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Amazon DEA-C01 問題集 練習問題・模擬試験｜日本語版＆英語版対応

AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) 試験問題と答案

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最終更新日: 2026/10/14　 収録内容確認済　｜　PDF問題集: 全 130 問収録

Amazon DEA-C01試験対策の学習資料（PDF版：日本語・英語2言語セット）｜1年間（365日）無料アップデート付

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Amazon DEA-C01 問題集 仕様・サポート案内

対象試験 Amazon DEA-C01 — AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01)
収録問題数 全 130 問（解答付き／オンライン無料サンプル 405 問公開中）
提供形式・言語 PDF版（日本語版・英語版の2言語セット）
販売価格（税込） 6,880円（税込） ※1回払いの買い切り商品です。自動更新や追加請求はありません。
引き渡し・有効期間 決済完了後すぐにダウンロード可能（日本語版が準備中の科目は、英語版を即時ダウンロードのうえ、日本語版は準備完了次第ご登録メールへ自動送付・有効化されます）。ご購入日から1年間（365日間）無料アップデート対応（期間内の更新版も追加料金なしでダウンロード可能）。
お問い合わせ窓口 メールサポート：[email protected]（注文確認・再送・教材に関するご質問｜返金・交換条件）

Amazon DEA-C01 サンプル問題プレビュー（抜粋）

収録内容から抜粋したサンプル問題です。「解答・解説を表示」をクリックすると正解を確認できます。

サンプル問題 1： A data engineer is configuring an AWS Glue job to read data from an Amazon S3 bucket. The data engineer has set up the necessary AWS Glue connection details and an associated IAM role. However, when the data engineer attempts to run the AWS Glue job, the data engineer receives an error message that indicates that there are problems with the Amazon S3 VPC gateway endpoint. The data engineer must resolve the error and connect the AWS Glue job to the S3 bucket. Which solution will meet this requirement?

  • A: Update the AWS Glue security group to allow inbound traffic from the Amazon S3 VPC gateway endpoint.
  • B: Configure an S3 bucket policy to explicitly grant the AWS Glue job permissions to access the S3 bucket.
  • C: Review the AWS Glue job code to ensure that the AWS Glue connection details include a fully qualified domain name.
  • D: Verify that the VPC's route table includes inbound and outbound routes for the Amazon S3 VPC gateway endpoint.
正解：D
Explanation: The error message indicates that the AWS Glue job cannot access the Amazon S3 bucket through the VPC endpoint. This could be because the VPC’s route table does not have the necessary routes to direct the traffic to the endpoint. To fix this, the data engineer must verify that the route table has an entry for the Amazon S3 service prefix (com.amazonaws.region.s3) with the target as the VPC endpoint ID. This will allow the AWS Glue job to use the VPC endpoint to access the S3 bucket without going through the internet or a NAT gateway. For more information, see Gateway endpoints. Reference: Troubleshoot the AWS Glue error “VPC S3 endpoint validation failed” Amazon VPC endpoints for Amazon S3 [AWS Certified Data Engineer - Associate DEA-C01 Complete Study Guide]

サンプル問題 2： A retail company has a customer data hub in an Amazon S3 bucket. Employees from many countries use the data hub to support company-wide analytics. A governance team must ensure that the company's data analysts can access data only for customers who are within the same country as the analysts. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational effort?

  • A: Create a separate table for each country's customer data. Provide access to each analyst based on the country that the analyst serves.
  • B: Register the S3 bucket as a data lake location in AWS Lake Formation. Use the Lake Formation row-level security features to enforce the company's access policies.
  • C: Move the data to AWS Regions that are close to the countries where the customers are. Provide access to each analyst based on the country that the analyst serves.
  • D: Load the data into Amazon Redshift. Create a view for each country. Create separate 1AM roles for each country to provide access to data from each country. Assign the appropriate roles to the analysts.
正解：B
Explanation: AWS Lake Formation is a service that allows you to easily set up, secure, and manage data lakes. One of the features of Lake Formation is row-level security, which enables you to control access to specific rows or columns of data based on the identity or role of the user. This feature is useful for scenarios where you need to restrict access to sensitive or regulated data, such as customer data from different countries. By registering the S3 bucket as a data lake location in Lake Formation, you can use the Lake Formation console or APIs to define and apply row-level security policies to the data in the bucket. You can also use Lake Formation blueprints to automate the ingestion and transformation of data from various sources into the data lake. This solution requires the least operational effort compared to the other options, as it does not involve creating or moving data, or managing multiple tables, views, or roles. Reference: AWS Lake Formation Row-Level Security AWS Certified Data Engineer - Associate DEA-C01 Complete Study Guide, Chapter 4: Data Lakes and Data Warehouses, Section 4.2: AWS Lake Formation

サンプル問題 3： A media company wants to improve a system that recommends media content to customer based on user behavior and preferences. To improve the recommendation system, the company needs to incorporate insights from third-party datasets into the company's existing analytics platform. The company wants to minimize the effort and time required to incorporate third-party datasets. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

