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AWS · DEA-C01 · Intermediate

AWS Data Engineer - Associate (DEA-C01) — Questions d'entraînement et examen blanc

Prépare DEA-C01 avec des questions d’entraînement originales et des réponses clairement expliquées. Demande des précisions à Alex, ton tuteur IA, repère les sujets à revoir grâce à tes résultats et entraîne-toi à gérer ton temps avec des examens blancs chronométrés.

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65Questions de l’examen blanc
130minTemps imparti
720/ 1000Score requis

Vérifié auprès de AWS · août 2026 · Version actuelle de l’examen

Présentation

À propos de l’examen

La certification AWS Certified Data Engineer – Associate valide ta capacité à concevoir et à mettre en place des pipelines de données, à gérer des data stores et à garantir la qualité et la gouvernance des données sur AWS. Elle couvre l’ingestion et la transformation avec des services comme Glue et Kinesis, la gestion des data stores avec Redshift et S3, le support opérationnel ainsi que les bonnes pratiques de sécurité des données.

Elle s’adresse aux data engineers ayant l’équivalent de deux à trois ans d’expérience en ingénierie des données et au moins un à deux ans de pratique sur les services AWS. Elle démontre ta maîtrise de la conception d’architectures de données scalables et économiques à partir des services natifs d’AWS.

Essaie les questions d’entraînement

Essaie cinq questions sur DEA-C01

Entraîne-toi avec cinq questions de la banque actuelle de l’app pour AWS Certified Data Engineer - Associate, accompagnées de leurs réponses et explications.

Sécurité et gouvernance des données1 / 5

Un ingénieur data a besoin d'une sécurité au niveau des lignes ET au niveau des colonnes pour une table de data lake dans S3 interrogée par Athena. Différentes équipes voient différents sous-ensembles de lignes et de colonnes. Quel service fournit LES DEUX de manière centralisée ?

AlexExplication complète d’Alex

Les data filters d'AWS Lake Formation offrent une sécurité au niveau des colonnes, des lignes et des cellules pour les tables du Data Catalog stockées dans S3. Chaque data filter précise : (1) une spécification de colonnes pour inclure ou exclure des colonnes et (2) une expression de filtre de lignes (clause WHERE PartiQL) qui restreint les lignes visibles. Quand tu définis les deux, tu obtiens une sécurité au niveau des cellules. Les permissions sont appliquées via Athena, Redshift Spectrum et EMR. Les politiques IAM avec des conditions sur les préfixes S3 agissent au niveau de l'objet ou du préfixe, pas au niveau des lignes ou des colonnes. Les politiques de ressources du Glue Data Catalog contrôlent l'accès au niveau du catalogue, pas le filtrage au niveau des données. Les paramètres des workgroups Athena gèrent l'exécution des requêtes et les coûts, pas la sécurité des données. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-filtering.html

Sourcedocs.aws.amazon.com

Ingestion et transformation des données2 / 5

Un ingénieur data doit orchestrer un pipeline de données en plusieurs étapes comprenant un crawler AWS Glue, puis un job ETL AWS Glue, et enfin une notification via Amazon SNS une fois le traitement terminé. Le pipeline doit s'exécuter tous les jours. Quelle combinaison de services fournit la solution la PLUS efficace sur le plan opérationnel ?

AlexExplication complète d’Alex

Utilise les workflows AWS Glue quand le graphe de dépendances est composé de crawlers et de jobs Glue. Le trigger de démarrage d'un workflow peut être planifié tous les jours, et des triggers conditionnels peuvent lancer les étapes Glue suivantes une fois les étapes précédentes terminées. Pour les notifications, AWS Glue émet des événements EventBridge lors des changements d'état des jobs et des crawlers. Une règle EventBridge peut faire correspondre l'état de fin souhaité et notifier un topic Amazon SNS. Step Functions convient pour une orchestration plus hétérogène, mais ce n'est pas le choix le moins coûteux en surcharge pour un petit pipeline natif Glue accompagné d'une notification.

