AWS Data Analytics
Examen blanc AWS DAS-C01
RetiréPlus de 83 questions avec des explications détaillées. Simulation chronométrée réaliste.
À propos de cet examen
La certification AWS Certified Data Analytics Specialty (DAS-C01) valide une expertise dans la conception, la création, la sécurisation et la maintenance de solutions analytiques sur AWS. Elle couvre l'ensemble du cycle de vie de l'analytique des données : collecte avec Kinesis Data Streams, Kinesis Data Firehose et IoT Core ; stockage avec S3, Redshift et DynamoDB ; traitement avec EMR, Glue et Lambda ; analyse avec Athena, QuickSight et OpenSearch ; et visualisation pour restituer les enseignements aux parties prenantes. L'examen évalue votre capacité à choisir le service analytique adapté à un scénario donné : quand utiliser Redshift plutôt qu'Athena, quand préférer EMR à Glue, et comment optimiser les performances et le coût des requêtes. Vous devrez maîtriser en profondeur les modèles d'architecture de data lake, la conception de pipelines ETL, l'analytique en flux temps réel et la gouvernance des données. Les sujets de sécurité incluent le chiffrement, le contrôle d'accès avec Lake Formation et le partage de données entre comptes. Cette certification est idéale pour les data engineers et les analystes qui architecturent des solutions analytiques de bout en bout sur AWS.
Ce que vous allez apprendre
Format de l'examen
Score de réussite
750 sur 1000
Questions
65 questions (50 notées, 15 non notées)
Durée limite
170 minutes
Format
Choix unique et choix multiples
À qui s'adresse cet examen
- Data engineers construisant des pipelines analytiques sur AWS
- Architectes de données concevant des solutions de data lake et d'entrepôt de données
- Développeurs décisionnels utilisant les services analytiques AWS
- Architectes de solutions spécialisés dans les charges de travail de données et d'analytique
Prérequis recommandés
- 5 ans ou plus d'expérience en analytique des données, dont 2 ans ou plus sur AWS
- Expérience des services analytiques AWS (Kinesis, Glue, Athena, Redshift, EMR)
- Compréhension de l'architecture de data lake et de la conception de pipelines ETL
- Familiarité avec le SQL et les notions de modélisation de données
Conseils pour l'examen
Connaissez parfaitement la famille Kinesis : Data Streams, Firehose et Analytics — quand utiliser chacun et leurs caractéristiques de mise à l'échelle
Comprenez les composants de Glue : crawlers, jobs, Data Catalog, et leur intégration avec Athena et Redshift Spectrum
Étudiez les styles de distribution Redshift (KEY, ALL, EVEN) et les clés de tri pour optimiser les performances des requêtes
Apprenez les stratégies de partitionnement des données S3 et la dépendance des performances des requêtes Athena à la conception des partitions
Certifications associées
Plan de l'examen
Durée
170 minutes
Questions
Plus de 83 questions
Format
Choix multiples
Environnement de simulation sûr et sécurisé