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AWS · DEA-C01 · Intermediate

AWS Data Engineer - Associate (DEA-C01) — Questões de prática e simulado

Pratique com questões realistas de DEA-C01, alinhadas aos objetivos do exame. Alex explica cada resposta, e seu Readiness Score mostra o que estudar em seguida.

65Questões
130minLimite de tempo
720/ 1000Nota de corte

Verificado com AWS · agosto de 2026Versão atual do exame

Sobre o exame

A AWS Certified Data Engineer – Associate valida a capacidade de projetar e implementar pipelines de dados, gerenciar data stores e garantir qualidade e governança de dados na AWS. Ela cobre ingestão e transformação de dados com serviços como Glue e Kinesis, gestão de data stores com Redshift e S3, suporte operacional e boas práticas de segurança de dados.

Esta certificação foi desenhada para engenheiros de dados com o equivalente a dois ou três anos de experiência em engenharia de dados e ao menos um a dois anos de prática com serviços AWS. Ela demonstra proficiência em projetar arquiteturas de dados escaláveis e econômicas com serviços nativos da AWS.

O que cai na prova

Ingestão e Transformação de Dados é o domínio de maior peso, com 34%. Ele cobre como os dados de origem são captados (em streaming ou em lote), remodelados num formato utilizável e conduzidos por um fluxo orquestrado, além da disciplina de código e dos hábitos de automação que sustentam um pipeline fácil de manter. Em seguida vem Data Store Management, com 26%, que testa se o candidato consegue casar uma carga de trabalho com o serviço de armazenamento certo entre as opções relacionais, NoSQL e lake-house da AWS, manter esses dados localizáveis por meio de catalogação, aposentá-los segundo um cronograma definido e ajustar o schema conforme os requisitos mudam.

Data Operations and Support fica com 22%: automatizar pipelines com Glue e Lambda, analisar dados via Athena e QuickSight e diagnosticar falhas depois que elas já estão em produção. Data Security and Governance fecha o blueprint com 18%, e é ali que moram IAM, permissões do Lake Formation, criptografia e tratamento de PII. É justamente o domínio que quem foca só na mecânica dos pipelines costuma deixar de lado.

Estrutura do exame: 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 do exame e tipos de pergunta

A prova traz 65 questões (50 pontuadas, 15 não pontuadas) nos formatos de múltipla escolha e múltipla resposta, dentro de uma janela de 130 minutos. A maioria dos itens é baseada em cenários: descrevem um requisito de pipeline ou um problema de arquitetura de dados e perguntam qual combinação de Glue, Kinesis, Redshift, Athena ou Lake Formation resolve a situação. Com cerca de 2 minutos por questão, o ritmo premia quem reconhece rápido a família de serviços certa, em vez de destrinchar cada alternativa.

Tipos de pergunta: DEA-C01

Múltipla escolha65%

Escolha a única resposta certa entre quatro ou cinco opções — o formato básico da prova.

Resposta múltipla35%

Mais de uma resposta está certa e você precisa de todas; o enunciado diz quantas marcar.

AWS confirma esses tipos de questão — não publica uma distribuição percentual; as proporções refletem nosso banco de questões alinhado ao exame.

Experimente cinco questões de DEA-C01

Cinco questões direto do nosso banco de AWS Certified Data Engineer - Associate. Responda uma — Alex explica o porquê.

O exame e o app são em inglês — estas questões de exemplo nós traduzimos.

Segurança e governança de dados1 / 5

Um engenheiro de dados precisa de segurança em nível de linha E em nível de coluna para uma tabela de data lake no S3 consultada pelo Athena. Times diferentes veem subconjuntos diferentes de linhas e colunas. Qual serviço oferece AS DUAS COISAS de forma centralizada?

