おちゃめなエンジニア日記

AWS Certified Data Engineer Associate 合格体験記 | 頻出問題 |

AWS認定資格のData Engineer Associateの学習方法と合格のためのポイントを詳しく解説

AWS Certified Data Engineer Associate Badge

DAS-C01試験対応 🎉2025年の最新試験バージョンに対応した学習ガイドと試験対策を提供します。

資格概要

AWS Certified Data Engineer Associateは、AWSのデータエンジニアリングに特化した 認定資格です。データの収集、保存、処理、分析など、 データパイプラインの設計と実装に必要なスキルが評価されます。

資格のメリット

  • データエンジニアリングスキルの証明
  • データパイプライン設計の実践力
  • データセキュリティの理解
  • データエンジニアとしてのキャリア形成

実際の試験体験から

Data Engineer Associate試験は、実践的なデータ処理シナリオが中心です。 特に、S3、Glue、Athena、Redshift、Kinesisなど、データ関連サービスの 深い理解と、それらを組み合わせたパイプライン設計力が問われます。

合格体験：合格ラインの720点に対して、1000点で合格。

テストセンターでの受験のコツ

初めての方向け：重要な注意点

  • ✓
    到着時間について

    予約時間の30分前でも受験可能な場合があります。早めの到着でも柔軟に対応してくれることが多いので、 時間に余裕を持って行くことをおすすめします。

  • ✓
    待ち時間の過ごし方

    公共交通機関の遅延で試験に遅れるのは避けたいところ...。早めにテストセンター付近に到着しておくのがベストですが、 実はテストセンターのロビーではあらゆる勉強が禁止されています。 そのため、周辺のカフェで時間を潰すことをおすすめします。筆者も近くのカフェで最後の見直しをしていました。

  • ✓
    持ち物チェック

    重要：有効な身分証明書が2つ必要です！筆者の場合は、マイナンバーカードと運転免許証の組み合わせでOKでした。 この2つの準備を忘れると受験できないので要注意です。

  • ✓
    事前準備（トイレ問題）

    受付前にトイレを済ませておきのが鉄則です。実は筆者、コーヒーを飲むと 異常なほどトイレが近くなるタイプなんです（笑）試験前のカフェでは、 緊張もあってついつい飲みすぎてしまい...。幸い受付前に気づきましたが、 試験中のトイレ退室は時間のロスになるので要注意です！

当日の流れ

  1. 受付で身分証明書を提示
  2. 持ち物を専用ロッカーに保管
  3. 試験室のルール説明
  4. 試験開始

💡 補足情報

AWS認定試験は、すべての資格で同じテストセンターのルールが適用されます。 一度受験経験があれば、次回からはスムーズに受験できるはずです。

試験対策のヒント

1000点満点を目指すための学習アプローチ

1. ハンズオン実践を重視

理論だけでなく、実際にAWSコンソールで手を動かすことが重要です。 特に以下のサービスは必ず実践してください：

  • Kinesis Data Streams/Firehoseでのデータ取り込み
  • Glue ETLジョブの作成と実行
  • Athenaでのクエリ最適化
  • Lake Formationでのデータガバナンス設定

2. サービス間の連携を理解

単独のサービスだけでなく、以下のような組み合わせのシナリオを重点的に学習：

  • Kinesis → Glue → Redshift のストリーミング分析
  • S3 → Lake Formation → Athena のデータレイク構築
  • DynamoDB → Kinesis → Elasticsearch のリアルタイム検索

3. コスト最適化の視点

各サービスのコスト構造を理解し、以下のような最適化方法を押さえる：

  • S3のストレージクラスの使い分け
  • Redshiftのノードタイプとサイジング
  • Kinesisのシャード数の適切な設定
  • Glueジョブのワーカー設定の最適化

4. セキュリティベストプラクティス

データセキュリティに関する以下の観点を重点的に学習：

  • 転送中の暗号化（TLS/SSL）の適用シナリオ
  • 保存データの暗号化（KMS）の設定方法
  • きめ細かなIAMポリシーの設計
  • VPCエンドポイントの適切な使用

試験時の時間配分のコツ

問題の優先順位付け

  • 最初の10分で全問題をざっと確認
  • 確実に解ける問題を先に回答
  • 時間のかかる計算問題は後回し
  • 迷う問題はマークして最後に検討

見直しの重要性

1000点満点を獲得するためには、以下の見直し戦略が効果的でした：

  • 最低30分は見直し時間を確保
  • 特に計算を含む問題は必ずダブルチェック
  • 似たような選択肢がある問題は特に慎重に
  • マークした問題は複数の視点で再検討

合格者からのアドバイス

💡 実践的な学習が重要：
理論だけでなく、実際のシナリオに基づいたハンズオンラボを数多くこなすことで、 サービス間の連携や制約事項を体感的に理解できました。特に、データパイプラインの 構築は必ず手を動かして学習することをお勧めします。

💡 本番を想定した模擬試験：
公式の模擬試験を複数回実施し、毎回異なるアプローチで解くことで、 様々な角度から問題を理解することができました。これが1000点満点への 大きな要因となりました。

頻出問題パターン（2025年版）

1データ収集と取り込み高頻出

シナリオ1: リアルタイムデータ処理パイプライン

大手ECサイトで、ユーザーの行動データをリアルタイムで収集し、 パーソナライズされたレコメンデーションを提供する必要があります。 毎秒数千件のイベントデータが発生し、それらを確実に取り込んで 分析可能な形式に変換する必要があります。

