AWS · DEA-C01 · Intermediate

AWS Data Engineer - Associate (DEA-C01) — Preguntas de práctica y simulacro de examen

Name: Pass-IT
Author: Pass-IT

Prepara DEA-C01 con preguntas de práctica originales y respuestas explicadas con claridad. Pide más detalles a Alex, tu tutor de IA, usa tus resultados para identificar los temas que necesitas repasar y practica cómo distribuir tu tiempo con simulacros de examen cronometrados.

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65Preguntas del simulacro

130minTiempo límite

720/ 1000Puntuación para aprobar

Contrastado con AWS · agosto de 2026 · Versión actual del examen

Descripción general

Acerca del examen

AWS Certified Data Engineer – Associate acredita tu capacidad para diseñar e implementar pipelines de datos, administrar almacenes de datos y garantizar la calidad y el gobierno de los datos en AWS. Abarca la ingesta y transformación con servicios como Glue y Kinesis, la gestión de almacenes con Redshift y S3, el soporte operativo y las buenas prácticas de seguridad de datos.

Está pensada para ingenieros de datos con el equivalente a dos o tres años en ingeniería de datos y al menos uno o dos años de práctica con servicios de AWS. Demuestra que sabes diseñar arquitecturas de datos escalables y eficientes en coste con servicios nativos de AWS.

Prueba las preguntas de práctica

Prueba cinco preguntas de DEA-C01

Practica con cinco preguntas del banco actual de AWS Certified Data Engineer - Associate de la app, con sus respuestas y explicaciones.

Seguridad y gobernanza de datos1 / 5

Un ingeniero de datos necesita seguridad a nivel de filas Y a nivel de columnas para una tabla de data lake en S3 que se consulta con Athena. Distintos equipos ven subconjuntos distintos de filas y columnas. ¿Qué servicio ofrece AMBAS cosas de forma centralizada?

AlexExplicación completa de Alex

Los data filters de AWS Lake Formation ofrecen seguridad a nivel de columna, de fila y de celda para las tablas del Data Catalog almacenadas en S3. Cada data filter especifica: (1) una especificación de columnas para incluir o excluir columnas y (2) una expresión de filtro de filas (cláusula WHERE de PartiQL) que restringe las filas visibles. Cuando defines las dos, obtienes seguridad a nivel de celda. Los permisos se aplican a través de Athena, Redshift Spectrum y EMR. Las políticas de IAM con condiciones de prefijo de S3 actúan a nivel de objeto o prefijo, no a nivel de fila o columna. Las políticas de recursos del Glue Data Catalog controlan el acceso a nivel de catálogo, no el filtrado a nivel de datos. La configuración de workgroups de Athena administra la ejecución de consultas y los costos, no la seguridad de los datos. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-filtering.html

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Ingesta y transformación de datos2 / 5

Un ingeniero de datos necesita orquestar una pipeline de datos de varios pasos que incluye un crawler de AWS Glue, luego un job de ETL de AWS Glue y, al terminar, una notificación por Amazon SNS. La pipeline debe ejecutarse a diario. ¿Qué combinación de servicios ofrece la solución MÁS eficiente en términos operativos?

AlexExplicación completa de Alex

Usa los workflows de AWS Glue cuando el grafo de dependencias esté formado por crawlers y jobs de Glue. El trigger de inicio de un workflow se puede programar a diario, y los triggers condicionales pueden ejecutar pasos posteriores de Glue cuando terminan los anteriores. Para las notificaciones, AWS Glue emite eventos de EventBridge ante los cambios de estado de jobs y crawlers. Una regla de EventBridge puede coincidir con el estado de finalización deseado y avisar a un tema de Amazon SNS. Step Functions es válido para una orquestación más heterogénea, pero no es la opción de menor sobrecarga para una pipeline pequeña y nativa de Glue más una notificación.

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Gestión de almacenes de datos3 / 5

Un ingeniero de datos necesita gestionar el ciclo de vida de los datos almacenados en Amazon S3 para optimizar costos. Los datos en bruto deben permanecer en S3 Standard durante 30 días, luego pasar a S3 Standard-IA durante 90 días y, por último, hacer la transición a S3 Glacier Deep Archive. ¿Qué funcionalidad de AWS debería configurar el ingeniero?