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Gestion des magasins de données3 / 5

Un ingénieur data doit gérer le cycle de vie des données stockées dans Amazon S3 afin d'optimiser les coûts. Les données brutes doivent rester dans S3 Standard pendant 30 jours, puis passer vers S3 Standard-IA pendant 90 jours, et enfin être transférées vers S3 Glacier Deep Archive. Quelle fonctionnalité AWS l'ingénieur doit-il configurer ?

AlexExplication complète d’Alex

Les politiques de cycle de vie S3 automatisent les transitions des objets entre classes de stockage selon leur âge. Les règles définissent les transitions : Standard → Standard-IA (30 jours) → Glacier Flexible → Glacier Deep Archive, en suivant la cascade des classes de stockage. Des durées de stockage minimales s'appliquent (30 jours pour IA, 90 jours pour Glacier, 180 jours pour Deep Archive). Les politiques s'appliquent aux buckets, aux préfixes ou aux tags, avec des règles d'expiration facultatives. La réplication S3 copie les objets entre buckets ou régions mais ne change pas les classes de stockage au fil du temps. S3 Object Lock empêche la suppression et la modification à des fins de conformité (WORM), ce n'est pas de l'optimisation de coûts. S3 Intelligent-Tiering déplace automatiquement les objets entre access tiers selon les usages, mais ne suit pas le calendrier fixe basé sur le temps décrit dans ce scénario. Ref: docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html

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Exploitation et support des données4 / 5

Une équipe plateforme data doit construire un dashboard d'observabilité centralisé qui visualise les métriques de plusieurs services de données AWS, dont AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR et Amazon Kinesis. Le dashboard doit prendre en charge des règles d'alerte personnalisées et s'intégrer à PagerDuty pour la notification des incidents. Quel service AWS offre ces capacités sous forme de solution entièrement gérée ?

AlexExplication complète d’Alex

Amazon Managed Grafana est un service de visualisation entièrement géré qui s'intègre nativement aux sources de données AWS, dont CloudWatch, OpenSearch, X-Ray, Timestream et Managed Prometheus. Il permet des dashboards d'observabilité centralisés combinant les métriques de Glue, Redshift, EMR, Kinesis et d'autres services. Grafana prend en charge des règles d'alerte personnalisées avec des contact points comme PagerDuty, Slack, SNS et l'e-mail. Il gère l'infrastructure, la mise à l'échelle, les correctifs et la haute disponibilité, avec IAM Identity Center (SSO) pour l'authentification. L'option “Amazon CloudWatch Dashboards” (CloudWatch Dashboards) fournit une visualisation basique des métriques CloudWatch mais offre peu de personnalisation, aucune intégration native avec PagerDuty et ne peut pas combiner nativement des sources autres que CloudWatch. L'option “AWS X-Ray service map” (X-Ray service map) se concentre sur le tracing distribué, pas sur des dashboards d'observabilité généraux. L'option “Amazon QuickSight” (QuickSight) est un service de BI pour l'analyse de données et le reporting, pas pour la supervision opérationnelle ni les alertes.

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Sécurité et gouvernance des données5 / 5

Une équipe de gouvernance des données gère un data lake avec des centaines de bases de données et des milliers de tables dans le AWS Glue Data Catalog. Elle doit mettre en place un contrôle d'accès qui passe à l'échelle efficacement, sans créer de permissions individuelles pour chaque table. Quand de nouvelles tables sont ajoutées à une base de données, elles doivent hériter automatiquement des bonnes permissions d'accès selon leur classification de données (par exemple 'PII', 'confidential', 'public'). Quelle fonctionnalité d'AWS Lake Formation répond à ce besoin ?

