お世話になっております。水木です。
このたび AWS Certified Data Engineer – Associate（DEA-C01）に合格しました。
私自身、新しい資格の取得を検討する際には、必ず他の方の合格体験記を読むようにしています。
勉強期間や使用教材だけでなく、
- どのようなバックグラウンドで受験したのか
- なぜその資格を取得しようと思ったのか
- どのようにモチベーションを維持したのか
といった点を参考にしています。
本記事も、これからDEAの受験を検討されている方の参考になれば幸いです。
※ DEAの試験概要や出題ドメインについては多くの解説記事があるため、本記事では学習方法や実際に学んだ内容を中心に紹介します。
DEA 取得前のレベル
■AWS実務経験
約1年半
現在はAWS設計・構築案件に参画しています。
■ 保有AWS資格
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CLF
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AIF
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SAA
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SOA
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DVA
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MLA
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SAP
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SCS
■ DEA試験範囲の業務経験
前現場でETLサーバーの運用・保守をしていたのでETLの概念自体は知っていましたが
DEA試験範囲の業務・サービス利用経験はなしです。
前案件でETLサーバーの運用・保守を担当していたため、ETLの概念自体は理解していました。
しかし、DEA試験で頻出となる以下サービスについては、業務での利用経験はありませんでした。
- AWS Glue
- Amazon Redshift
- Amazon Athena
- Amazon Kinesis
- AWS Lake Formation
- Amazon MWAA
そのため、ほぼ未経験の状態から学習をスタートしました。
勉強方法
① テキスト学習（約1週間）
まずは全体像を把握するために書籍から学習を開始しました。
未経験分野だったこともあり、いきなり問題演習に入るのではなく、
- データレイク
- データウェアハウス
- ETL / ELT
- ストリーミングデータ処理-
といった概念を整理することを目的に3周ほど読み込みました。
特に印象に残ったのは、近年はETLよりもELTが主流になっているという点です。（後述するweb模試には載ってない内容だったので）
従来は変換後にロードしていましたが、
S3やRedshiftのような高性能なストレージ・分析基盤が普及したことで、
「まず保存し、その後必要に応じて変換する」
というアーキテクチャが一般的になっていることを学びました。
利用教材：
独学合格 AWS認定データエンジニア‐アソシエイト テキスト&問題集
① Cloudtech（約1か月）
CloudTechの問題集を活用しました。
旧問題80問に加え、新問題約250問を3周実施しました。
問題ごとにブックマークを付けられるため、
- 赤：正解したが理解が曖昧
- 青：1回間違えた
- 緑：複数回間違えた
という形で管理し、試験直前は緑のみを重点的に復習しました。
② Udemy（約2週間）
【最短合格！2026年最新版】AWS認定データエンジニア アソシエイト【DEA-C01】模擬試験+ 練習問題
模擬試験1～5を3周実施しました。
CloudTechとUdemyを組み合わせることで問題パターンに慣れることができ、本番でも類似問題が数問出題されました。
③ その他
- gemini
教材の解説だけでは理解しきれない部分についてはGeminiを活用しました。
特に以下のサービスは、単純な暗記ではなく仕組みまで理解することが重要だと感じました。
- AWS Glue
- Amazon Redshift
- Amazon Athena
- AWS Step Functions
- Amazon MWAA
例えば、
「AthenaとRedshiftはどちらもSQLで分析できるが、ユースケースはどう違うのか」
「Glue JobとGlue Crawlerの役割の違いは何か」
といった点を繰り返し調べながら理解を深めました。
学習を通して特に重要だと感じたポイント
DEAは単なるサービス暗記試験ではなく、
「データ基盤をどのように設計するか」
を問われる試験だと感じました。
特に以下は重点的に押さえておくことをおすすめします。
Glue関連
-
Glue Crawler
-
Glue Data Catalog
-
Glue Job
-
Glue Studio
-
Glue Schema Registry
それぞれの役割を整理して理解しておく必要があります。
Redshift
本試験ではRedshift関連の出題が非常に多い印象でした。
特に、
- ソートキー
- ディストリビューションキー
- マテリアライズドビュー
- Redshift Spectrum
- Serverless
などの特徴は押さえておくべきです。
ストリーミング処理
- Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Kinesis Data Firehose
- Amazon Managed Service for Apache Flink
の違いは頻出です。
「リアルタイム分析を行いたい場合はどのサービスを選択するべきか」
という観点で理解すると整理しやすいと思います。
試験当日
模擬試験よりも深い内容が出題され、想像以上に難しく感じました。
特にRedshift関連は実務経験がないとイメージしづらい問題もありました。
また、サービス名や機能を暗記しているだけでは解けず、
「なぜそのサービスを選択するのか」
まで理解していなければ正答できない問題が多かった印象です。
まとめ
個人的には、これまで受験したAWS Associate資格の中で最も難しく感じました。
一方で、DEAで学ぶ内容はデータ分析基盤やAI基盤の理解にも直結します。
実際に、
- Amazon Bedrock
- SageMaker
などのサービスを活用する際にも、
「データをどのように収集し、保存し、加工し、分析するか」
という考え方は非常に重要になります。
そのため、これからMLAやAIPの取得を目指す方は、先にDEAを学習しておくことで理解が深まるのではないかと思います。
本記事がこれから受験される方の参考になれば幸いです。