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AWS · DEA-C01 · Advanced

AWS Certified Data Engineer - Associate

Valida la capacidad de implementar pipelines de datos y monitorear, solucionar problemas y optimizar el costo y el rendimiento. 65+ preguntas de práctica con IA y explicaciones. Prueba gratis, garantía de aprobado.

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7 días de prueba gratis, sin tarjeta de crédito

65 Preguntas
130min Límite de tiempo
720/ 1000 Puntaje para aprobar
$300 Costo del examen

Sobre el examen

AWS Certified Data Engineer – Associate valida la capacidad de diseñar e implementar pipelines de datos, administrar almacenes de datos y garantizar la calidad y gobernanza de los datos en AWS. Cubre la ingesta y transformación de datos utilizando servicios como Glue y Kinesis, la administración de almacenes de datos con Redshift y S3, el soporte operativo y las mejores prácticas de seguridad de datos.

Esta certificación está diseñada para ingenieros de datos con al menos uno o dos años de experiencia práctica construyendo y administrando soluciones de datos en AWS. Reemplazó a la retirada AWS Data Analytics Specialty y demuestra competencia en el diseño de arquitecturas de datos rentables y escalables usando servicios nativos de AWS.

Qué cubre el examen

El examen consta de 65 preguntas (50 puntuables, 15 no puntuables), con preguntas de opción múltiple y respuesta múltiple durante 130 minutos. Las preguntas se basan en escenarios, enfocándose en el diseño de pipelines de datos, flujos de trabajo ETL, arquitectura de data lake y optimización de consultas. Espera preguntas sobre Glue, Kinesis, Redshift, Athena, Lake Formation y las clases de almacenamiento de S3. Presupuesta aproximadamente 2 minutos por pregunta.

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

Qué esperar

multiple choice
65%
multiple response
35%

Donde los candidatos fallan

Este examen evalúa habilidades prácticas de ingeniería de datos. Los candidatos que entienden los conceptos de analítica pero carecen de experiencia práctica construyendo pipelines ETL y configurando la gobernanza de datos con servicios de AWS tienen dificultades con las preguntas de implementación.

  1. 01
    Glue vs EMR — No comprender cuándo usar el ETL sin servidor de AWS Glue frente a los clústeres administrados de Hadoop/Spark de Amazon EMR para diferentes cargas de trabajo de procesamiento de datos.
  2. 02
    Lake Formation — Malinterpretar el rol de Lake Formation en la gobernanza de datos, el control de acceso detallado y cómo se integra con Glue y Athena.
  3. 03
    Streaming vs lotes — Confundir cuándo usar Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose o trabajos de Glue basados en lotes para diferentes requisitos de ingestión de datos.
  4. 04
    Niveles de almacenamiento — Elegir la clase de almacenamiento S3 o el tipo de nodo Redshift incorrecto para patrones de consulta específicos, frecuencia de acceso a datos y restricciones de costos.
  5. 05
    Calidad de datos — No saber cómo implementar estrategias de validación de datos, deduplicación y evolución de esquemas usando herramientas nativas de calidad de datos de AWS.

Logística del examen

Se ofrece a través de Pearson VUE en línea o en centros de pruebas. Disponible en inglés; es posible que se agreguen idiomas adicionales con el tiempo. La certificación es válida por 3 años con renovación mediante exámenes de recertificación.

Modalidad Examen en centro de exámenes Pearson VUE o supervisado en línea
Política de repetición Período de espera de 14 días entre intentos de examen, sin límite en el número total de intentos
Validez 3 años
Salidas profesionales Puestos de ingeniero de datos, ingeniero de analítica, ingeniero de plataforma de datos, desarrollador ETL y arquitecto de datos que construyen pipelines de datos y arquitecturas lakehouse en AWS
Renovación 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
Tiempo de estudio ~75 horas

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