solltest, und zeitlich begrenzte Probeprüfungen helfen dir, deine Zeiteinteilung zu üben.

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65Fragen der Probeprüfung

130minZeitlimit

720/ 1000Punktzahl zum Bestehen

Mit Angaben von AWS abgeglichen · August 2026 · Aktuelle Prüfungsversion

Überblick

Über die Prüfung

Der AWS Certified Data Engineer – Associate weist nach, dass du Datenpipelines entwerfen und umsetzen, Datenspeicher verwalten und Datenqualität und Governance auf AWS sicherstellen kannst. Abgedeckt werden Ingestion und Transformation mit Services wie Glue und Kinesis, die Verwaltung von Datenspeichern mit Redshift und S3, der operative Betrieb sowie bewährte Praktiken für Datensicherheit.

Die Zertifizierung richtet sich an Data Engineers mit zwei bis drei Jahren Erfahrung im Data Engineering und mindestens ein bis zwei Jahren praktischer Erfahrung mit AWS-Services. Sie zeigt, dass du kosteneffiziente, skalierbare Datenarchitekturen mit AWS-eigenen Services entwerfen kannst.

Übungsfragen ausprobieren

Fünf Fragen zu DEA-C01 ausprobieren

Übe mit fünf Fragen aus dem aktuellen Fragenpool für AWS Certified Data Engineer - Associate in der App, jeweils mit Antwort und Erklärung.

Datensicherheit und Governance1 / 5

Ein Data Engineer braucht Sicherheit auf Zeilen- UND auf Spaltenebene für eine Data-Lake-Tabelle in S3, die über Athena abgefragt wird. Verschiedene Teams sehen unterschiedliche Teilmengen von Zeilen und Spalten. Welcher Service liefert BEIDES zentral verwaltet?

AlexGanze Erklärung von Alex

AWS Lake Formation Data Filters bieten Sicherheit auf Spalten-, Zeilen- und Zellenebene für Data-Catalog-Tabellen, die in S3 liegen. Jeder Data Filter legt fest: (1) eine Spaltenangabe, die Spalten ein- oder ausschließt, und (2) einen Zeilenfilter-Ausdruck (PartiQL-WHERE-Klausel), der die sichtbaren Zeilen einschränkt. Wenn du beides setzt, bekommst du Sicherheit auf Zellenebene. Die Berechtigungen werden über Athena, Redshift Spectrum und EMR durchgesetzt. IAM-Richtlinien mit Bedingungen auf S3-Präfixe wirken auf Objekt- bzw. Präfix-Ebene, nicht auf Zeilen- oder Spaltenebene. Ressourcenrichtlinien des Glue Data Catalog steuern den Zugriff auf Katalogebene, nicht die Filterung auf Datenebene. Einstellungen von Athena Workgroups verwalten Query-Ausführung und Kosten, nicht die Datensicherheit. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-filtering.html

Quelledocs.aws.amazon.com

Datenaufnahme und -transformation2 / 5

Ein Data Engineer soll eine mehrstufige Datenpipeline orchestrieren, die aus einem AWS Glue Crawler besteht, gefolgt von einem AWS Glue ETL-Job und anschließend einer Benachrichtigung über Amazon SNS nach Abschluss. Die Pipeline soll täglich laufen. Welche Kombination von Services liefert die betrieblich effizienteste Lösung?

AlexGanze Erklärung von Alex

Nimm AWS Glue Workflows, wenn der Abhängigkeitsgraph aus Glue Crawlern und Glue Jobs besteht. Ein Start-Trigger eines Workflows lässt sich täglich einplanen, und bedingte Trigger können spätere Glue-Schritte starten, sobald frühere Schritte abgeschlossen sind. Für Benachrichtigungen sendet AWS Glue EventBridge-Events bei Zustandsänderungen von Jobs und Crawlern. Eine EventBridge-Regel kann auf den gewünschten Abschlusszustand matchen und ein Amazon SNS-Topic benachrichtigen. Step Functions ist für heterogenere Orchestrierung eine valide Wahl, aber nicht die Option mit dem geringsten Overhead für eine kleine, Glue-native Pipeline plus Benachrichtigung.

