Comment passer l'examen blanc DEA-C01 ?

Cliquez sur le bouton « Commencer l'examen » sur cette page pour accéder à l'examen blanc DEA-C01 en ligne, gratuitement, avec correction immédiate à la fin.

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.

Un architecte doit ingérer des données d'une API qui expose 10 millions de records avec pagination curseur. Quel pattern minimise la latence?

A Paralléliser les appels API via Lambda avec invocations asynchrones StepFunctions, paginer en parallèle avec curseurs décalés B Créer une Lambda unique qui pagine séquentiellement et stocke les données directement dans RDS C Utiliser Glue ConnectionType pour la source API avec retry exponential intégré D Configurer une réplication native Kinesis depuis l'API source vers Firehose vers S3

Une application doit traiter 100 000 événements par seconde en temps quasi-réel avec une latence < 1 minute. Quel service AWS est le plus approprié?

A Kinesis Data Streams pour l'ingestion, Lambda pour le traitement déclenché, DynamoDB pour l'agrégation temps réel B Glue ETL en mode streaming avec une fréquence d'exécution de 1 minute sur des fichiers S3 C EventBridge pour router les événements vers SQS, puis Batch pour le traitement en parallèle D RDS avec des triggers pour capturer les événements et Apache Kafka auto-managé pour le streaming

Comment Lake Formation simplifie le gouvernance des données multi-account par rapport à une approche IAM-only?

A Lake Formation Data Lake Admin centralise les permissions et métadonnées ; resource-based policies cross-account sans gérer IAM complexes B IAM-only est suffisant ; Lake Formation n'ajoute aucune valeur pour multi-account governance C Lake Formation automatise la replication des données entre accounts sans nécessiter S3 cross-account policies D Lake Formation remplace IAM complètement ; les permissions IAM deviennent obsolètes après activation Lake Formation

Un administrateur doit appliquer des transformations de données conditionnelles basées sur la valeur d'une colonne source. Quel outil est le plus approprié?

A Glue PySpark job avec broadcasting de lookup tables et transformations avec Spark SQL + UDFs personnalisées B Athena avec requêtes SQL CASE/WHEN exécutées mensuellement pour créer des tables transformées C Lambda avec DynamoDB pour stocker les règles de transformation, invoquer par S3 events D Redshift avec stored procedures définissant la logique conditionnelle et UPDATE/INSERT batch quotidien

Expliquez la différence entre 'cold storage' (Glacier) et 'archive' dans le contexte AWS data lake.

A Glacier : accès minutes/heures, coût stockage faible, retrieval payant ; Archive : accès heures/jours, stockage très faible B Glacier et Archive sont identiques ; AWS utilise les termes interchangeablement dans S3 tiers C Archive : copies multiples Glacier pour haute dispo ; Glacier : stocker une seule copie D Archive : optimisé pour compressibilité ; Glacier : pas de support compression, stocke les données brutes

Encore 31 questions dans l'examen complet

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