AWSDEA-C01Examen en anglaisPrépare la certification AWS Certified Data Engineer - Associate
Entraîne-toi avec 250+ questions originales en français, des examens blancs chronométrés et des explications détaillées sur Glue, Kinesis, Redshift, S3, DynamoDB, Lambda, Step Functions, Lake Formation et CloudWatch.
Essai gratuit · Questions corrigées · Examens blancs chronométrés · Préparation indépendante
Questions corrigées
Domaines couverts
Examen blanc chronométré
Questions et corrections
Détails de l’examen DEA-C01
Les tarifs et la disponibilité peuvent évoluer : vérifie toujours sur la page officielle avant l’inscription.
Code examen
DEA-C01
Éditeur
AWS (Amazon Web Services)
Niveau
Associate · Data Engineer
Format
65 questions (à choix unique ou multiple)
Durée
130 minutes
Score requis
720 / 1000
Score scaled (formulation officielle AWS)
Langues
Anglais · Japonais · Coréen · Chinois simplifié
Validité
3 ans
Prérequis
2 à 3 ans d’expérience en data engineering · 1 à 2 ans de pratique AWS
Tarif
150 USD
Tarif officiel AWS — vérifier les variations selon la région
Source officielle : aws.amazon.com — AWS Certified Data Engineer Associate
Compétences mesurées par DEA-C01
Les 4 domaines officiels avec leurs pondérations à jour. Chaque domaine est couvert par des questions originales en français.
Ingestion et transformation des données
34%Concevoir et opérer des pipelines d'ingestion (batch et streaming) ainsi que des transformations à grande échelle.
- •Kinesis Data Streams · Firehose · MSK (Kafka géré)
- •AWS Glue (ETL, crawlers, Glue DataBrew, Job bookmarks)
- •Lambda pour les transformations serverless
- •Step Functions · EventBridge · MWAA (Airflow géré)
- •Formats : Parquet, Avro, ORC · partitionnement et compression
Gestion des magasins de données
26%Choisir et opérer le bon magasin selon le cas (data lake, warehouse, NoSQL, relationnel) et optimiser performance, coûts et durée de vie.
- •S3 (data lake) · classes de stockage · Lifecycle · Intelligent-Tiering
- •Redshift (RA3, Spectrum, Concurrency Scaling) · Workload Management
- •DynamoDB · OpenSearch · DocumentDB
- •RDS · Aurora · choix selon la charge analytique
- •Modélisation : star schema, partitions, clusterisation
Opérations et support des données
22%Surveiller, dépanner, automatiser et optimiser les pipelines et les magasins de données en production.
- •CloudWatch Logs · Metrics · Alarms · Container Insights
- •AWS Glue Job runs · monitoring · retry strategies
- •CloudTrail · audit · suivi des accès et changements
- •Cost Explorer · Budgets · optimisation des coûts pipelines
- •CI/CD avec CodePipeline · CDK · CloudFormation
Sécurité et gouvernance des données
18%Sécuriser les données en transit et au repos, gérer les accès, classifier les données et garantir la conformité.
- •IAM · stratégies · STS · accès cross-comptes
- •KMS · chiffrement par enveloppe · rotation de clés
- •Lake Formation · gouvernance fine du data lake
- •AWS Glue Data Catalog · tags · classification
- •Macie · GuardDuty · Inspector · conformité (RGPD, HIPAA)
Teste-toi avec une question DEA-C01
Format proche de l’examen : QCM scénarisés, distracteurs réalistes et explication détaillée en français.
Pourquoi préparer DEA-C01 avec DataCertification ?
Questions scénarisées
Questions originales en français qui reproduisent le style DEA-C01 : étude de cas, multi-choix piégeurs, raisonnement attendu en production.
Examens blancs chronométrés
Reproduction des conditions AWS : 65 questions, 130 minutes, score sur 1000 et bilan par domaine.
4 domaines couverts
Ingestion et transformation, gestion des magasins de données, opérations et support, sécurité et gouvernance — pondérations officielles respectées.
Entraînement pratique complémentaire
Renforce Python (Glue Jobs, boto3) et SQL (Redshift, Athena) pour ancrer les concepts en mission Data Engineer AWS.
Complète ta préparation avec de la pratique
DEA-C01 valide les concepts data engineering AWS, mais en mission tu écris du Python (Glue, Lambda) et du SQL (Redshift, Athena). Ces 3 labs renforcent les fondations.
Progresser en Python data
Pandas, NumPy, APIs, automation — Python est central pour Glue Jobs (PySpark), Lambda et boto3 (SDK AWS).
S’entraîner en PythonRenforcer SQL
Window functions, CTEs, MERGE — base de Redshift, Athena (PartiQL pour DynamoDB) et de toutes les transformations data.
S’entraîner en SQLPratiquer l’analytics engineering
Modélisation Medallion, SCD, qualité, incrémental — patterns directement applicables sur Glue / Redshift / S3.
Découvrir le Lab Analytics EngineeringCe que tu dois maîtriser avant l’examen
Concepts qui apparaissent le plus dans DEA-C01 et qui causent le plus d’erreurs en mission Data Engineer AWS.
- ✓AWS Glue : ETL, crawlers, Job bookmarks, Glue Data Catalog
- ✓Kinesis Data Streams · Firehose · MSK (Kafka géré)
- ✓Step Functions · EventBridge · MWAA (Airflow managé) pour l’orchestration
- ✓Lambda : transformations serverless · sources d’événements
- ✓S3 : classes de stockage, Lifecycle, Intelligent-Tiering, Object Lambda
- ✓Redshift : RA3, Spectrum, Workload Management, Concurrency Scaling
- ✓DynamoDB · OpenSearch · DocumentDB · choix du bon magasin
- ✓Formats analytiques : Parquet, Avro, ORC · partitionnement, compression
- ✓IAM · Lake Formation · gouvernance fine du data lake
- ✓KMS : chiffrement par enveloppe · rotation de clés
- ✓CloudWatch Logs · Metrics · Alarms · audit avec CloudTrail
- ✓CI/CD : CodePipeline · CDK · CloudFormation pour les pipelines data
Questions fréquentes sur DEA-C01
Qu’est-ce que la certification AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) ?
Quels sujets sont couverts par l’examen ?
Combien de temps faut-il pour préparer l’examen ?
Les questions DataCertification sont-elles les vraies questions de l’examen ?
L’examen est-il disponible en français ?
Faut-il avoir une autre certification AWS avant ?
Quels entraînements pratiques sont recommandés ?
Quelle certification AWS faire après DEA-C01 ?
DataCertification est-il affilié à AWS ?
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