【評判】AWS認定データエンジニア - アソシエイト（DEA-C01）模擬試験問題集 2026年版

数あるDEAの教材から本教材を観覧いただきありがとうございます！

更新履歴

• 2026/2:  出題順序固定版の演習問題を追加しました。※出題順序固定版は演習1~4と同じ問題です。

なぜこの問題集が必要なのか？

AWS認定データエンジニア - アソシエイト（DEA-C01）試験は、2023年に新設されたデータ専門の認定資格です。従来のBig Data Specialty認定を進化させ、より実務に即した実践的なデータエンジニアリングスキルが求められるようになりました。

本問題集は最新のDEA-C01試験傾向に完全対応しています。

DEA-C01で特に重視される要素：

• モダンデータサービス（Glue、Lake Formation、Redshift Serverless）への深い理解

• データパイプラインの自動化とオーケストレーション設計

• 行レベル・列レベルでのきめ細かいセキュリティ制御

• データフォーマット最適化とパフォーマンスチューニング

• コスト最適化とスケーラビリティの両立

• 実務に即した複合的なデータ統合シナリオ

本問題集の圧倒的な特徴

1. 2026年最新トレンド完全対応

最新のAWSデータサービスアップデートと試験傾向を反映した問題構成。AWS Glue Schema Registry、Lake Formation行レベルセキュリティ、Redshift Serverless、DataSyncなど、DEA-C01で頻出する分野を網羅。

2. 実務レベルの深い解説

単なる正解提示ではなく「なぜその選択肢が最適なのか」「実際の運用では何を考慮すべきか」まで詳細解説。データエンジニアとして現場で即活用できる実践知識を習得。

3. 全選択肢の詳細分析

正解選択肢だけでなく、不正解選択肢についても「なぜ適切でないのか」「どういう場面なら有効か」を丁寧に解説。試験で求められる思考プロセスを完全理解。

4. アーキテクチャ図で視覚的理解

複雑なデータパイプラインやマルチサービス連携を視覚化した図解を多数収録。データフローとアーキテクチャ全体像を直感的に把握可能。

5. 本番同等の問題難易度

実際の試験と同レベルの複雑さと深さを再現。単一選択・複数選択問題、複合サービス問題、パフォーマンス最適化問題に完全対応。

品質確認用サンプル問題

本教材の解説レベルを確認いただくため、実際の収録問題をご紹介します：

問題文：

グローバルにオンラインゲームを展開するゲーム配信会社が、Amazon S3バケットにプレイヤーデータハブを持っています。多くの国の従業員がこのデータハブを使用して、全社的な分析をサポートしています。ガバナンスチームは、会社のデータアナリストが自分と同じ国のプレイヤーデータにのみアクセスできるようにする必要があります。 最小の運用負荷でこの要件を満たすソリューションはどれですか。

選択肢：

A. 各国のプレイヤーデータ用に個別のテーブルを作成します。各アナリストが担当する国に基づいて、アナリストにアクセス権を付与します。

B. S3バケットをAWS Lake Formationにデータレイクロケーションとして登録します。Lake Formationの行レベルセキュリティ機能を使用して、会社のアクセスポリシーを適用します。

C. プレイヤーがいる国に近いAWSリージョンにデータを移動します。各アナリストが担当する国に基づいて、アナリストにアクセス権を付与します。

D. データをAmazon Redshiftにロードします。各国用のビューを作成します。各国のデータへのアクセスを提供する個別のIAMロールを作成します。アナリストに適切なロールを割り当てます。

正解：B

A. 各国のプレイヤーデータ用に個別のテーブルを作成します。各アナリストが担当する国に基づいて、アナリストにアクセス権を付与します。

不正解 各国ごとに個別のテーブルを作成するアプローチは、技術的には機能しますが、運用負荷が非常に高くなります。 新しい国が追加されるたびに新しいテーブルを作成し、アクセス権限を個別に管理する必要があります。また、同じプレイヤーデータを複数のテーブルに分割することで、データの一貫性の維持が困難になり、ETLプロセスも複雑化します。 スキーマ変更が必要な場合はすべてのテーブルに対して個別に適用する必要があり、管理オーバーヘッドが大幅に増加します。

B. S3バケットをAWS Lake Formationにデータレイクロケーションとして登録します。Lake Formationの行レベルセキュリティ機能を使用して、会社のアクセスポリシーを適用します。

正解 AWS Lake Formationは、データレイクの構築と管理を簡素化するサービスで、きめ細かいアクセス制御機能を提供します。 行レベルセキュリティ（Row-Level Security）を使用すると、単一のテーブル内で行単位のフィルタリングを設定でき、アナリストが自国のプレイヤーデータのみを参照できるように制御できます。データフィルターを定義し、アナリストの国属性に基づいて行を自動的にフィルタリングするため、テーブルを分割する必要がありません。 この方法は中央集権的なガバナンスを維持しながら、最小限の設定で要件を満たせます。