AlexExplicação completa do Alex

Os data filters do AWS Lake Formation oferecem segurança em nível de coluna, de linha e de célula para as tabelas do Data Catalog armazenadas no S3. Cada data filter especifica: (1) uma especificação de colunas para incluir ou excluir colunas e (2) uma expressão de filtro de linhas (cláusula WHERE do PartiQL) que restringe as linhas visíveis. Quando você define as duas, obtém segurança em nível de célula. As permissões são aplicadas por meio do Athena, do Redshift Spectrum e do EMR. As políticas do IAM com condições de prefixo do S3 atuam em nível de objeto ou prefixo, não em nível de linha ou coluna. As políticas de recursos do Glue Data Catalog controlam o acesso em nível de catálogo, não a filtragem em nível de dados. As configurações de workgroups do Athena administram a execução de consultas e os custos, não a segurança dos dados. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/data-filtering.html

Fontedocs.aws.amazon.com

Ingestão e transformação de dados2 / 5

Um engenheiro de dados precisa orquestrar um pipeline de dados de várias etapas que inclui um crawler do AWS Glue, depois um job de ETL do AWS Glue e, ao concluir, uma notificação via Amazon SNS. O pipeline deve rodar diariamente. Qual combinação de serviços oferece a solução MAIS eficiente do ponto de vista operacional?

AlexExplicação completa do Alex

Use os workflows do AWS Glue quando o grafo de dependências for formado por crawlers e jobs do Glue. O trigger de início de um workflow pode ser agendado diariamente, e triggers condicionais podem executar etapas posteriores do Glue depois que as anteriores terminam. Para notificações, o AWS Glue emite eventos do EventBridge nas mudanças de estado de jobs e crawlers. Uma regra do EventBridge pode corresponder ao estado de conclusão desejado e notificar um tópico do Amazon SNS. O Step Functions é válido para uma orquestração mais heterogênea, mas não é a opção de menor sobrecarga para um pipeline pequeno e nativo do Glue mais uma notificação.

Fontedocs.aws.amazon.com

Gerenciamento de armazenamentos de dados3 / 5

Um engenheiro de dados precisa gerenciar o ciclo de vida dos dados armazenados no Amazon S3 para otimizar custos. Os dados brutos devem permanecer no S3 Standard por 30 dias, depois ir para o S3 Standard-IA por 90 dias e, por fim, fazer a transição para o S3 Glacier Deep Archive. Qual recurso da AWS o engenheiro deve configurar?

AlexExplicação completa do Alex

As políticas de ciclo de vida do S3 automatizam as transições de objetos entre classes de armazenamento com base na idade. As regras definem as transições: Standard → Standard-IA (30 dias) → Glacier Flexible → Glacier Deep Archive, seguindo a cascata de classes de armazenamento. Aplicam-se durações mínimas de armazenamento (30 dias no IA, 90 dias no Glacier, 180 dias no Deep Archive). As políticas valem para buckets, prefixos ou tags, com regras de expiração opcionais. A replicação do S3 copia objetos entre buckets ou regiões, mas não muda as classes de armazenamento ao longo do tempo. O S3 Object Lock impede exclusão e modificação por questões de conformidade (WORM), não para otimizar custos. O S3 Intelligent-Tiering move objetos automaticamente entre access tiers conforme os padrões de uso, mas não segue o cronograma fixo baseado em tempo descrito neste cenário. Ref: docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/object-lifecycle-mgmt.html

Fontedocs.aws.amazon.com

Operações e suporte de dados4 / 5

Um time de plataforma de dados precisa construir um dashboard centralizado de observabilidade que visualize métricas de vários serviços de dados da AWS, incluindo AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon EMR e Amazon Kinesis. O dashboard precisa dar suporte a regras de alerta personalizadas e se integrar ao PagerDuty para a notificação de incidentes. Qual serviço da AWS oferece esses recursos como uma solução totalmente gerenciada?

AlexExplicação completa do Alex

O Amazon Managed Grafana é um serviço de visualização totalmente gerenciado que se integra nativamente a fontes de dados da AWS, incluindo CloudWatch, OpenSearch, X-Ray, Timestream e Managed Prometheus. Ele permite dashboards centralizados de observabilidade que combinam métricas do Glue, do Redshift, do EMR, do Kinesis e de outros serviços. O Grafana dá suporte a regras de alerta personalizadas com contact points como PagerDuty, Slack, SNS e e-mail. Ele cuida da infraestrutura, do escalonamento, dos patches e da alta disponibilidade, com IAM Identity Center (SSO) para autenticação. A opção “Amazon CloudWatch Dashboards” (CloudWatch Dashboards) oferece uma visualização básica de métricas do CloudWatch, mas tem personalização limitada, não tem integração nativa com o PagerDuty e não consegue combinar nativamente fontes fora do CloudWatch. A opção “AWS X-Ray service map” (X-Ray service map) foca em tracing distribuído, não em dashboards gerais de observabilidade. A opção “Amazon QuickSight” (QuickSight) é um serviço de BI para análise de dados e relatórios, não para monitoramento operacional ou alertas.

