AWS · DEA-C01 · Mittleres Niveau

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

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Der AWS Certified Data Engineer – Associate weist nach, dass du Datenpipelines entwerfen und umsetzen, Datenspeicher verwalten und Datenqualität und Governance auf AWS sicherstellen kannst.

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Verwaltung von Datenspeichern1 / 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

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Datenbetrieb und Support2 / 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 Governance3 / 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

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Datenaufnahme und -transformation4 / 5

Ein Data Engineer soll eine mehrstufige Datenpipeline orchestrieren: zuerst ein AWS Glue Crawler, danach ein AWS Glue ETL-Job und nach Abschluss eine Benachrichtigung über Amazon SNS. Die Pipeline soll täglich laufen. Welche Kombination von Services bietet die operativ EFFIZIENTESTE Lösung?

AlexGanze Erklärung von Alex

Nutze AWS Glue Workflows, wenn der Abhängigkeitsgraph aus Glue Crawlern und Glue Jobs besteht. Den Start-Trigger eines Workflows kannst du täglich planen, und bedingte Trigger können spätere Glue-Schritte ausführen, sobald die vorherigen Schritte abgeschlossen sind. Für Benachrichtigungen sendet AWS Glue EventBridge-Ereignisse, wenn sich der Status von Jobs und Crawlern ändert. Eine EventBridge-Regel kann den gewünschten Abschlussstatus erkennen und ein Topic in Amazon SNS benachrichtigen. Step Functions eignet sich für heterogenere Orchestrierungen, ist aber nicht die Lösung mit dem geringsten Aufwand für eine kleine, Glue-native Pipeline mit Benachrichtigung.

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Datensicherheit und Governance5 / 5

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

AlexGanze Erklärung von Alex

Datenfilter in AWS Lake Formation bieten Sicherheit auf Spalten-, Zeilen- und Zellebene für Data-Catalog-Tabellen, die in S3 gespeichert sind. Jeder Datenfilter legt fest: (1) eine Spaltenspezifikation, um Spalten ein- oder auszuschließen, und (2) einen Zeilenfilterausdruck (PartiQL-WHERE-Klausel), der die sichtbaren Zeilen einschränkt. Wenn du beides festlegst, erhältst du Sicherheit auf Zellebene. Die Berechtigungen werden über Athena, Redshift Spectrum und EMR durchgesetzt. IAM-Richtlinien mit S3-Präfixbedingungen greifen auf Objekt- bzw. Präfixebene, nicht auf Zeilen- oder Spaltenebene. Ressourcenrichtlinien für den Glue Data Catalog steuern den Zugriff auf Katalogebene und filtern keine Daten. Einstellungen von Athena-Arbeitsgruppen steuern Abfrageausführung und Kosten, nicht die Datensicherheit. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-filtering.html

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* 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.

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Aktuell 331 Übungsfragen für DEA-C01, und wir ergänzen laufend neue. Übe gezielt, was dir noch fehlt.

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Wenn dein Readiness Score zum Prüfungstermin mindestens 80 % beträgt und du die Prüfung trotzdem nicht bestehst, erstatten wir dir den Pass-IT-Kaufpreis dieser Zertifizierung.

Für aktive, bezahlte Zugänge. Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen einreichen.

Weitere Garantiebedingungen

Zum Prüfungstermin brauchst du mindestens 80 % Readiness und einen aktiven, bezahlten Zugang zur Zertifizierung. Lege die Prüfung innerhalb deines Zugangszeitraums ab und reiche den offiziellen Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen nach der Prüfung ein.

Bei Käufen über Apple oder Google erfolgt die Erstattung über den jeweiligen Store. Die vollständigen Bedingungen regeln weitere Einzelheiten.

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Der Readiness Score beschreibt deinen Übungsstand, keine Bestehenswahrscheinlichkeit.

Garantievoraussetzung

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Die Prüfungsbereiche

Das übst du für DEA-C01.

Prüfungsinhalte, passende Übungen und nachvollziehbare Quellen.

Datenaufnahme und VerarbeitungGewichtung siehe Leitfaden114 FragenPass-IT-Fragen

Baue Pipelines, die Daten sammeln, in nutzbare Formate umwandeln und zuverlässig ausgeführt werden.