C. プレイヤーがいる国に近いAWSリージョンにデータを移動します。各アナリストが担当する国に基づいて、アナリストにアクセス権を付与します。

不正解 データを地理的に近いリージョンに移動することは、アクセス制御の問題を解決しません。 AWSリージョンは物理的なインフラストラクチャの場所であり、データアクセス権限を制御する仕組みではありません。このアプローチでは、同じリージョン内のアナリストが他国のプレイヤーデータにアクセスできてしまう可能性があります。 また、データを複数のリージョンに分散させると、データの同期、一貫性維持、クロスリージョンのデータ転送コストなど、運用上の課題が大幅に増加します。

D. データをAmazon Redshiftにロードします。各国用のビューを作成します。各国のデータへのアクセスを提供する個別のIAMロールを作成します。アナリストに適切なロールを割り当てます。

不正解 Amazon Redshiftにデータを移行してビューとIAMロールで管理する方法は、技術的には実現可能ですが、運用負荷が高くなります。 S3からRedshiftへのデータ移行とその継続的な同期が必要になり、追加のインフラストラクチャ管理が発生します。各国用のビューとIAMロールを個別に作成・維持する必要があり、新しい国が追加されるたびに手動でビューとロールを追加する作業が発生します。 Lake Formationの行レベルセキュリティと比較して、設定と維持にかかる運用負荷が大幅に増加します。

全体的な説明

問われている要件

• S3バケットに保存されたプレイヤーデータへのアクセスを国別に制限すること

• データアナリストが自国のプレイヤーデータにのみアクセスできるようにすること

• 全社的な分析をサポートする既存のデータハブを活用すること

• 最小の運用負荷でソリューションを実装すること

前提知識

AWS Lake Formationについて

AWS Lake Formationは、データレイクの構築、保護、管理を数日で行えるようにするサービスです。 データカタログの作成、データ変換、きめ細かいアクセス制御、データ監査などの機能を提供します。S3に保存されたデータをデータレイクロケーションとして登録することで、Lake Formationの権限管理機能を使用してアクセスを制御できます。

行レベルセキュリティとデータフィルターの仕組み

Lake Formationのデータフィルターは、テーブルへのアクセス時に行と列を制限する機能です。 行フィルター式はPartiQLの構文サブセットを使用して定義し、最大2048文字まで指定できます。フィルターを作成してSELECT権限に関連付けることで、ユーザーごとに異なるデータ行を表示できます。サポートされるデータ型にはSTRING、INT、LONG、BOOLEAN、STRUCTなどがあります。

従来のアクセス制御方法との比較

テーブル分割やビュー作成によるアクセス制御は、新しい条件が追加されるたびに手動での設定変更が必要です。 Lake Formationの行レベルセキュリティでは、ユーザー属性に基づいて動的にフィルタリングが適用されるため、新しいアナリストの追加や国の追加時にも最小限の設定変更で対応できます。また、Athena、Redshift Spectrum、EMRなど複数のクエリエンジンで一貫したアクセス制御が適用されます。

★本編には構成が記載されます

解くための考え方

この問題では「最小の運用負荷」というキーワードが重要です。 要件は、アナリストが自国のプレイヤーデータにのみアクセスできるようにすることであり、これは行レベルのアクセス制御が必要な典型的なシナリオです。 各選択肢を運用負荷の観点から評価します。 国ごとに別テーブルを作成する方法は、テーブル数の増加とそれに伴う管理作業が継続的に発生します。リージョン移動はアクセス制御の問題を解決せず、むしろデータ管理を複雑にします。Redshiftへの移行は追加のインフラストラクチャとビュー・ロール管理が必要です。 Lake Formationの行レベルセキュリティを使用すると、既存のS3データをそのまま活用しながら、データフィルターの設定のみでアクセス制御を実現できます。 国ごとにフィルター条件を定義し、アナリストのIAMロールに関連付けることで、新しい国やアナリストが追加されても最小限の設定変更で対応できます。 したがって、Lake Formationの行レベルセキュリティを使用することが、最も運用負荷が低いソリューションです。

参考資料★本編には公式ドキュメントへのリンクが記載されます

• AWS Lake Formation でのデータフィルタリング - AWS Lake Formation

• PartiQL サポートされる式 - AWS Lake Formation

• AWS Lake Formation を使用した行レベルおよびセルレベルのセキュリティの実装 - AWS Big Data Blog

• データレイクのロケーションの登録 - AWS Lake Formation

• AWS Lake Formation とは - AWS Lake Formation

他の教材との決定的な違い

従来の問題集の課題：

• 浅い解説で「なぜ」が理解できない

• データパイプライン設計の全体像が見えない

• 運用・コスト・セキュリティの実務観点が不足

本教材の優位性：

• 2026年最新の出題傾向を完全分析

• データエンジニア目線での実践的解説

• アーキテクチャ図で視覚的にデータフローを理解

• 運用オーバーヘッド・パフォーマンス・コストの実務観点を網羅

• AWS公式ドキュメントへの参考リンクで深い学習が可能