Fontedocs.aws.amazon.com

Segurança e governança de dados5 / 5

Um time de governança de dados administra um data lake com centenas de bancos de dados e milhares de tabelas no AWS Glue Data Catalog. Eles precisam implementar um controle de acesso que escale de forma eficiente sem criar permissões individuais para cada tabela. Quando novas tabelas são adicionadas a um banco de dados, elas devem herdar automaticamente as permissões de acesso corretas de acordo com sua classificação de dados (por exemplo, 'PII', 'confidential', 'public'). Qual recurso do AWS Lake Formation atende a esse requisito?

AlexExplicação completa do Alex

O controle de acesso baseado em tags do Lake Formation (LF-TBAC) usa LF-Tags—pares chave-valor como classification=PII—atribuídas aos recursos do Data Catalog. As permissões são concedidas por meio de expressões de tags em vez de grants individuais por recurso. As tabelas herdam as tags dos bancos de dados e as colunas herdam das tabelas, então novas tabelas herdam as permissões automaticamente, sem grants manuais. Para N principals e R recursos, os grants por recurso nomeado exigem N×R operações, contra N+R com o LF-TBAC. As políticas do IAM baseadas em identidade exigem ARNs de recurso por tabela, o que não escala para milhares de tabelas. Os grants por recurso nomeado exigem permissões individuais por tabela, sem herança. As políticas de bucket do S3 atuam em nível de objeto ou prefixo e não entendem a estrutura de tabelas e colunas. Ref: docs.aws.amazon.com/lake-formation/latest/dg/tag-based-access-control.html

Fontedocs.aws.amazon.com

331 questões, construídas como o exame

Cada domínio do exame DEA-C01 tem questões suficientes no banco para você praticar a fundo. Um simulado apresenta 65 questões seguidas, no mesmo cronômetro de 130 minutos do dia do exame.

Ata de verificação: DEA-C01

Conferência do conteúdo com a AWS3 de agosto de 2026

última verificação com a fonte oficial da AWS

Nota de corte720 / 1.000

conforme publicado pela AWS

Cobertura do conteúdo17 objetivos oficiais

distribuídos em 4 domínios, segundo o guia oficial do exame

Tamanho do banco331 questões

= 5 simulados completos de 65 questões — nunca a mesma questão duas vezes

Cobertura de domíniostodos os 4 domínios no peso oficial

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

Validação canônica331 de 331

cada uma verificada com a documentação oficial da AWS — resposta, opções e explicação, fonte citada

Metodologia documentada abertamente.Como as questões são feitas →

Preparação para DEA-C01

Quanto tempo você precisa depende da experiência prática que já tem. O resto é definido pelo fornecedor: como a prova é aplicada, quando você pode refazê-la e por quanto tempo a certificação continua válida.

A prova é aplicada pela Pearson VUE, num centro de testes ou online com supervisão remota, e está disponível em inglês, japonês, coreano e chinês simplificado. A certificação vale 3 anos. Para renovar, você precisa passar num exame de recertificação antes do vencimento ou conquistar uma certificação AWS de nível mais alto, o que renova a atual automaticamente.

Seu plano: DEA-C01

Preparação

Tempo de estudo30–75 h

normalmente cerca de 30 h se você já trabalha com essas tecnologias, cerca de 75 h começando do zero

NívelIntermediário

Dia da prova e depois

ModalidadeCentro de testes Pearson VUE ou exame supervisionado online
Política de repetiçãoPeríodo de espera de 14 dias entre tentativas, sem limite de número total de tentativas
Validade3 anos

Seja aprovado em um exame de recertificação antes da data de expiração de 3 anos, ou obtenha uma certificação AWS de nível superior para renovar automaticamente

As horas são a nossa própria estimativa de planejamento — a AWS não publica um tempo de preparação para esta prova. Um ponto de partida para o seu calendário, não uma meta.