Quelledocs.aws.amazon.com

Verwaltung von Datenspeichern3 / 5

Ein Data Engineer soll den Lebenszyklus von Daten in Amazon S3 verwalten, um Kosten zu optimieren. Rohdaten sollen 30 Tage in S3 Standard bleiben, dann für 90 Tage nach S3 Standard-IA wandern und schließlich nach S3 Glacier Deep Archive übergehen. Welche AWS-Funktion sollte der Engineer konfigurieren?

AlexGanze Erklärung von Alex

S3 Lifecycle-Richtlinien automatisieren die Übergänge von Objekten zwischen Speicherklassen anhand des Alters. Regeln definieren die Übergänge: Standard → Standard-IA (30 Tage) → Glacier Flexible → Glacier Deep Archive, entlang des Wasserfalls der Speicherklassen. Es gelten Mindestspeicherdauern (30 Tage IA, 90 Tage Glacier, 180 Tage Deep Archive). Richtlinien gelten für Buckets, Präfixe oder Tags, optional mit Ablaufregeln. S3-Replikation kopiert Objekte zwischen Buckets bzw. Regionen, ändert aber die Speicherklasse nicht im Zeitverlauf. S3 Object Lock verhindert Löschen und Ändern aus Compliance-Gründen (WORM), nicht zur Kostenoptimierung. S3 Intelligent-Tiering verschiebt Objekte anhand von Nutzungsmustern automatisch zwischen Access Tiers, folgt aber nicht dem festen zeitbasierten Plan aus diesem Szenario. Ref: docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html

Quelledocs.aws.amazon.com

Datenbetrieb und Support4 / 5

Ein Data-Platform-Team soll ein zentrales Observability-Dashboard bauen, das Metriken aus mehreren AWS-Datenservices visualisiert, darunter AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR und Amazon Kinesis. Das Dashboard muss eigene Alerting-Regeln unterstützen und sich für die Incident-Benachrichtigung in PagerDuty integrieren. Welcher AWS-Service bietet diese Fähigkeiten als vollständig verwaltete Lösung?

AlexGanze Erklärung von Alex

Amazon Managed Grafana ist ein vollständig verwalteter Visualisierungsservice, der sich nativ in AWS-Datenquellen integriert, darunter CloudWatch, OpenSearch, X-Ray, Timestream und Managed Prometheus. Damit lassen sich zentrale Observability-Dashboards bauen, die Metriken aus Glue, Redshift, EMR, Kinesis und weiteren Services kombinieren. Grafana unterstützt eigene Alerting-Regeln mit Contact Points wie PagerDuty, Slack, SNS und E-Mail. Es übernimmt Infrastruktur, Skalierung, Patching und HA, mit IAM Identity Center (SSO) für die Authentifizierung. Die Option „Amazon CloudWatch Dashboards“ (CloudWatch Dashboards) bietet eine einfache Visualisierung von CloudWatch-Metriken, hat aber nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten, keine native PagerDuty-Integration und kann Quellen außerhalb von CloudWatch nicht nativ kombinieren. Die Option „AWS X-Ray service map“ (X-Ray service map) konzentriert sich auf Distributed Tracing, nicht auf allgemeine Observability-Dashboards. Die Option „Amazon QuickSight“ (QuickSight) ist ein BI-Service für Datenanalyse und Reporting, nicht für operatives Monitoring oder Alerting.

Quelledocs.aws.amazon.com

Datensicherheit und Governance5 / 5

Ein Data-Governance-Team verwaltet einen Data Lake mit hunderten Datenbanken und tausenden Tabellen im AWS Glue Data Catalog. Es braucht eine Zugriffskontrolle, die effizient skaliert, ohne für jede Tabelle einzelne Berechtigungen anzulegen. Wenn einer Datenbank neue Tabellen hinzugefügt werden, sollen sie die passenden Zugriffsberechtigungen automatisch anhand ihrer Datenklassifizierung erben (z. B. 'PII', 'confidential', 'public'). Welche Funktion von AWS Lake Formation erfüllt diese Anforderung?