Batch- und Streaming-Daten aus Diensten oder APIs einlesen und Zeitpläne, Ereignisauslöser, Ratenlimits und erneute Verarbeitung berücksichtigen.
Daten mit passenden Diensten zusammenführen und transformieren, einschließlich Formatumwandlung, Integration großer Sprachmodelle sowie Untersuchung von Leistungs- und Kostenproblemen.
Robuste Abläufe etwa mit Step Functions oder AWS Glue orchestrieren, einschließlich Serverless-Aufgaben, Abhängigkeiten und Benachrichtigungen.
Programmierung, verteilte Verarbeitung, Tests, Versionskontrolle und Infrastructure as Code für die Entwicklung und wiederholbare Bereitstellung von Pipelines anwenden.

Offizielle Lernziele

Datenspeicher und ModelleGewichtung siehe Leitfaden88 FragenPass-IT-Fragen

Wähle Speicherorte und pflege die Kataloge, Schemata und Lebenszyklusregeln, die Daten nutzbar machen.

Datenspeicher nach Zugriff, Leistung und Kosten auswählen und konfigurieren, einschließlich Migration, offener Tabellenformate und Vektorindizes.
Technische und fachliche Datenkataloge mit Schemaerkennung, Crawlern und Partitionsaktualisierungen aufbauen und pflegen, damit Daten auffindbar bleiben.
Übertragung, Speicherklassen, Aufbewahrung, Versionierung und Löschung verwalten und erforderliche Verfügbarkeit sowie Ausfallsicherheit erhalten.
Schemata entwerfen und weiterentwickeln, Datenherkunft verfolgen sowie Indexierung, Partitionierung und Komprimierung wählen, einschließlich Anforderungen von Vektordaten.

Offizielle Lernziele

Datenpipelines betreibenGewichtung siehe Leitfaden73 FragenPass-IT-Fragen

Halte die Verarbeitung zuverlässig und mache Daten durch Überwachung und Qualitätsprüfungen für Analysen nutzbar.

Verarbeitung und Zeitplanung mit AWS-Workflows, Dienst-APIs und ereignisgesteuerten Funktionen automatisieren sowie Fehler in verwalteten Workflows beheben.
Daten mit SQL und AWS-Analysewerkzeugen abfragen, erkunden, bereinigen und visualisieren sowie Aggregation und Serverless-Abwägungen verstehen.
Pipelines mit Protokollen, Metriken und Alarmen pflegen, um Fehler und Leistungsprobleme zu untersuchen und Abläufe nachvollziehbar zu halten.
Qualitätsregeln, Stichproben und Konsistenzprüfungen anwenden sowie ungleichmäßige Datenverteilung erkennen oder behandeln.

Offizielle Lernziele

Datensicherheit und GovernanceGewichtung siehe Leitfaden56 FragenPass-IT-Fragen

Steuere Datenzugriffe, schütze sensible Informationen und stelle Nachweise für Audits und Governance bereit.

Identitäten, Dienstrollen und sichere Zugangsdaten so konfigurieren, dass sich Benutzer und Pipeline-Komponenten passend authentifizieren können.
Minimale Berechtigungen mit IAM, Datenbankkontrollen und Lake Formation durchsetzen und nach Bedarf rollen-, tag- oder attributbasierte Zugriffe wählen.
Sensible Daten verschlüsseln und maskieren sowie Schlüssel und Verschlüsselung bei Übertragungen und über Kontogrenzen hinweg verwalten.
Anwendungs- und API-Aktivitäten etwa mit CloudTrail und CloudWatch protokollieren und für Audits auswerten.
Datenschutz, Freigaben und Datenstandorte kontrollieren, personenbezogene Informationen erkennen und governance-relevante Konfigurationsänderungen verfolgen.

Offizielle Lernziele

Diese Aufgabenformate übst du

Multiple Choice: Eine Antwort auswählen.
Mehrfachauswahl: Mehrere passende Antworten auswählen.

Das sind Übungsformate in Pass-IT. Die offiziellen Prüfungsanforderungen findest du unter Offizielle Lernziele.

