PRACTICE練習問題

Data Engineer Associate（DEA-C01）の練習問題 100問

データパイプライン・データレイク・Glue・Athena・Redshift。データ基盤を組む側。 この問題は、執筆者が公式ドキュメントを出典に一から作った独自問題です。本試験の問題の再現・転載ではありません。各問に公式ドキュメントの出典を付けています。

受験日から逆算して計画する（学習プラン） ／ 試験の版・時間・受験料（AWS 認定の一覧） ／ 関連する記事: 分析サービスの選び方｜Athena・Redshif...・AWS Lake Formation とは何か｜デ...・Athena のクエリが S3 を読む仕組み｜パー...

WHAT'S INSIDE

DEA-C01 の練習問題 100問の分野と扱うサービス

DEA-C01 の試験ガイドが示す分野ごとに問題を分けています。問題数は分野の配分に合わせたもので、どの分野も公式ドキュメントを出典に作っています。

分野	問題数	多く扱うサービス
データの取り込みと変換	34問	Amazon S3、AWS Glue、Amazon Kinesis Data Streams、Amazon Data Firehose、AWS Lambda
データストアの管理	26問	Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon DynamoDB、AWS Glue
データの運用とサポート	22問	AWS Glue、Amazon Athena、Amazon CloudWatch、Amazon QuickSight、AWS Lambda
データのセキュリティとガバナンス	18問	Amazon S3、AWS Lake Formation、AWS Glue、Amazon VPC、Amazon Redshift

SAMPLE QUESTIONS

DEA-C01 の見本の問題（分野ごとに1問）

全100問のうち、分野ごとに1問を答えと解説つきで載せています。残りの問題は、上の4つのモードから解けます。

データの取り込みと変換DEA-C01 #1

モバイルアプリのクリックイベントを数分以内に Amazon S3 のデータレイクへ届けたいと考えています。受信側でシャード数の管理や独自の配信コードの運用はしたくありません。最も運用負荷が低い取り込み方法はどれですか？

• AAmazon Kinesis Data Streams に書き込み、Amazon EC2 上の独自コンシューマーで S3 に書き出す
• BAmazon Data Firehose のストリームに送り、送信先を S3 に設定する
• CAmazon SQS キューに送り、AWS Lambda で 1 件ずつ S3 にオブジェクトとして保存する
• DAmazon MSK クラスターを作成し、Kafka コンシューマーアプリケーションで S3 に書き出す

答えと解説を見る

正解: B

Amazon Data Firehose はフルマネージドの配信サービスで、バッファリングして S3 などの送信先へ自動で書き込むため、シャード管理や配信コードが不要です。Kinesis Data Streams や MSK はコンシューマーを自前で運用する必要があり、SQS＋Lambda で1件ずつ保存すると小さなファイルが大量にできて後段の分析効率も下がります。

公式の出典

• What is Amazon Data Firehose?

データストアの管理DEA-C01 #35

アプリのログを S3 に保存しています。最初の 30 日は障害調査で頻繁に参照し、その後 1 年間は監査のためにまれに参照され、取り出しに数時間かかっても構いません。1 年を過ぎたら不要です。コストを最小にしつつ運用を自動化する方法はどれですか？

• Aすべて S3 Standard に置き、1 年後に手動で削除する
• Bライフサイクルルールで 30 日後に Glacier Flexible Retrieval へ移し、1 年後に失効させる
• C最初から S3 Glacier Deep Archive に保存する
• D最初から S3 One Zone-IA に保存し、毎月実行するスクリプトで作成から 1 年を過ぎたオブジェクトを探して削除する

答えと解説を見る

正解: B

アクセス頻度が時間とともに下がり、取り出しに数時間かかってもよいデータは、ライフサイクルルールでアーカイブ系のストレージクラスへ移行し、不要になったら失効させるのが適切です。Standard のままではコストが高く、最初から Deep Archive にすると最初の 30 日の頻繁な参照に応えられません。スクリプトによる削除は運用負荷が残ります。

公式の出典

• Managing the lifecycle of objects
• Understanding and managing Amazon S3 storage classes

データの運用とサポートDEA-C01 #61

社内の多くの部署が Athena でアドホック分析をしています。条件を付け忘れた1本のクエリがテーブル全体をスキャンし、想定外の料金が発生しました。1本のクエリが一定量以上のデータをスキャンしたら自動で止まるようにしたいです。最も適切な方法はどれですか？

• AAthena のワークグループでクエリごとのデータ使用量の制限を設定する
• BAWS Budgets で月額の予算アラートを設定する
• CS3 バケットのリクエストメトリクスを有効にする
• Dすべてのユーザーからクエリの実行権限を外し、依頼制にする

答えと解説を見る

正解: A

Athena のワークグループでは、クエリごとのスキャン量の上限（データ使用量の制御）を設定でき、上限を超えたクエリは取り消されます。Budgets は予算超過を通知するだけでクエリを止めず、S3 のリクエストメトリクスは観測の手段です。実行権限を外すと分析業務が成り立ちません。

公式の出典

• Configure per-query and per-workgroup data usage controls

データのセキュリティとガバナンスDEA-C01 #83

データレイクの顧客テーブルには氏名・電話番号の列と、購買の集計に使う列があります。分析担当者には購買の列だけを見せ、個人を特定できる列はクエリ結果に出さないようにしたいです。テーブルを分割せずに実現する方法はどれですか？

• AS3 のバケットポリシーで個人情報の列へのアクセスを拒否する
• BAWS Lake Formation で分析担当者に列を限定したテーブルの権限を付与する
• C個人情報の列を削除したコピーのテーブルを毎日作る
• DIAM ポリシーで Athena の StartQueryExecution を拒否する

答えと解説を見る

正解: B

Lake Formation では、Data Catalog のテーブルの権限を付与するときに列を指定（または除外）でき、利用者は許可された列だけをクエリ結果で見られます。S3 のバケットポリシーはオブジェクト単位の制御で、ファイル内の列は区別できません。コピーのテーブルは二重管理になり、クエリの実行自体を拒否すると分析ができません。

公式の出典

• Data filtering and cell-level security in Lake Formation

READ FIRST

DEA-C01 の論点を記事で読む

• 分析サービスの選び方｜Athena・Redshift・EMR・Glue を頻度とクエリの形で使い分ける設計
• AWS Lake Formation とは何か｜データレイクの権限を列・行・タグで一元管理し、IAM との分担を説明する
• Athena のクエリが S3 を読む仕組み｜パーティション・列指向形式・スキャン量で「速さと料金」が決まる理由
• クラウド移行の設計｜7R の決め方・移行の順番・切り替えの判断軸
• Amazon DynamoDB とは何か｜キーで引く NoSQL を、パーティションキーとアクセスパターンで理解する
• データレイクとは何か｜S3・Glue Data Catalog・Athena の基本形と、データウェアハウスとの違い