AWS Certified Data Engineer - Associate
DEA-C01
Die Zertifizierung AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) bestätigt, dass du Datenpipelines auf AWS bauen und betreiben kannst: Daten aufnehmen und transformieren, Pipelines orchestrieren, Datenspeicher auswählen und modellieren, den Betrieb überwachen sowie die Daten durchgängig absichern und steuern. Die Prüfung umfasst 65 Fragen in 130 Minuten, wird auf einer Skala von 100 bis 1.000 bewertet, verlangt mindestens 720 Punkte und nutzt kompensatorische Bewertung; Fallstudien gibt es nicht. Leitfaden Version 1.1 ergänzt offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, Vektorindex-Typen, Amazon Bedrock Knowledge Bases, LLM-Aufrufe innerhalb von Pipelines sowie Amazon SageMaker Catalog und Unified Studio. ML-Training und -Inferenz liegen außerhalb des Umfangs, das Aufrufen eines Modells aus einer Pipeline nicht — und SQL wird geprüft.
65
130 Min.
720/ 1000
247+
Zielgruppe
Data Engineers, Analytics Engineers und ETL-Entwickler, die bereits Pipelines bauen und das auf AWS nachweisen möchten. AWS empfiehlt 2-3 Jahre Erfahrung im Data Engineering sowie 1-2 Jahre Praxis mit AWS-Services. Ebenso geeignet für Datenanalysten, BI-Entwickler und Backend-Engineers, die Verantwortung für Pipelines übernehmen.
Voraussetzungen
Es gibt keine Voraussetzungszertifizierung. Du solltest ETL von Anfang bis Ende beherrschen, SQL (SELECT mit JOINs, Strukturierung und Optimierung von Abfragen) sowie den Kern des AWS-Datenstacks: S3, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Athena, AWS Lambda, Amazon Kinesis, AWS Step Functions, IAM und AWS KMS. Kenntnisse in Git und Infrastructure as Code helfen. Sprachsyntax wird nicht abgefragt — wichtiger ist zu wissen, welcher Service zu welcher Anforderung passt.
Fragetypen
Language & Recognition
Official Exam Languages
PasslyExam Languages
Recognition Scope
Weltweit anerkannt und in vielen Ländern breit einsetzbar.
Prüfungsbereiche
Datenaufnahme und -transformation
Datenspeicherverwaltung
Datenbetrieb und -support
Datensicherheit und -governance
Empfohlener Lernplan
- Woche 1: Lege die vier Domänen und ihre Gewichte nach dem Leitfaden Version 1.1 von 2026 fest: Ingestion und Transformation 34 %, Verwaltung von Datenspeichern 26 %, Betrieb und Support 22 %, Sicherheit und Governance 18 %. Viel verfügbares Material steht noch auf 1.0 — sieh dir zuerst an, was hinzukam (Apache Iceberg und offene Tabellenformate, Vektorindizes HNSW und IVF, Amazon Bedrock Knowledge Bases, LLM-Aufrufe in Pipelines, SageMaker Catalog und Unified Studio) und streiche, was wegfiel: AWS SCT, Cloud9 und CodeCommit.
- Woche 2: Lege eine Tabelle der Entscheidungsachsen an: Streaming- gegenüber Batch-Ingestion; Replay-Fähigkeit von Kinesis Data Streams, Amazon Data Firehose und MSK; Glue, EMR, Lambda und Redshift für Transformationen; S3, Redshift, RDS/Aurora, DynamoDB, MemoryDB und OpenSearch als Speicher. Löse täglich 20–25 Fragen.
- Woche 3: Wiederhole Betriebs- und Sicherheitsszenarien: Step Functions Standard gegenüber Express, die Rollenteilung zwischen MWAA und Glue-Workflows, die Abfragepipeline von CloudWatch Logs Insights, die feingranularen Berechtigungen von Lake Formation, die automatische Rotation in Secrets Manager und dass Access-Point- und Bucket-Policy zusammen greifen.