So prüfen wir die Fragen

Quellenabgleich: Antwort, Antwortoptionen und Erklärung werden mit offizieller Dokumentation abgeglichen. Das nennen wir kanonische Validierung.

Adversariale Prüfung: Ein zusätzlicher KI-Prüfer sucht gezielt nach sachlichen Fehlern, mehrdeutigen Antworten und Schwächen in der Erklärung.

Lernziele: Wir zählen konkrete Prüfungsinhalte mit eindeutig zugeordneten Übungen. Zwischenüberschriften zählen nicht zusätzlich.

Die Zahlen beziehen sich auf die verfügbaren Fragen im jeweiligen Prüfungsbereich von DEA-C01. Die Gegenprüfung zählt passende Prüfprotokolle zur aktuellen Fragenfassung, auch wenn dabei Fehler gefunden wurden. Sie ist keine Fehlerfreiheitsquote.

Das Datum nennt den neuesten passenden Nachweis beziehungsweise Protokolleintrag im jeweiligen Bereich. Ein Import oder die Übernahme eines bestehenden Prüfergebnisses kann diesen Eintrag aktualisieren. Das bedeutet keine erneute Prüfung des gesamten Pools.

Prüfverfahren und Kriterien im Detail

Häufig gestellte Fragen

Deine Vorbereitung

Wie viel Lernzeit sollte ich für DEA-C01 einplanen?

Für deine Planung rechnet Pass-IT grob mit 30–75 Stunden. Mit einschlägiger Erfahrung eher weniger, beim Einstieg eher mehr. Dein Bedarf kann außerhalb dieser Spanne liegen. Das ist keine Zeitvorgabe von AWS und kein Versprechen, in dieser Zeit prüfungsbereit zu sein.

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.

Pass-IT nutzen

In welcher Sprache sind die Fragen in Pass-IT?

Die Fragen in der App sind derzeit auf Englisch. Übersetzungen der Probefragen auf dieser Seite gelten nur für diese Vorschau. Welche Sprachen für die offizielle Prüfung verfügbar sind, erfährst du bei AWS.

Wie lange gilt mein Zugang für DEA-C01?

Der Zugang gilt für diese Zertifizierung für 12 Monate. Du zahlst einmal; es gibt keine automatische Verlängerung.

Wann greift die Geld-zurück-Garantie?

Die Garantie erstattet den Pass-IT-Kaufpreis dieser Zertifizierung. Voraussetzung sind ein berechtigter kostenpflichtiger Zugang und ein Readiness-Wert von mindestens 80 % aus deinen Übungsergebnissen zum Prüfungszeitpunkt. Dieser Wert kann erst ab 50 beantworteten Fragen 80 % erreichen und ist keine validierte Bestehenswahrscheinlichkeit. Lege die Prüfung während deines Zugangs ab und reiche den offiziellen Nachweis des Nichtbestehens innerhalb von 14 Tagen ein. Garantiebedingungen

Zur DEA-C01-Prüfung

Wo kann ich die DEA-C01-Prüfung ablegen?

Pearson VUE Prüfungszentrum oder online beaufsichtigte Prüfung.

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 AWS-Zertifizierung passt zu Data Engineers?

DEA-C01 ist auf diese Rolle zugeschnitten: Data Ingestion and Transformation macht 34% der bewerteten Inhalte aus, Data Store Management 26%. AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate ist die benachbarte Associate-Zertifizierung für Pipelines, die im Modelltraining münden. SAA-C03 konzentriert sich auf allgemeine Lösungsarchitektur. Wähle DEA-C01, wenn Datenpipelines deinen Arbeitsalltag prägen, oder die Machine-Learning-Engineer-Zertifizierung, wenn du dich auf Features und Modelle konzentrierst.

Wie lange ist DEA-C01 gültig?

Die Zertifizierung ist drei Jahre gültig. Du verlängerst sie um weitere drei Jahre, indem du die neueste Version der Prüfung oder die Prüfung AWS Certified Generative AI Developer - Professional bestehst. Solange deine Zertifizierung aktiv ist, kannst du sie auch über AWS Skill Builder um ein Jahr verlängern.

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.

Deine Vorbereitung auf DEA-C01

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