AlexExplication complète d’Alex

Le contrôle d'accès basé sur les tags de Lake Formation (LF-TBAC) utilise des LF-Tags—des paires clé-valeur comme classification=PII—affectés aux ressources du Data Catalog. Les permissions sont accordées via des expressions de tags plutôt que par des grants individuels sur chaque ressource. Les tables héritent des tags des bases de données et les colonnes héritent de ceux des tables, si bien que les nouvelles tables héritent automatiquement des permissions sans grant manuel. Pour N principals et R ressources, les grants par ressource nommée demandent N×R opérations contre N+R avec LF-TBAC. Les politiques IAM basées sur l'identité exigent des ARN de ressource par table, ce qui ne passe pas à l'échelle pour des milliers de tables. Les grants par ressource nommée exigent des permissions individuelles par table, sans héritage. Les politiques de bucket S3 agissent au niveau de l'objet ou du préfixe et ne comprennent pas la structure des tables et des colonnes. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/tag-based-access-control.html

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Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

Banque de questions

331 questions d’entraînement

La banque de questions Pass-IT te permet de t’entraîner pour DEA-C01. Un examen blanc Pass-IT comporte 65 questions à traiter en 130 minutes : ces paramètres sont ceux de l’entraînement.

Détails de la banque de questions : DEA-C01

Score requis720 / 1 000

selon les informations publiées par AWS

Objectifs du guide17 objectifs répertoriés dans le guide officiel

répartis entre 4 domaines dans le guide officiel de l’examen

Taille de la banque331 questions

= La taille de la banque équivaut à 5 séries de 65 questions. Cela ne signifie pas que chaque examen blanc utilise une série distincte.

Domaines du programme4 domaines dans le programme de l’examen

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

Questions marquées comme vérifiées à partir des sources331 sur 331

questions dont la réponse, les choix et l’explication sont enregistrés comme ayant été vérifiés à partir de la documentation officielle de AWS

Comment les questions sont créées →

Domaines de l’examen

Contenu de l’examen

L’ingestion et la transformation des données pèsent le plus lourd, 34 % : comment les données sources sont récupérées (en streaming ou en batch), remises en forme dans un format exploitable, puis poussées dans un workflow orchestré, plus la rigueur de code et les réflexes d’automatisation qui font tenir un pipeline dans la durée. Vient ensuite la gestion des data stores, 26 %, qui vérifie que tu sais associer une charge de travail au bon service de stockage parmi les options relationnelles, NoSQL et lake-house d’AWS, garder ces données trouvables grâce au catalogage, les retirer selon un calendrier défini et faire évoluer leur schéma quand les besoins changent.

Les opérations et le support autour des données prennent 22 % : automatiser les pipelines avec Glue et Lambda, analyser les données via Athena et QuickSight, et diagnostiquer les incidents une fois en production. La sécurité et la gouvernance des données ferment le programme à 18 %, et c’est là que se logent IAM, les permissions Lake Formation, le chiffrement et le traitement des PII. Un domaine que tu risques de sous-estimer si tu te concentres uniquement sur la mécanique des pipelines.

Programme de l’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

Format

Format de l’examen et types de questions

L’examen tire 65 questions (50 notées, 15 non notées) au format choix multiple et réponses multiples, dans une fenêtre de 130 minutes. La plupart des items partent d’un scénario : une exigence de pipeline ou un problème d’architecture de données, et il faut dire quelle combinaison de Glue, Kinesis, Redshift, Athena ou Lake Formation le résout. À environ 2 minutes par question, tu as tout intérêt à reconnaître vite la bonne famille de services plutôt qu’à passer chaque option au crible.

Types de questions : DEA-C01

Choix multiple65%

Sélectionne la seule réponse qui répond le mieux aux exigences de la question.

Réponse multiple35%

Sélectionne plusieurs réponses. Respecte le nombre de choix demandé dans la question.

Consulte AWS pour les informations officielles sur les formats de questions. Les proportions affichées décrivent la banque de questions Pass-IT et ne permettent pas de déduire celles de l’examen officiel.

Organisation

Préparation à DEA-C01

L’examen passe par Pearson VUE, en centre d’examen ou en ligne avec un surveillant à distance, et il est proposé en anglais, japonais, coréen et chinois simplifié. La certification reste valable 3 ans. Pour la renouveler, tu dois repasser un examen de recertification avant l’échéance, ou décrocher une certification AWS de niveau supérieur, ce qui la prolonge automatiquement.

