Quelles ressources sont clés pour AWS DEA-C01 ?

Cours Stefan Marek sur Udemy, tests Dojo, fiches Anki et ChatGPT pour l'analyse de scénarios. Dojo est le plus proche de l'examen.

Sur quoi se concentrer en préparation ?

ETL (Glue), Athena (partitions), Redshift (tuning), S3, Kinesis. Pratique de cas avec cas limites.

Combien de temps pour la préparation ?

2 mois à 4–5 heures par jour, fiches quotidiennes et tests chronométrés.

AWS DEA-C01 : comment réussir sans expérience cloud

L'article décrit la préparation pour AWS DEA-C01 sans expérience IT : ressources Udemy, Dojo, Anki, ChatGPT. Focus sur ETL (Glue), analytique (Athena, Redshift), streaming. Réussi avec 805/1000 après 2 mois.

By Sudonull Editorial Team • Published 2026-04-14 • Updated 2026-04-14

Préparation et réussite de l'AWS DEA-C01 : l'expérience d'un ingénieur de données sans bagage IT

Vous pouvez réussir l'AWS Certified Data Engineer Associate (DEA-C01) sans expérience préalable dans le cloud en étudiant de manière systématique pendant 2 mois à raison de 4–5 heures par jour. Score : 805/1000. Focus de l'examen : stockage de données (S3), ETL (Glue), analytique (Athena, Redshift), streaming (Kinesis), monitoring (CloudWatch). La pratique concrète avec les cas Dojo et les flashcards Anki vous aide à saisir les nuances du choix des services.

Ressources et séquence de préparation

Démarrez avec AWS Skill Builder : le cours Cloud Practitioner pour une compréhension de base de l'architecture cloud. Passez ensuite au cours principal de Stefan Marek sur Udemy (22 heures de vidéo + tests de pratique). Il couvre 50–60 % des sujets de l'examen mais va trop en profondeur sur la sécurité et les conteneurs. ETL et streaming nécessitent une pratique supplémentaire.

Outil clé : tests Dojo (AWS Certified Data Engineer Associate DEA-C01 Practice Exam 2025) :

Mode Révision : Répondez avec vos propres mots avant de vérifier les options.
Analysez les scénarios : pipelines de données, problèmes spécifiques à une étape, cas limites (coût, latence, infrastructure).

Algorithme de décomposition des questions :

Décomposez le pipeline et le problème.
Sélectionnez les services en fonction du scénario.
Vérifiez les cas limites (moins cher/plus rapide/sans infrastructure supplémentaire).
Éliminez les options similaires en fonction de différences subtiles.

Anki pour la mémorisation :

Flashcards de faits après chaque section de cours.
Cas problématiques : jobs Glue lents, petites partitions dans Athena, perte de paquets dans Kinesis.
150–200 révisions par jour.

Utilisez ChatGPT comme mentor : décrivez le scénario, proposez une solution, et demandez des questions orientées pour l'affiner. Cela développe votre capacité à repérer les pièges.

Processus d'examen

Prenez rendez-vous pour l'examen une semaine après avoir obtenu 70–80 % aux tests de pratique chronométrés. Les non-anglophones ont +30 minutes. Centre d'examen : sécurité stricte, stations isolées avec casques anti-bruit.

65 questions, 170 minutes. Le flux des questions suit Dojo : des définitions de base à l'analyse approfondie de Glue (syntaxe), Athena (optimisation des partitions), Redshift (distribution des nœuds), S3. SageMaker et networking sont rares.

Ce qui compte le plus

ETL et analytique dominent : Glue, Athena, Redshift — 60 % des questions.
Pratique > théorie : Dojo vous entraîne à différencier les options via les cas limites.
Flashcards pour la mémorisation : Revoyez les problèmes typiques (partitions, perte de données) quotidiennement.
Les scénarios sont clés : Concentrez-vous sur les pipelines, coûts et latences.
Le résultat organise vos connaissances : Directement applicable à des projets personnels.

— Editorial Team