AlexExplicación completa de Alex

Las políticas de ciclo de vida de S3 automatizan las transiciones de objetos entre clases de almacenamiento según su antigüedad. Las reglas definen las transiciones: Standard → Standard-IA (30 días) → Glacier Flexible → Glacier Deep Archive, siguiendo la cascada de clases de almacenamiento. Se aplican duraciones mínimas de almacenamiento (30 días en IA, 90 días en Glacier, 180 días en Deep Archive). Las políticas se aplican a buckets, prefijos o etiquetas, con reglas de expiración opcionales. La replicación de S3 copia objetos entre buckets o regiones, pero no cambia las clases de almacenamiento con el paso del tiempo. S3 Object Lock impide el borrado o la modificación por motivos de cumplimiento (WORM), no sirve para optimizar costos. S3 Intelligent-Tiering mueve objetos automáticamente entre access tiers según los patrones de uso, pero no sigue el calendario fijo basado en tiempo que plantea este escenario. Ref: docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html

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Operaciones y soporte de datos4 / 5

Un equipo de plataforma de datos necesita construir un dashboard centralizado de observabilidad que visualice métricas de varios servicios de datos de AWS, incluidos AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR y Amazon Kinesis. El dashboard debe admitir reglas de alerta personalizadas e integrarse con PagerDuty para la notificación de incidentes. ¿Qué servicio de AWS ofrece estas capacidades como una solución totalmente administrada?

AlexExplicación completa de Alex

Amazon Managed Grafana es un servicio de visualización totalmente administrado que se integra de forma nativa con fuentes de datos de AWS como CloudWatch, OpenSearch, X-Ray, Timestream y Managed Prometheus. Permite crear dashboards centralizados de observabilidad que combinan métricas de Glue, Redshift, EMR, Kinesis y otros servicios. Grafana admite reglas de alerta personalizadas con contact points como PagerDuty, Slack, SNS y correo electrónico. Se encarga de la infraestructura, el escalado, los parches y la alta disponibilidad, con IAM Identity Center (SSO) para la autenticación. La opción “Amazon CloudWatch Dashboards” (CloudWatch Dashboards) ofrece una visualización básica de métricas de CloudWatch, pero tiene poca personalización, no se integra de forma nativa con PagerDuty y no puede combinar de forma nativa fuentes ajenas a CloudWatch. La opción “AWS X-Ray service map” (X-Ray service map) se centra en el trazado distribuido, no en dashboards generales de observabilidad. La opción “Amazon QuickSight” (QuickSight) es un servicio de BI para análisis de datos y reportes, no para monitoreo operativo ni alertas.

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Seguridad y gobernanza de datos5 / 5

Un equipo de gobernanza de datos administra un data lake con cientos de bases de datos y miles de tablas en el AWS Glue Data Catalog. Necesitan implementar un control de acceso que escale de forma eficiente sin crear permisos individuales para cada tabla. Cuando se agregan tablas nuevas a una base de datos, estas deben heredar automáticamente los permisos de acceso correctos según su clasificación de datos (por ejemplo, 'PII', 'confidential', 'public'). ¿Qué funcionalidad de AWS Lake Formation cumple con este requisito?

AlexExplicación completa de Alex

El control de acceso basado en etiquetas de Lake Formation (LF-TBAC) usa LF-Tags—pares clave-valor como classification=PII—asignadas a los recursos del Data Catalog. Los permisos se otorgan mediante expresiones de etiquetas en lugar de grants individuales por recurso. Las tablas heredan las etiquetas de las bases de datos y las columnas las heredan de las tablas, así que las tablas nuevas heredan los permisos automáticamente, sin grants manuales. Para N principals y R recursos, los grants por recurso con nombre requieren N×R operaciones frente a N+R con LF-TBAC. Las políticas de IAM basadas en identidad requieren ARNs de recurso por tabla, algo que no escala con miles de tablas. Los grants por recurso con nombre requieren permisos individuales por tabla, sin herencia. Las políticas de bucket de S3 actúan a nivel de objeto o prefijo y no entienden la estructura de tablas y columnas. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/tag-based-access-control.html

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Crear una cuenta gratis

Las preguntas de la app están actualmente en inglés. Las traducciones de esta vista previa solo se aplican a la vista previa. Consulta con el proveedor de la certificación los idiomas disponibles para el examen oficial.

