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.

Quel est le rôle de la distribution key dans Redshift et comment l'impropre choix affecte les performances?

A Détermine la distribution des lignes entre nœuds ; une mauvaise clé crée du data skew et joins coûteux cross-node B Identifie la clé primaire pour l'indexation ; ne pas la configurer désactive les index et ralentit les SELECT C Compresse les données selon la clé ; une clé avec faible cardinalité maximise la compression Redshift D Encrypte les données avant stockage ; Redshift requiert une distribution key pour la sécurité KMS

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 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

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

Un pipeline de données doit ingérer 2 TB de données d'une API REST toutes les 6 heures avec des transformations complexes. Quelle approche recommandez-vous?

A Utiliser AWS Glue ETL avec des jobs serverless de durée variable, orchestrés par StepFunctions pour gérer les dépendances et les erreurs B Déployer des instances EC2 persistantes pour exécuter des scripts Python Apache Spark en continu C Combiner Lambda avec DynamoDB pour stocker l'état d'ingestion et traiter les transformations en temps quasi-réel D Utiliser Kinesis Data Firehose pour transférer les données directement vers Redshift sans transformations

Encore 31 questions dans l'examen complet

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