Amazon Data Engineer Associate DEA-C01 — Lernleitfaden
Üben Sie beim Lernen. Jedes Konzept entspricht echten Prüfungsfragen mit verifizierten Antworten im Amazon-Prüfungscenter, oder üben Sie die komplette Prüfung mit zeitlich begrenzten Tests auf ExamRoll.io.
Dieser Leitfaden behandelt jede DEA-C01-Domäne ausführlich. Wählen Sie eine Domäne zur Vertiefung oder arbeiten Sie sie der Reihe nach durch.
Die Domänen
- Datenerfassung und -sammlung — Dieser Bereich behandelt die Muster, AWS-Services und operativen Details, die verwendet werden, um Rohdaten zuverlässig und skaliert in eine
- Datenspeicherung und Lake-Architektur — Dieser Bereich behandelt, wie AWS-Speicherdienste und Datenbank-Engines die Aufnahme großer Datenmengen, langlebige Archivierung, Abfrageleistung und
- Datenkatalogisierung und Metadatenmanagement — Athena ist für Metadaten vom Glue Data Catalog abhängig. Häufige Integrationspunkte und operative Stellschrauben: - Umgang mit Partitionen: Athena
- Datentransformation und -verarbeitung — Dieser Bereich behandelt die AWS-Services und -Muster, die zur Bereinigung, Transformation und Vorbereitung von Daten für Analysen und ML in großem
- Datenorchestrierung und Workflow-Management — Orchestrierung und Workflow-Management sind zentral für den Aufbau zuverlässiger, wartbarer Datenplattformen: Sie koordinieren
- Datenabfrage und -analyse — Dieser Bereich behandelt das Design, die Optimierung und den Betrieb von AWS-Services, die analytische Abfragen und BI auf großen Datensätzen
- Datensicherheit, Governance und Compliance — Dieser Bereich behandelt die Kontrollen, Services und Betriebsmuster, die Daten schützen, prüfbar und konform halten und gleichzeitig Analysen
- Überwachung und Fehlerbehebung von Datenpipelines — Die Überwachung und Fehlerbehebung von Datenpipelines ist entscheidend, um die rechtzeitige und genaue Bereitstellung von Streaming- und Batch-Daten
- Kostenoptimierung für Daten-Workloads — Die Kostenoptimierung für Daten-Workloads stellt sicher, dass Speicher-, Rechen- und Datenverarbeitungspipelines einen Mehrwert liefern, ohne dass
- Datenqualität, Validierung und Observability — Dieser Bereich behandelt die End-to-End-Praktiken und AWS-Services, die verwendet werden, um die Korrektheit von Daten sicherzustellen, Anomalien zu
Bereit zum Üben?
- Durchsuchen Sie alle Fragen mit verifizierten Antworten → — kostenlos, mit Erklärungen.
- Starten Sie zeitlich begrenzte Übungstests auf ExamRoll.io → — die komplette Fragensammlung, in über 20 Sprachen.
Pass the whole exam — not just this question
You found this answer. Get every verified question and explanation in one place, and save hours of prep. Free to start.
Bestehe deine Prüfung →