AlexGanze Erklärung von Alex

Die Tag-based Access Control von Lake Formation (LF-TBAC) nutzt LF-Tags—Schlüssel-Wert-Paare wie classification=PII—, die an Data-Catalog-Ressourcen vergeben werden. Berechtigungen werden über Tag-Ausdrücke statt über einzelne Ressourcen-Grants erteilt. Tabellen erben Tags von Datenbanken und Spalten erben sie von Tabellen, sodass neue Tabellen Berechtigungen automatisch erben, ohne manuelle Grants. Bei N Prinzipalen und R Ressourcen brauchen Grants über benannte Ressourcen N×R Operationen, mit LF-TBAC dagegen N+R. Identitätsbasierte IAM-Richtlinien brauchen Ressourcen-ARNs pro Tabelle, was bei tausenden Tabellen nicht skaliert. Grants über benannte Ressourcen brauchen einzelne Berechtigungen pro Tabelle, ohne Vererbung. S3-Bucket-Richtlinien wirken auf Objekt- bzw. Präfix-Ebene und kennen die Struktur aus Tabellen und Spalten nicht. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/tag-based-access-control.html

Quelledocs.aws.amazon.com

Kostenloses Konto erstellen

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen in dieser Vorschau gelten nur für die Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du beim Prüfungsanbieter.

Fragenpool

331 Übungsfragen

Der Pass-IT-Fragenpool bietet dir Aufgaben zur Vorbereitung auf DEA-C01. Eine Probeprüfung auf Pass-IT umfasst 65 Fragen bei einem Zeitlimit von 130 Minuten. Diese Einstellungen gelten für die Übung.

Angaben zum Fragenpool: DEA-C01

Punktzahl zum Bestehen720 / 1.000

laut Veröffentlichung von AWS

Prüfungsziele im Leitfaden17 im offiziellen Leitfaden aufgeführte Prüfungsziele

verteilt auf 4 Bereiche im offiziellen Prüfungsleitfaden

Größe des Fragenpools331 Fragen

= Der Umfang des Fragenpools entspricht rechnerisch 5 Zusammenstellungen mit je 65 Fragen. Daraus folgt nicht, dass jede Probeprüfung andere Fragen verwendet.

Bereiche im Prüfungsplan4 Bereiche im Prüfungsplan

Data Ingestion and Transformation 114 · Data Store Management 88 · Data Operations and Support 73 · Data Security and Governance 56

Als mit Quellen abgeglichen erfasst331 von 331

Fragen, deren Antwort, Antwortoptionen und Erklärung als mit der offiziellen Dokumentation von AWS abgeglichen erfasst sind

So entstehen die Fragen →

Prüfungsbereiche

Inhalte der Prüfung

Data Ingestion and Transformation hat mit 34 % das größte Gewicht. Hier geht es darum, wie Quelldaten hereinkommen (als Stream oder im Batch), in ein brauchbares Format gebracht und durch einen orchestrierten Workflow geschoben werden. Dazu kommen die Coding-Disziplin und die Automatisierungsgewohnheiten, auf denen eine wartbare Pipeline aufbaut. Data Store Management folgt mit 26 %. Geprüft wird, ob du einen Workload dem passenden Storage Service zuordnen kannst, also den relationalen, NoSQL- und Lakehouse-Optionen von AWS, ob du die Daten per Catalog auffindbar hältst, sie nach einem festen Zeitplan aussortierst und ihr Schema anpasst, wenn sich die Anforderungen ändern.

Data Operations and Support macht 22 % aus: Pipelines mit Glue und Lambda automatisieren, Daten über Athena und QuickSight auswerten und Fehler beheben, sobald sie in Produktion auftreten. Data Security and Governance schließt den Blueprint mit 18 % ab, und hier sitzen IAM, Lake-Formation-Permissions, Encryption und der Umgang mit PII. Genau diese Domain kommt bei allen zu kurz, die sich nur auf die Mechanik der Pipeline stürzen.