- Letzte 5–7 Tage: Getimte Mock-Prüfungen, um die 130 Minuten einzuteilen. Geh dokumentierte Zahlen und Standardverhalten durch: S3-Mindestspeicherdauern (30/30/90/90/180 Tage) und die 30-Tage-Mindestspanne zwischen verketteten Übergängen, die DISTSTYLE-Wahl in Redshift und dass Enhanced Fan-out bei Kinesis nicht der Standard ist.
Prüfungsprozess für Fragen
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Q. Was prüft die DEA-C01-Zertifizierung?
A. Sie bestätigt, dass du Datenpipelines auf AWS bauen und betreiben kannst — auf Associate-Niveau. 65 Fragen (50 gewertet, 15 ungewertet) in 130 Minuten, Skala 100 bis 1.000, Bestehensgrenze 720, kompensatorische Bewertung, also keine Mindestpunktzahl je Domäne. Die Prüfung kostet 150 USD und enthält keine Fallstudien. Angeboten wird sie auf Englisch, Japanisch, Koreanisch und vereinfachtem Chinesisch.
Q. Wie viel Erfahrung wird empfohlen?
A. AWS empfiehlt 2-3 Jahre Erfahrung im Data Engineering und 1-2 Jahre Praxis mit AWS-Services. Eine Voraussetzungszertifizierung gibt es nicht. Du solltest ETL durchgängig beherrschen, SQL (SELECT mit JOINs, Strukturierung und Optimierung von Abfragen) sowie S3, Glue, Redshift, Athena, Lambda, Kinesis, Step Functions, IAM und KMS kennen. Sprachsyntax wird nicht abgefragt.
Q. Wo gehen die meisten Punkte verloren?
A. Bei dokumentierten Standardwerten und Zahlen: Enhanced Fan-out für den Kinesis-Standard zu halten (tatsächlich ist es ein Standard-Consumer mit geteiltem Durchsatz), zu glauben, Amazon Data Firehose könne Daten erneut abspielen, die S3-Mindestspeicherdauern und die 30-Tage-Mindestspanne zwischen Übergängen, eine normale statt einer materialisierten View für ein wiederkehrendes teures Aggregat, und die DISTSTYLE-Wahl für eine kleine Dimensionstabelle.
Q. Warum weicht der Stoff von vielen Materialien ab?
A. Weil der Leitfaden auf Version 1.1 aktualisiert wurde, während viel Material noch auf 1.0 steht — sogar einer der offiziellen PDF-Spiegel liefert weiterhin 1.0 aus. Version 1.1 ergänzte Apache Iceberg und offene Tabellenformate, Vektorindizes (HNSW, IVF), Amazon Bedrock Knowledge Bases, LLM-Aufrufe in Pipelines, Amazon SageMaker Catalog und Unified Studio sowie Aurora, Amazon Q, Kendra und Data Exchange. Entfernt wurden AWS SCT, Cloud9 und CodeCommit — Schemakonvertierung ist AWS DMS Schema Conversion.
Q. Welcher Mock-Score gilt als stabil?
A. 75–80 %+ über deine letzten 3 Mock-Prüfungen, ohne in Ingestion und Transformation (34 %) oder in der Verwaltung von Datenspeichern (26 %) einzubrechen. Die Grenze liegt bei 720, aber als skalierter Wert entspricht sie keiner direkten Trefferquote — achte auf den Trend und auf weniger Wiederholungsfehler.
Q. Worin unterscheiden sich Übungsfragen und die Prüfungssimulation auf Zeit?
A. Übungsfragen löst du nach Thema mit Fehlererklärungen, um Schwächen auszugleichen; die Prüfungssimulation auf Zeit machst du wie die echte Prüfung. Beide nutzen Originalfragen mit Erklärungen vom KI-Tutor.
Q. Ist das mit Exam-Dumps vergleichbar?
A. PasslyExam bietet keine geleakten Dumps. Unsere Inhalte entstehen aus offiziellen Leitfäden und öffentlichen Prüfungszielen und werden anschließend so abgestimmt, dass sie realistische Fragemuster und eine passende Schwierigkeitsverteilung widerspiegeln. Der Fokus liegt auf praxisnaher Vorbereitung mit erklärungsbasiertem Lernen, nicht auf dem Auswendiglernen geleakter Inhalte.
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