Préparation et modalités : DEA-C01

Préparation

Exemple de durée de préparation30–75 h

fourchette illustrative pour t’organiser : de 30 h avec une expérience pertinente à 75 h si tu débutes ; tes besoins peuvent se situer en dehors de cette fourchette

NiveauIntermédiaire

Passage de l’examen et maintien de la certification

Modalités de passageCentre d'examen Pearson VUE ou examen surveillé en ligne
Conditions de nouvelle tentativeDélai d'attente de 14 jours entre les tentatives, nombre total de tentatives illimité
Validité de la certification3 ans

Réussis un examen de recertification avant la date d'expiration des 3 ans, ou obtiens une certification AWS de niveau supérieur pour un renouvellement automatique

Guide officielConsulter le site de l’organisme

Conseils de révision

Erreurs fréquentes

Points à revoir : DEA-C01

  1. 01Glue vs EMR

    Ne pas savoir quand utiliser l’ETL serverless d’AWS Glue plutôt que les clusters Hadoop/Spark managés d’Amazon EMR, selon les charges de traitement de données.

  2. 02Lake Formation

    Mal comprendre le rôle de Lake Formation dans la gouvernance des données et le contrôle d’accès fin, ainsi que la façon dont il s’intègre à Glue et Athena.

  3. 03Streaming vs Batch

    Confondre les cas d’usage de Kinesis Data Streams, de Kinesis Firehose et des jobs Glue en batch selon les besoins d’ingestion de données.

  4. 04Storage Tiers

    Choisir la mauvaise classe de stockage S3 ou le mauvais type de nœud Redshift pour des patterns de requêtes, une fréquence d’accès aux données et des contraintes de coût donnés.

  5. 05Data Quality

    Ne pas savoir mettre en place la validation des données, la déduplication et les stratégies d’évolution de schéma avec les outils de qualité de données natifs d’AWS.

S’entraîner avec des questions et des explications sur Pass-IT →

Questions

Questions fréquentes

Combien de temps dure l’examen AWS Certified Data Engineer - Associate ?

L’examen DEA-C01 comporte 65 questions et le temps imparti est de 130 minutes.

Quel score faut-il obtenir pour réussir AWS Certified Data Engineer - Associate ?

Le score requis pour réussir l’examen DEA-C01 est de 720 / 1000.

Quels points méritent une attention particulière pendant la préparation de AWS Certified Data Engineer - Associate ?

Les points à revoir comprennent Glue vs EMR, Lake Formation, Streaming vs Batch, Storage Tiers, Data Quality. Travaille sur des exemples pour vérifier que tu comprends les distinctions et que tu peux expliquer ta réponse.

Quelle certification AWS convient à un data engineer ?

DEA-C01 est celle qui est écrite pour ce métier : l'ingestion et la transformation représentent à elles seules 34%, avec la gestion des data stores à 26%. MLA-C01 est l'examen associate voisin si tes pipelines se terminent par l'entraînement de modèles, et SAA-C03 est un examen d'architecture générale plutôt qu'un examen orienté données. Choisis DEA-C01 si tes journées sont faites de pipelines, et MLA-C01 si elles tournent autour des features et des modèles.

Comment est pondéré l'examen DEA-C01 ?

Data ingestion and transformation est le domaine le plus lourd avec 34%, suivi de data store management à 26% et de data operations and support à 22%. Data security and governance occupe les 18% restants. Six questions sur dix viennent des deux premiers domaines : le travail sur les pipelines et le stockage mérite donc l'essentiel de la préparation.

Combien de temps DEA-C01 reste-t-elle valable ?

Trois ans. Tu la renouvelles soit en passant l'examen de recertification avant la date d'expiration, soit en obtenant une certification AWS de niveau supérieur, qui la renouvelle à ta place. AWS ne propose aucune voie de formation continue.

Que se passe-t-il si tu échoues à DEA-C01 ?

AWS t'impose d'attendre 14 jours avant la tentative suivante. Le nombre de passages n'est pas plafonné : la seule vraie limite est ce délai de deux semaines.

Faut-il CLF-C02 avant DEA-C01 ?

Non, AWS ne fixe aucun prérequis formel pour DEA-C01. Le catalogue table sur environ 50 heures et suppose une pratique du SQL et des services de stockage AWS. Cloud Practitioner aide si tu découvres AWS, mais il n'apprend rien sur les pipelines.

Une certification, 12 mois

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