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 administrateur doit réduire les coûts Redshift pour un dataset de 10 TB peu interrogé. Quelle approche est la plus économique?

A Migrer vers Redshift Spectrum pour interroger les données directement depuis S3 sans cluster Redshift actif B Downgrader le cluster Redshift vers des nœuds ra3 plus petits pour réduire les ressources allouées C Implémenter une archive externe Redshift vers Glacier avec rappel à la demande D Migrer l'entièreté des données vers Athena sur S3 et supprimer complètement le cluster Redshift

Quel rôle joue la compressimation (ex: Snappy, Gzip) dans l'optimisation des coûts Athena?

A Réduit les GB scannés facturés : Athena charge les données compressées et facture les GB décompressés scannés B Élimine la facturation sur Athena en compressant les résultats avant de les retourner à l'utilisateur C Accélère uniquement la requête sans impact sur les coûts, la facturation dépend de la taille source brute D Réduit le coût de stockage S3 mais augmente les frais Athena dues au CPU de décompression

Un administrateur observe que les requêtes Athena sur un dataset partitionné par date/région prennent 5 minutes. Le dataset fait 100 TB total, avec seulement 50 GB requis pour la requête. Quel est le problème probable?

A Les statistiques du catalogue Glue ne sont pas à jour, causant un mauvais pruning des partitions et un scan inutile B Le nombre de fichiers S3 est trop élevé (millions de petits fichiers), augmentant la latence d'énumération C Les données ne sont pas compressées, donc Athena scanne l'intégralité des 100 TB malgré les partitions D Le format de stockage utilisé est JSON au lieu de Parquet, rendant le pruning de partition impossible

Décrivez les implications de performance/coût quand on choisit entre un partitioning fin (milliers de partitions) vs partitioning grossier.

A Fin : meilleur pruning mais métadonnées volumineuses et liste S3 lente ; Grossier : moins de overhead métadonnées mais moins de pruning B Fin : plus rapide toujours, pas de tradeoff ; Grossier : utile que pour l'archivage des anciennes données C Fin : augmente les coûts de compression ; Grossier : réduit les appels API S3 sans impact de performance D Fin : optimal pour très petits datasets ; Grossier : obligatoire pour volumes > 100 TB

Comment Redshift optimise-t-il les performances des requêtes analytiques par rapport à des bases relationnelles traditionnelles?

A Par stockage columnar, compression native, parallel query execution et distribution des données selon une clé de distribution B En répliquant automatiquement les tables sur plusieurs régions AWS et utilisant un cache distribué global C Par indexation automatique de tous les colonnes et maintenance dynamique des statistiques en temps réel D En convertissant les requêtes SQL standard en requêtes NoSQL exécutées par DynamoDB

Encore 31 questions dans l'examen complet

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