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【全100問】2025年2月最新AWS認定 Data Engineer - Associate【DEA-C01版】の練習問題 (過去問・類似問題)

AWS Labo.

改訂履歴

  • 2024/8/25  : 第1版公開

  • 2025/1/24 : 解説を一部追加

はじめに

まず初めにAWS認定 Data Engineer - Associate は情報戦です。
過去問が存在しないので、どれだけ質の高い情報を集め、短距離で合格できるかを常に考えましょう。
こちらのエントリの情報があなたにとって役に立つことを心から願っております。
下記、試験概要、形式、勉強法、練習問題です。
私自身、とても遠回りをしたので、ぜひこちらの情報を使って短距離で合格を勝ち取ってください。

試験概要

AWS認定Data Engineer - Associate 【DEA-C01版】試験は、AWS環境でのデータエンジニアリングに関する知識とスキルを証明する認定試験です。

この試験では、データの収集、変換、保存、分析に関するAWSサービスの深い理解が求められます。

試験は多肢選択形式で、試験時間は130分です。

受けるべき人

この試験は、AWSでデータパイプラインの設計や管理に携わる以下のような方に最適です：

  • データエンジニア
    AWS環境でのデータ処理、パイプラインの管理を担当する専門家。

  • データアーキテクト
    AWSでのデータワークフローの設計と最適化を行うアーキテクト。

  • BIエンジニア
    AWS上でのデータ分析と可視化に取り組む担当者。

この資格を取得することで、AWS環境でのデータエンジニアリングスキルを証明し、キャリアの向上に繋がります。

試験準備

  1. AWSトレーニングコース
    AWSが提供するデータエンジニアリングに関するトレーニングコースを受講し、試験範囲を網羅的に学習します。

  2. 実践的な経験
    AWSのデータ関連サービス（例：AWS Glue、Amazon Redshift）を使って実務経験を積むことが重要です。

  3. ホワイトペーパーと公式ドキュメント
    AWSの公式ドキュメントを活用し、データ処理と管理に関する最新のベストプラクティスを学びます。

  4. 模擬試験
    模擬試験で自身の理解度を確認し、試験形式に慣れておきます。

これらの準備を通じて、AWS認定Data Engineer - Associate試験に自信を持って臨むことができるでしょう。


一方、過去問や類似問題を解いて覚えていくのが結果的に効率よく資格取得をできる方法と考えますので、こちらに作成した問題を実際に解いて勉強されることを推奨いたします。

本番形式(※著作権の観点から本試験の内容とはもちろん同一ではない)で下記作成しておりますので、試験直前に不安になってしまった方はぜひ実力を下記の問題で試してみてください。

※3問の練習問題を開示しますので、質が高いと感じましたら、ぜひ他の問題も解いてみてください。とにかく再現度にこだわったので、必ず実力がつくことは保証します。かなりボリュームがありますが、やる価値ありです。

※本コンテンツを無断転記されている方は全員通報します。無断転記は著作権法により保護されている著作物に対する侵害行為に該当します。(著作権法第17条及び第21条)このため、許可なく本コンテンツを転載または複製することは、法律で禁止されています。無断転記が発覚した場合、損害賠償請求、差止請求等の法的責任が発生しますのでご注意ください。

問題集はこちらから (計100問)

問題 1: データインジェストの最適化

企業は、Amazon S3に保存されたデータをAmazon Redshiftにロードし、日次で分析を行っています。データ量が増加しており、ロード時間が長くなっています。ロード時間を短縮する最適な方法はどれでしょうか？

a) データをParquet形式に変換し、Amazon Redshift Spectrumを使用してクエリする。
b) データを圧縮してAmazon S3に保存し、圧縮されたままAmazon Redshiftにロードする。
c) Amazon EMRを使用してデータを事前処理し、最適化してからロードする。
d) データをAmazon Kinesis Firehoseでストリーミングし、Amazon Redshiftに直接インジェストする。

解答: b

解説:
データを圧縮してAmazon S3に保存し、圧縮された状態でAmazon Redshiftにロードすることで、転送時間を短縮し、効率的にデータをロードできます。

問題 2: データ処理のスケーリング

企業は、大量のログデータをリアルタイムで処理し、Amazon S3に保存したいと考えています。最適なスケーリング戦略はどれでしょうか？

a) Amazon Kinesis Data Streamsを使用し、データストリームを処理する。
b) AWS Glueを使用して、バッチ処理でデータを変換し、保存する。
c) Amazon RDSを使用してデータベースに保存し、クエリを実行する。
d) Amazon EC2上に独自のデータ処理パイプラインを構築する。

解答: a

解説:
Amazon Kinesis Data Streamsは、大量のデータをリアルタイムで処理し、スケーラブルなデータストリーム処理を可能にするため、ログデータ処理に最適です。

問題 3: データセキュリティの確保

企業は、機密性の高いデータをAmazon S3に保存しています。このデータを保護するための最適な暗号化戦略はどれでしょうか？

a) デフォルトのSSE-S3暗号化を使用する。
b) クライアント側で暗号化を行い、暗号化されたデータをS3にアップロードする。
c) S3マネージドキー（SSE-S3）で暗号化し、アクセス権限を厳しく管理する。
d) データをサーバーサイドで暗号化し、暗号化キーをKMSで管理する（SSE-KMS）。

解答: d

解説:
SSE-KMSを使用してサーバーサイドで暗号化し、キー管理をAWS KMSで行うことで、より高度なセキュリティ管理が可能になります。

問題 4: データモデルの選択

企業は、構造化データと非構造化データの両方を保存し、分析する必要があります。最適なデータストレージソリューションはどれでしょうか？

a) Amazon DynamoDBを使用して、全てのデータをキーとバリュー形式で保存する。
b) Amazon RDSを使用して、リレーショナルデータベースに全てのデータを保存する。
c) Amazon Redshiftを使用して、全てのデータを分析用に保存する。
d) Amazon S3を使用して、非構造化データを保存し、Amazon RDSに構造化データを保存する。

解答: d

解説:
非構造化データをAmazon S3に保存し、構造化データをAmazon RDSに保存することで、それぞれのデータ特性に応じた効率的なデータストレージが実現できます。

問題 5: データ統合の最適化

企業は、複数のデータソースからデータを収集し、Amazon Redshiftに統合したいと考えています。データ統合の効率を最大化するための最適な方法はどれでしょうか？

a) AWS Glueを使用してETLプロセスを自動化し、データを変換してロードする。
b) データを手動で集計し、Amazon Redshiftにバルクロードする。
c) Amazon RDSを中間ストレージとして使用し、データを変換してからロードする。
d) データをAmazon S3に直接保存し、Amazon Redshift Spectrumでクエリを実行する。

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