Prüfungsplan: DEA-C01

Data Ingestion and Transformation34%

Ingest data from streaming and batch sources using services such as Kinesis, Glue, and Lambda, and transform and process data across formats while integrating multiple sources. Also covers orchestrating ETL pipelines with tools like Step Functions and MWAA, and applying programming and infrastructure-as-code practices to data engineering.

≈ 17 h

Data Store Management26%

Pick the right storage service for the workload, weighing options like Amazon Redshift, DynamoDB, and AWS Lake Formation, track it in a data catalog, manage how long it lives through tiering and retention, and design schemas that can evolve as requirements change.

≈ 13 h

Data Operations and Support22%

Automate data processing using AWS services such as Glue, Lambda, and EventBridge, analyze and visualize data with tools like Athena and QuickSight, and maintain, monitor, and troubleshoot data pipelines while ensuring data quality through validation checks.

≈ 11 h

Data Security and Governance18%

Apply authentication and authorization mechanisms such as IAM roles, policies, and Lake Formation permissions to data resources, and implement data encryption and masking to meet compliance requirements. Also covers preparing logs for audit and applying data privacy and governance practices such as PII identification and data sovereignty.

≈ 9 h

Format

Prüfungsformat und Fragetypen

Die Prüfung stellt dir 65 Fragen (50 gewertet, 15 ungewertet) als Multiple Choice und Multiple Response, das Zeitfenster beträgt 130 Minuten. Die meisten Aufgaben sind Szenarien: Sie beschreiben eine Anforderung an eine Pipeline oder ein Problem in der Datenarchitektur und fragen, welche Kombination aus Glue, Kinesis, Redshift, Athena oder Lake Formation es löst. Bei rund 2 Minuten pro Frage zahlt sich aus, die richtige Service-Familie schnell zu erkennen, statt jede Option durchzuarbeiten.

Fragetypen: DEA-C01

Multiple Choice65%

Wähle die einzelne Antwort aus, die die Anforderungen der Frage am besten erfüllt.

Mehrfachauswahl35%

Wähle mehrere Antworten aus. Beachte dabei, wie viele Antworten laut Aufgabenstellung gefragt sind.

Offizielle Informationen zu den Frageformaten findest du bei AWS. Die dargestellten Anteile beziehen sich auf den Pass-IT-Fragenpool und geben keine Verteilung für die offizielle Prüfung vor.

Planung

Vorbereitung auf DEA-C01

Die Prüfung läuft über Pearson VUE, entweder im Testcenter oder online mit Remote Proctor, und wird auf Englisch, Japanisch, Koreanisch und in vereinfachtem Chinesisch angeboten. Die Zertifizierung gilt 3 Jahre. Zum Verlängern legst du vor Ablauf eine Recertification-Prüfung ab oder erwirbst eine höherwertige AWS-Zertifizierung, die sie automatisch erneuert.

Vorbereitung und Organisation: DEA-C01

Vorbereitung

Beispielhafter Lernaufwand30–75 h

Beispiel für die Planung: von 30 h mit einschlägiger Erfahrung bis 75 h beim Einstieg; dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen

NiveauMittleres Niveau

Prüfung und Erhalt der Zertifizierung

DurchführungPearson VUE Prüfungszentrum oder online beaufsichtigte Prüfung

Wiederholungsregeln14 Tage Wartezeit zwischen Prüfungsversuchen, keine Begrenzung der Gesamtanzahl an Versuchen

Gültigkeit der Zertifizierung3 Jahre

Bestehe vor Ablauf der 3-Jahres-Frist eine Rezertifizierungsprüfung oder erwirb eine höherwertige AWS-Zertifizierung, um automatisch zu verlängern