  • A: Use API calls to access and integrate third-party datasets from AWS Data Exchange.
  • B: Use API calls to access and integrate third-party datasets from AWS
  • C: Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from AWS CodeCommit repositories.
  • D: Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
正解：A
Explanation: AWS Data Exchange is a service that makes it easy to find, subscribe to, and use third-party data in the cloud. It provides a secure and reliable way to access and integrate data from various sources, such as data providers, public datasets, or AWS services. Using AWS Data Exchange, you can browse and subscribe to data products that suit your needs, and then use API calls or the AWS Management Console to export the data to Amazon S3, where you can use it with your existing analytics platform. This solution minimizes the effort and time required to incorporate third-party datasets, as you do not need to set up and manage data pipelines, storage, or access controls. You also benefit from the data quality and freshness provided by the data providers, who can update their data products as frequently as needed12. The other options are not optimal for the following reasons: B. Use API calls to access and integrate third-party datasets from AWS. This option is vague and does not specify which AWS service or feature is used to access and integrate third-party datasets. AWS offers a variety of services and features that can help with data ingestion, processing, and analysis, but not all of them are suitable for the given scenario. For example, AWS Glue is a serverless data integration service that can help you discover, prepare, and combine data from various sources, but it requires you to create and run data extraction, transformation, and loading (ETL) jobs, which can add operational overhead3. C. Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from AWS CodeCommit repositories. This option is not feasible, as AWS CodeCommit is a source control service that hosts secure Git-based repositories, not a data source that can be accessed by Amazon Kinesis Data Streams. Amazon Kinesis Data Streams is a service that enables you to capture, process, and analyze data streams in real time, such as clickstream data, application logs, or IoT telemetry. It does not support accessing and integrating data from AWS CodeCommit repositories, which are meant for storing and managing code, not data. D. Use Amazon Kinesis Data Streams to access and integrate third-party datasets from Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). This option is also not feasible, as Amazon ECR is a fully managed container registry service that stores, manages, and deploys container images, not a data source that can be accessed by Amazon Kinesis Data Streams. Amazon Kinesis Data Streams does not support accessing and integrating data from Amazon ECR, which is meant for storing and managing container images, not data. Reference: 1: AWS Data Exchange User Guide 2: AWS Data Exchange FAQs 3: AWS Glue Developer Guide : AWS CodeCommit User Guide : Amazon Kinesis Data Streams Developer Guide : Amazon Elastic Container Registry User Guide : Build a Continuous Delivery Pipeline for Your Container Images with Amazon ECR as Source

試験はこの世界で成功しやすいことの一つです。試験は前もって範囲を教えていますから、復習はこの範囲内の自分ができないところを探し続けています。GOWUKAKUはAmazon DEA-C01問題集を用いたAmazon DEA-C01（AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01)）試験の復習方法を案内しています。

一般的には、私たちが復習する習慣は、最初のページから読んで、知識ポイントごとに、公式ごとに記憶しようとするものです。この章を勉強してから、テーマを作って自分の状況をテストします。このように繰り返して、発見しましたか？私たちは入力する時に記憶することに慣れています。しかし、今GOWUKAKUは全く違った方法をお勧めします。

まずAmazon DEA-C01問題集を使って試験の知識点を理解します。

復習段階は、初めて本を読む時：

1 本を通読して、記憶しなくてもいいです。目的は前に習った内容をもう一度知ることです。

2 同時に、前の本に書いたポイントに注目して、自分が思っている新しいポイントをマークします。

このステップは、Amazon DEA-C01問題集における練習問題の演習と組み合わせて行うことができます。Amazon DEA-C01試験の題型と範囲、及び知識点の考察方法を研究します。

もうちょっと詳しく話し、私達の普段の習慣は直接に主次の勉強と知識点を区別しないです。でも、GOWUKAKUのAmazon DEA-C01問題集に収録された問題を通じて、試験範囲で問われる知識ポイントを整理します。

参考書を読み、要点をマークし、問題集の設問と解説を確認します。知識のポイントに沿ってAmazon DEA-C01問題集の関連設問と解答を整理し、参考書の該当箇所と照らし合わせながら理解を深めます（一部の設問には解答の下に解説が付記されています）。

これは最初のレビューですが、暗記する必要はなく、理解するだけなので、実際には非常に高速です。

Amazon DEA-C01問題集を使用して知識ポイントを覚えるのに役立てる

そして第二ステップに進みます

Amazon DEA-C01問題集を使って、本を読まないで、中の問題に答えます。一回目なので、あまり詳しくないです。本をめくる必要があります。似たような経験をしたことがある人なら、「全く思い出せないので、本をめくりに行きました。記憶効果が意外にいいです」ということが分かります。

知識ポイントがある本の位置は、記憶にとって大きな助けになります。Amazon DEA-C01問題集の出題テーマに沿って、提示された答えのあるページは記憶を絶えず強化していくほうがいいです。

さらに、各問題の後に、答えの手がかりと自分の習熟度を書き留めることもできます。 この「質問-回答-レビュー」プロセスは、習熟するまで実行できます。

要するに、このプロセスの本質は、入力中に記憶して適用する前のプロセスを放棄することですが、「出力のプロセスで学習、記憶、適用する」ことによって直接、1つのステップが実行され、効率が高くなります。

Amazon DEA-C01問題集を使って、自分の学習効果を評価します。試験の思考で勉強しています。学習の思考で勉強しています。

以上がAmazon DEA-C01問題集を活用したAmazon Data Engineer Associate試験の復習手順です。

アップデートについて

ご入金後、マイページからAmazon DEA-C01試験問題集の日本語版と英語版の2言語セット（PDF形式）をダウンロードできます。また、試験範囲の改訂や問題集の更新が行われた場合、ご購入日から1年間（365日間）は更新版を追加料金なしでダウンロードできます。返金の条件は返金ポリシーに従います。

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