要件：
  • 毎秒数千件のイベントデータの取り込み
  • データの順序保証が必要
  • データ損失は許容できない
  • リアルタイムでの分析が必要
  • コスト効率の最適化
lightbulb解法のポイント
stream
Kinesis Data Streamsの設計

データの流れを川に例えると分かりやすいですよ。Kinesisは大きな川のようなもので、 シャードは川の支流だと考えてください。たくさんのデータ（水）が流れてくる場合は、 複数の支流（シャード）に分けることで、スムーズに処理できます。

# シャード数を取得
aws kinesis describe-stream --stream-name order-stream   --query 'StreamDescription.Shards[*].ShardId' --output text

# シャード数を増やす（スケールアップ）
aws kinesis update-shard-count --stream-name order-stream   --target-shard-count 10 --scaling-type UNIFORM_SCALING

NOTE: シャード数の変更には数分かかります。 ピーク時に備えて、余裕を持った設定を心がけましょう。

save
Kinesis Data Firehoseの統合

Firehoseは、流れてきたデータを自動的に保存してくれる便利な仕組みです。 例えるなら、川の流れを見ながら自動で写真を撮影してアルバムに保存してくれるような イメージです。データを取りこぼすことなく、効率的に保存できます。

{
  "DeliveryStreamName": "order-stream",
  "ExtendedS3DestinationConfiguration": {
    "BucketARN": "arn:aws:s3:::my-data-lake",
    "BufferingHints": {
      "IntervalInSeconds": 300,
      "SizeInMBs": 128
    },
    "CompressionFormat": "SNAPPY",
    "DataFormatConversionConfiguration": {
      "Enabled": true,
      "InputFormatConfiguration": {
        "Deserializer": { "OpenXJsonSerDe": {} }
      },
      "OutputFormatConfiguration": {
        "Serializer": { "ParquetSerDe": {} }
      },
      "SchemaConfiguration": {
        "DatabaseName": "orders_db",
        "TableName": "orders",
        "RoleARN": "arn:aws:iam::123456789012:role/firehose-glue-access"
      }
    }
  }
}

NOTE: バッファリング設定は、 レイテンシーとコストのバランスを考慮して調整します。

analytics
Kinesis Data Analyticsの活用

Data Analyticsは、流れてくるデータをリアルタイムで分析できる 魔法のような仕組みです。例えば、通常より急に注文が増えた商品を 検知したり、不自然なログイン試行を見つけたりできます。

-- 1分間の注文数を監視するクエリ
CREATE OR REPLACE STREAM order_analytics (
    timestamp TIMESTAMP,
    order_count INTEGER,
    total_amount DOUBLE
);

CREATE OR REPLACE PUMP order_analytics_pump AS
INSERT INTO order_analytics
SELECT STREAM
    FLOOR(order_time TO MINUTE) as timestamp,
    COUNT(*) as order_count,
    SUM(amount) as total_amount
FROM order_stream
GROUP BY FLOOR(order_time TO MINUTE);

-- 異常検知のためのアラート条件
CREATE OR REPLACE STREAM order_alerts AS
SELECT STREAM
    timestamp,
    order_count,
    total_amount
FROM order_analytics
WHERE order_count > 1000;  -- 閾値を超えた場合にアラート

NOTE: 実際の閾値は、 過去のデータパターンを分析して決定します。

シナリオ2: バッチデータ取り込み自動化

複数の部門から日次で提供される数百のCSVファイルを、 自動的に取り込んでデータレイクに統合する必要があります。 ファイルの形式や項目は部門ごとに異なり、データクレンジングも必要です。

要件：
  • 異なるフォーマットのファイル処理
  • データ品質チェックの実装
  • エラーハンドリングと再処理
  • 処理状況の可視化
  • コスト最適化
解法のポイント：
  1. AWS Glue Crawlerの設定
    • スケジュール実行の設定
    • カスタムクラシファイアの作成
    • メタデータカタログの自動更新
  2. AWS Glue ETLジョブの実装
    • 動的フレームの使用
    • データ品質ルールの実装
    • エラーレコードの分離処理
  3. Step Functionsによるオーケストレーション
    • エラーハンドリングの実装
    • 再試行ロジックの設定
    • 通知連携の実装

2. データストレージと管理（高頻出）

シナリオ: データレイクハウスの設計

企業の全データを統合的に管理するデータレイクハウスを構築する必要があります。 生データから集計済みデータまで、様々な形式のデータを コスト効率よく保存しながら、高速なクエリ実行も実現する必要があります。

要件：
  • データ形式の最適化
  • ストレージ階層の適切な設計
  • 効率的なクエリパフォーマンス
  • コスト最適化
  • データガバナンスの実装
解法のポイント：
  1. S3ストレージ階層の設計
    • Raw Zone: S3 Standard
    • Processed Zone: S3 Intelligent-Tiering
    • Archived Zone: S3 Glacier
  2. Lake Formation権限管理
    • 列レベルのセキュリティ設定
    • タグベースのアクセス制御
    • データリネージの追跡
  3. Athenaクエリ最適化
    • パーティション設計
    • 圧縮形式の選択
    • クエリ結果のキャッシュ設定

おちゃめなエンジニア

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Web開発とラーメンを愛するエンジニア。技術の探求と美味しいラーメンを求めて日々奮闘中です。