Comment passer l'examen blanc DEA-C01 ?

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Quel est le seuil de réussite ?

Le seuil de réussite varie selon la certification officielle.

Puis-je refaire l'examen plusieurs fois ?

Oui, autant de fois que vous le souhaitez.

Les corrections sont-elles fournies ?

Oui, chaque réponse est expliquée en détail.

Examen DEA-C01 — DEA-C01 — AWS Certified Data Engineer — Associate | Questions d'entraînement

À propos de l'examen DEA-C01

L'examen DEA-C01 — DEA-C01 — AWS Certified Data Engineer — Associate — est proposé par AWS et fait partie des certifications IT les plus reconnues au niveau international. Cette épreuve évalue vos compétences pratiques et théoriques dans le domaine de aws certified data engineer — associate. L'entraînement Certifexpress comprend 36 questions au format officiel pour une durée de 72 minutes. Sur cette page, découvrez 5 exemples de questions représentatives pour évaluer votre niveau avant de commencer l'entraînement complet.

Comment se préparer à l'examen DEA-C01 ?

Révisez les concepts clés couverts dans le guide officiel de l'examen DEA-C01.

Entraînez-vous régulièrement avec des questions au format réel pour vous familiariser avec la structure de l'épreuve.

Identifiez vos points faibles grâce aux explications détaillées fournies après chaque réponse.

Gérez votre temps : simulez les conditions réelles de l'examen en vous chronométrant.

Rejoignez la communauté Certifexpress pour partager vos retours d'expérience avec d'autres candidats.

5 exemples de questions — DEA-C01

Ces questions sont extraites aléatoirement de la banque de questions officielle. Les réponses correctes ne sont pas indiquées ici — elles sont révélées lors de l'examen complet.

Expliquez la différence entre un entrepôt de données (Data Warehouse) et un data lake en termes d'architecture de données.

A DW : données structurées prétraitées, schéma défini avant chargement (schema-on-write) ; Lake : données brutes variées, schéma à la lecture (schema-on-read) B DW utilise SQL uniquement, Lake supporte SQL, NoSQL et formats propriétaires ; aucune différence structurelle C DW scale horizontalement sur S3, Lake scale verticalement sur RDS ; le DW est plus coûteux D Lake est une version moderne de DW utilisant AWS, tandis que DW est limité aux solutions on-premise

Un architecte doit concevoir un système de alerting en temps réel si les données entrant dans le lake dépassent les seuils de qualité. Quel pattern recommandez-vous?

A Kinesis Firehose transforme les données via Lambda (validation), CloudWatch Alarms déclenche SNS si erreurs détectées B Glue Data Quality tasks avec évaluations post-ingestion, rapports daily envoyés par email C S3 Object Lambda pour intercepter les objets et valider avant stockage, error logs et alertes D EventBridge rules sur S3 PutObject events, appelle SQS, puis Batch pour analyser les données ingérées

Un administrateur observe une requête Redshift qui s'exécute à 80% de la limite de mémoire disponible du nœud. Comment optimiser?

A Réduire les spill-to-disk via optimisation des joins (broadcast small table), compression, et distribution key appropriée B Ajouter immédiatement un nœud supplémentaire pour augmenter la mémoire du cluster C Modifier le timeout de requête pour tolérer la mémoire élevée sans intervention D Migrer la table vers RDS pour la décharger de Redshift et réduire la consommation mémoire

Une entreprise ingère des données IoT de 1 million d'appareils avec formats variés. Comment normaliser les entrées?

A Kinesis Data Streams → Lambda (parse/normalize) → Firehose → S3 (partitionné) ; Glue Catalog pour métadonnées unifiées B IoT Core → DynamoDB streams → EMR cluster pour batch processing quotidien avec Spark C MQTT brokers → SQS → EC2 instances pour décompresser et normaliser avant S3 D S3 Object Lambda pour normaliser à la lecture ; appliquer les transformations lors de la requête utilisateur

Qu'est-ce que le partitioning par date améliore principalement dans les performances Athena?

A Partition pruning : Athena scanne uniquement les partitions S3 nécessaires au lieu de scanner tout le dataset B Compression automatique des données au sein de chaque partition pour réduire la taille globale du dataset C Réplication automatique des partitions actives en cache SSD pour accélération des lectures répétées D Création d'index inversé sur la colonne date pour des recherches binaires ultra-rapides

Encore 31 questions dans l'examen complet

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