AWS Data Analytics
Examen de práctica de AWS DAS-C01
RetiradoMás de 83 preguntas con explicaciones detalladas. Simulación cronometrada realista.
Acerca de este examen
La certificación AWS Certified Data Analytics Specialty (DAS-C01) valida la experiencia en el diseño, la creación, la protección y el mantenimiento de soluciones de analítica en AWS. Cubre todo el ciclo de vida de la analítica de datos: recopilación con Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose e IoT Core; almacenamiento con S3, Redshift y DynamoDB; procesamiento con EMR, Glue y Lambda; análisis con Athena, QuickSight y OpenSearch, y visualización para trasladar los hallazgos a las partes interesadas. El examen evalúa tu capacidad para elegir el servicio de analítica adecuado en cada escenario: cuándo usar Redshift en lugar de Athena, cuándo preferir EMR a Glue y cómo optimizar el rendimiento y el coste de las consultas. Necesitarás un conocimiento profundo de los patrones de arquitectura de data lake, el diseño de pipelines ETL, la analítica de streaming en tiempo real y la gobernanza de datos. Los temas de seguridad incluyen el cifrado, el control de acceso con Lake Formation y el uso compartido de datos entre cuentas. Esta certificación es ideal para ingenieros y analistas de datos que diseñan soluciones de analítica de extremo a extremo en AWS.
Lo que vas a aprender
Formato del examen
Puntuación de aprobado
750 de 1000
Preguntas
65 preguntas (50 puntuadas, 15 sin puntuar)
Tiempo límite
170 minutos
Formato
Opción única y opción múltiple
A quién va dirigido este examen
- Ingenieros de datos que construyen pipelines de analítica en AWS
- Arquitectos de datos que diseñan soluciones de data lake y de almacén de datos
- Desarrolladores de inteligencia de negocio que usan los servicios de analítica de AWS
- Arquitectos de soluciones especializados en cargas de trabajo de datos y analítica
Requisitos recomendados
- 5 años o más de experiencia en analítica de datos, de los cuales 2 o más en AWS
- Experiencia con los servicios de analítica de AWS (Kinesis, Glue, Athena, Redshift, EMR)
- Comprensión de la arquitectura de data lake y del diseño de pipelines ETL
- Familiaridad con SQL y con los conceptos de modelado de datos
Consejos para el examen
Conoce al detalle la familia Kinesis: Data Streams, Firehose y Analytics; cuándo usar cada uno y sus características de escalado
Comprende los componentes de Glue: crawlers, trabajos, Data Catalog y su integración con Athena y Redshift Spectrum
Estudia los estilos de distribución de Redshift (KEY, ALL, EVEN) y las claves de ordenación para optimizar el rendimiento de las consultas
Aprende las estrategias de partición de datos en S3 y cómo depende el rendimiento de las consultas de Athena del diseño de las particiones
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Estructura del examen
Duración
170 minutos
Preguntas
Más de 83 preguntas
Formato
Opción múltiple
Entorno de simulación seguro y protegido