Erros comuns

Saber quando o ETL serverless do AWS Glue supera os clusters Spark gerenciados do Amazon EMR, e quando é o contrário, é um julgamento recorrente que a prova espera de você, não um fato para decorar. O mesmo vale para escolher entre Kinesis Data Streams, Kinesis Firehose e jobs em lote do Glue diante de um determinado padrão de ingestão. O papel do Lake Formation no controle de acesso granular e sua integração com Glue e Athena pega de surpresa quem só mexeu com bucket policies do S3. E escolher a storage class errada no S3 ou o tipo de nó errado no Redshift para o padrão de acesso descrito é um jeito fácil de perder pontos nas questões voltadas a custo.

Pontos de atenção: DEA-C01

  1. 01Glue vs EMR

    Não entender quando usar o ETL serverless do AWS Glue e quando partir para os clusters gerenciados de Hadoop/Spark do Amazon EMR em cargas de processamento de dados diferentes.

  2. 02Lake Formation

    Entender mal o papel do Lake Formation na governança de dados, no controle de acesso granular e na forma como ele se integra ao Glue e ao Athena.

  3. 03Streaming vs Batch

    Confundir os casos de uso do Kinesis Data Streams, do Kinesis Firehose e dos jobs em batch do Glue diante de requisitos de ingestão diferentes.

  4. 04Storage Tiers

    Escolher a storage class errada no S3 ou o tipo de nó errado no Redshift para determinados padrões de consulta, frequência de acesso aos dados e restrições de custo.

  5. 05Data Quality

    Não saber implementar validação de dados, deduplicação e estratégias de evolução de schema com as ferramentas nativas de qualidade de dados da AWS.

O Pass-IT treina você exatamente nesses pontos fracos — adaptativo e espaçado →

Perguntas frequentes

Quanto tempo dura o exame AWS Certified Data Engineer - Associate?

O exame DEA-C01 tem 65 questões e um limite de 130 minutos.

Qual é a nota de corte para AWS Certified Data Engineer - Associate?

Você precisa de 720 / 1000 para passar no exame DEA-C01.

Quais são os erros mais comuns no exame AWS Certified Data Engineer - Associate?

Os erros mais comuns incluem: Glue vs EMR, Lake Formation, Streaming vs Batch, Storage Tiers, Data Quality. Concentre seu tempo de estudo nessas áreas para não perder pontos.

Qual certificação da AWS combina com um data engineer?

A DEA-C01 é a que foi escrita para essa função: ingestão e transformação sozinhas são 34% dela, com gestão de data stores em 26%. A MLA-C01 é o exame associate vizinho se os seus pipelines terminam em treinamento de modelos, e a SAA-C03 é um exame de arquitetura geral, não de dados. Escolha a DEA-C01 se o seu dia é feito de pipelines, e a MLA-C01 se for de features e modelos.

Como é o peso dos domínios da DEA-C01?

Data ingestion and transformation é o domínio mais pesado, com 34%, seguido de data store management com 26% e data operations and support com 22%. Data security and governance fica com os 18% restantes. Seis em cada dez questões vêm dos dois primeiros domínios, então o trabalho com pipelines e armazenamento merece a maior parte da preparação.

Por quanto tempo a DEA-C01 vale?

Três anos. Você renova prestando o exame de recertificação antes da data de expiração ou conquistando uma certificação AWS de nível superior, que renova a sua para você. A AWS não oferece nenhum caminho de educação continuada.

O que acontece se você for reprovado na DEA-C01?

A AWS faz você esperar 14 dias até a próxima tentativa. Não há limite de quantas vezes você pode prestá-la, então o único limite rígido é esse intervalo de duas semanas.

Você precisa da CLF-C02 antes da DEA-C01?

Não, a AWS não define nenhum pré-requisito formal para a DEA-C01. O catálogo prevê cerca de 50 horas e assume conhecimento prático de SQL e dos serviços de armazenamento da AWS. O Cloud Practitioner ajuda se a AWS em si for novidade para você, mas não ensina nada sobre pipelines.

O Pass-IT é uma ferramenta de estudo independente, sem afiliação com a AWS nem endosso da AWS; AWS e os nomes dos exames são marcas dos respectivos titulares.

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