Banco de preguntas

331 preguntas de práctica

El banco de preguntas de Pass-IT te ofrece material para practicar para DEA-C01. Un simulacro de Pass-IT incluye 65 preguntas y un tiempo límite de 130 minutos; estos son los ajustes de la práctica.

Datos del banco de preguntas: DEA-C01

Puntuación para aprobar720 / 1000

según lo publicado por AWS

Objetivos de la guía17 objetivos enumerados en la guía oficial

distribuidos entre 4 dominios en la guía oficial del examen

Tamaño del banco331 preguntas

= El tamaño del banco equivale a 5 conjuntos de 65 preguntas. Esto no significa que cada simulacro utilice un conjunto distinto.

Dominios del temario4 dominios en el temario del examen

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

Registradas como contrastadas con fuentes331 de 331

preguntas cuya respuesta, opciones y explicación constan como contrastadas con la documentación oficial de AWS

Cómo se crean las preguntas →

Dominios del examen

Contenido del examen

Ingesta y Transformación de Datos es el dominio con más peso, un 34%, y cubre cómo se traen los datos desde el origen (por streaming o en batch), cómo se les da un formato aprovechable y cómo se empujan a través de un workflow orquestado, además de la disciplina de código y los hábitos de automatización detrás de un pipeline que sea mantenible. Le sigue Administración del Almacenamiento de Datos con 26%, que evalúa si sabes emparejar una carga de trabajo con el servicio de almacenamiento correcto entre las opciones relacionales, NoSQL y de tipo lake house de AWS, mantener esos datos localizables mediante catalogación, retirarlos según un calendario definido y ajustar su schema cuando cambian los requisitos.

Operaciones y Soporte de Datos se lleva el 22%: automatizar pipelines con Glue y Lambda, analizar datos con Athena y QuickSight, y resolver fallas una vez que ya están en producción. Seguridad y Gobernanza de Datos cierra el temario con 18%, y ahí es donde viven IAM, los permisos de Lake Formation, el cifrado y el manejo de PII. Es justo el dominio que suelen descuidar quienes se enfocan solo en la mecánica de los pipelines.

Temario del examen: 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

Formato

Formato del examen y tipos de preguntas

El examen presenta 65 preguntas (50 puntuadas y 15 sin puntuar) en formato de opción múltiple y respuesta múltiple, dentro de una ventana de 130 minutos. La mayoría son preguntas basadas en escenarios: describen un requisito de pipeline o un problema de arquitectura de datos y te piden qué combinación de Glue, Kinesis, Redshift, Athena o Lake Formation lo resuelve. Con unos 2 minutos por pregunta, el ritmo premia reconocer rápido la familia de servicios adecuada en lugar de analizar cada opción una por una.

Tipos de preguntas: DEA-C01

Opción múltiple65%

Selecciona la única respuesta que mejor cumpla los requisitos de la pregunta.

Respuesta múltiple35%

Selecciona varias respuestas. Sigue las instrucciones de la pregunta sobre cuántas debes elegir.

Consulta a AWS para conocer la información oficial sobre los formatos de preguntas. Las proporciones mostradas describen el banco de práctica de Pass-IT y no determinan las del examen oficial.

Planificación

Preparación para DEA-C01

El examen se aplica a través de Pearson VUE, ya sea en un centro de evaluación o en línea con un proctor remoto, y está disponible en inglés, japonés, coreano y chino simplificado. La certificación tiene una vigencia de 3 años; para renovarla necesitas aprobar un examen de recertificación antes de que venza, u obtener una certificación de AWS de nivel superior, lo que la renueva de forma automática.