Offizieller LeitfadenAuf der Website des Anbieters ansehen

Lernhinweise

Häufige Fehlerquellen

Themen zum Wiederholen: DEA-C01

01Glue vs EMR
Nicht zu wissen, wann sich das serverlose ETL von AWS Glue lohnt und wann die verwalteten Hadoop/Spark-Cluster von Amazon EMR die bessere Wahl für eine Datenverarbeitung sind.
02Lake Formation
Die Rolle von Lake Formation bei Data Governance und feingranularer Zugriffssteuerung falsch einzuschätzen, ebenso das Zusammenspiel mit Glue und Athena.
03Streaming vs Batch
Durcheinanderzubringen, wann Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose oder batchbasierte Glue-Jobs das richtige Mittel für die jeweilige Anforderung an die Datenaufnahme sind.
04Storage Tiers
Die falsche S3-Storage-Class oder den falschen Redshift-Knotentyp zu wählen, gemessen an den konkreten Query-Mustern, der Zugriffshäufigkeit und den Kostenvorgaben.
05Data Quality
Nicht zu wissen, wie sich Datenvalidierung, Deduplizierung und Schema Evolution mit den AWS-eigenen Werkzeugen für Datenqualität umsetzen lassen.

Mit Fragen und Erklärungen in Pass-IT üben →

Fragen

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Prüfung AWS Certified Data Engineer - Associate?

Die Prüfung DEA-C01 umfasst 65 Fragen und hat ein Zeitlimit von 130 Minuten.

Welche Punktzahl brauche ich, um AWS Certified Data Engineer - Associate zu bestehen?

Die erforderliche Punktzahl zum Bestehen der Prüfung DEA-C01 beträgt 720 / 1000.

Welche Fehlerquellen sollte ich bei der Vorbereitung auf AWS Certified Data Engineer - Associate beachten?

Zu den Themen, die du wiederholen solltest, gehören Glue vs EMR, Lake Formation, Streaming vs Batch, Storage Tiers, Data Quality. Prüfe anhand von Beispielen, ob du die Unterschiede verstehst und deine Antwort begründen kannst.

Welche AWS-Zertifizierung passt zu Data Engineers?

DEA-C01 ist genau auf die Rolle zugeschnitten: Ingestion und Transformation machen allein 34% aus, dazu kommt Data Store Management mit 26%. MLA-C01 ist die benachbarte Associate-Prüfung, falls deine Pipelines im Modelltraining münden, und SAA-C03 ist eine allgemeine Architekturprüfung statt einer Datenprüfung. Nimm DEA-C01, wenn dein Alltag aus Pipelines besteht, und MLA-C01, wenn es um Features und Modelle geht.

Wie ist die DEA-C01-Prüfung gewichtet?

Data ingestion and transformation ist mit 34% die schwerste Domäne, gefolgt von data store management mit 26% und data operations and support mit 22%. Data security and governance nimmt die restlichen 18% ein. Sechs von zehn Fragen stammen aus den ersten beiden Domänen, deshalb verdienen Pipeline- und Storage-Themen den größten Teil der Vorbereitung.

Wie lange ist DEA-C01 gültig?

Drei Jahre. Du verlängerst entweder, indem du vor dem Ablaufdatum die Recertification-Prüfung ablegst, oder indem du eine höherwertige AWS-Zertifizierung erwirbst, die die Verlängerung für dich übernimmt. Einen Weg über Continuing Education bietet AWS nicht.

Was passiert, wenn du DEA-C01 nicht bestehst?

AWS lässt dich 14 Tage bis zum nächsten Versuch warten. Es gibt keine Obergrenze für die Anzahl der Versuche, die einzige harte Grenze sind also diese zwei Wochen.

Brauchst du CLF-C02 vor DEA-C01?

Nein, AWS setzt für DEA-C01 keine formale Voraussetzung. Der Katalog rechnet mit rund 50 Stunden und setzt praktische Kenntnisse in SQL und in den AWS-Storage-Diensten voraus. Cloud Practitioner hilft, wenn AWS selbst neu für dich ist, über Pipelines lernst du dort aber nichts.

Eine Zertifizierung, 12 Monate

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