Preparación y aspectos prácticos: DEA-C01

Preparación

Ejemplo de tiempo de estudio30–75 h

rango orientativo para planificar: de 30 h con experiencia relevante a 75 h si empiezas desde cero; tus necesidades pueden quedar fuera de este rango

NivelIntermedio

Obtención y mantenimiento de la certificación

ModalidadExamen en centro de exámenes Pearson VUE o supervisado en línea

Política de repeticiónPeríodo de espera de 14 días entre intentos de examen, sin límite en el número total de intentos

Validez de la certificación3 años

Aprueba un examen de recertificación antes de la fecha de vencimiento de 3 años, u obtén una certificación de AWS de nivel superior para renovar automáticamente

Guía oficialVer en el sitio del proveedor

Orientaciones de estudio

Errores frecuentes

Temas para repasar: DEA-C01

01Glue vs EMR
No tener claro cuándo conviene el ETL serverless de AWS Glue y cuándo los clústeres administrados de Hadoop/Spark de Amazon EMR según el tipo de procesamiento de datos.
02Lake Formation
Malinterpretar el papel de Lake Formation en la gobernanza de datos, el control de acceso granular y su integración con Glue y Athena.
03Streaming vs Batch
Confundir en qué casos usar Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose o jobs batch de Glue según los requisitos de ingesta de datos.
04Storage Tiers
Elegir la clase de almacenamiento S3 o el tipo de nodo de Redshift equivocados para determinados patrones de consulta, frecuencia de acceso a los datos y límites de costo.
05Data Quality
No saber cómo implementar validación de datos, deduplicación ni estrategias de evolución de esquemas con las herramientas nativas de calidad de datos de AWS.

Practicar con preguntas y explicaciones en Pass-IT →

Preguntas

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura el examen AWS Certified Data Engineer - Associate?

El examen DEA-C01 tiene 65 preguntas y un tiempo límite de 130 minutos.

¿Qué puntuación necesito para aprobar AWS Certified Data Engineer - Associate?

La puntuación necesaria para aprobar el examen DEA-C01 es 720 / 1000.

¿Qué errores conviene revisar al preparar AWS Certified Data Engineer - Associate?

Entre los temas que conviene repasar están Glue vs EMR, Lake Formation, Streaming vs Batch, Storage Tiers, Data Quality. Trabaja con ejemplos para comprobar que entiendes las diferencias y puedes justificar tu respuesta.

¿Qué certificación de AWS le sirve a un data engineer?

DEA-C01 es la que está escrita para ese rol: la ingesta y la transformación son por sí solas el 34%, y la gestión de data stores otro 26%. MLA-C01 es el examen associate vecino si tus pipelines terminan en entrenamiento de modelos, y SAA-C03 es un examen de arquitectura general más que de datos. Elige DEA-C01 si tu día son pipelines, y MLA-C01 si son features y modelos.

¿Cómo se reparte el peso del examen DEA-C01?

Data ingestion and transformation es el dominio más pesado con un 34%, seguido de data store management con un 26% y data operations and support con un 22%. Data security and governance se queda con el 18% restante. Seis de cada diez preguntas salen de los dos primeros dominios, así que el trabajo con pipelines y almacenamiento merece la mayor parte de la preparación.

¿Cuánto tiempo vale DEA-C01?

Tres años. La renuevas presentando el examen de recertificación antes de la fecha de vencimiento o consiguiendo una certificación de AWS de nivel superior, que la renueva por ti. AWS no ofrece ninguna vía de educación continua.

¿Qué pasa si repruebas DEA-C01?

AWS te hace esperar 14 días antes del siguiente intento. No hay tope de veces que puedes presentarlo, así que el único límite duro son esas dos semanas.

¿Necesitas CLF-C02 antes de DEA-C01?

No, AWS no fija ningún requisito previo formal para DEA-C01. El catálogo calcula unas 50 horas y da por hecho que manejas SQL y los servicios de almacenamiento de AWS. Cloud Practitioner ayuda si AWS en sí es nuevo para ti, pero no te enseña nada sobre pipelines.

Una certificación, 12 meses

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