【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。

• 2026/8:  AWSサービスアップデート対応のため全面刷新しました。

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：

ある通信事業者のデータエンジニアは、S3 データレイクに対する分析クエリを Amazon Athena で実行しています。経営企画チームが毎朝 9 時に前日の利用状況ダッシュボードを更新するため、同時刻に多数のクエリが集中します。あるとき、投入したクエリが実行前にキューへ入れられ、開始まで待たされていることに気付きました。 クエリがキューに入るのを防ぐにはどうすればよいですか。

選択肢：

A. フェデレーテッドクエリを使用します。

B. Athenaクエリを実行するユーザーを、既存のワークグループに許可します。

C. クエリ結果の制限を引き上げます。

D. 既存のワークグループにプロビジョニングされた容量を設定します。

正解：D

A. フェデレーテッドクエリを使用します。

不正解 フェデレーテッドクエリは、Athena から S3 以外のデータソース（RDS、Redshift、DynamoDB、オンプレミスデータベースなど）へクエリを実行する機能です。データソースを広げることを目的としており、クエリのキューイングを解決するものではありません。むしろ追加の Lambda 関数を介してデータを取得するため、実行時間が増える場合があります。キューイングの防止にはコンピューティングリソースの確保が必要であり、フェデレーテッドクエリは適切な解決策ではありません。

B. Athenaクエリを実行するユーザーを、既存のワークグループに許可します。

不正解 ユーザーをワークグループに追加することは、アクセス制御と課金管理のための設定であり、クエリのキューイングの解決にはなりません。ワークグループは、クエリ設定、結果の保存場所、データ使用量の上限などを管理する論理的なグループ化機能です。ユーザーを追加しても、そのワークグループに十分なコンピューティングリソースが割り当てられていなければ、クエリは引き続きキューに入ります。キューイングを防ぐには、ワークグループにプロビジョニングされた容量を設定する必要があります。

C. クエリ結果の制限を引き上げます。

不正解 クエリ結果の制限は、クエリが返す結果の最大サイズやレコード数を制御する設定であり、クエリのキューイング動作には影響しません。この設定は主に結果のデータ量を管理するために使われ、Athena の同時実行性やリソース割り当てとは無関係です。クエリがキューに入る原因は利用可能なコンピューティングリソースの不足であり、結果の制限を変えても解決できません。

D. 既存のワークグループにプロビジョニングされた容量を設定します。

正解 Athena のプロビジョニングされた容量（キャパシティ予約）は、ワークグループに専用のデータ処理ユニット（DPU）を割り当てる機能です。デフォルトのオンデマンドモードでは共有リソースプールから能力を借りるため、クエリが集中する時間帯に競合してキュー待ちが発生します。専用の DPU を確保しておけば他ワークロードとの競合を避けられ、毎朝のダッシュボード更新を待たせずに実行できます。

全体的な説明

問われている要件

• Athena クエリがキューに入れられる問題の解決

• 毎朝 9 時のダッシュボード更新時に集中するクエリを待たせないこと

• 予測可能なクエリ実行の実現

• 適切なリソース管理ソリューションの選択

前提知識

Amazon Athenaのクエリ実行モデル

Amazon Athenaはサーバーレスのインタラクティブクエリサービスで、デフォルトではオンデマンドでコンピューティングリソースを使用します。オンデマンドモードでは、AWSの共有リソースプールからリソースが割り当てられるため、需要が高い時間帯や大量のクエリが同時に実行されるとリソース競合が起き、クエリがキューに入ることがあります。

プロビジョニングされた容量（キャパシティ予約）

プロビジョニングされた容量は、専用のDPU（データ処理ユニット）をワークグループに割り当てる機能です。DPUはAthenaのコンピューティング単位で、クエリの同時実行数と処理速度を決定します。この機能を使うと、ワークグループに対して一定量のリソースが保証され、他のワークロードとの競合を回避できます。キャパシティがビジーな場合は新たなクエリが待機しますが、十分なDPUを割り当てることでキューイングを防げます。なお、容量予約は2026年2月のアップデートで最小4 DPU・最小1分単位に引き下げられ、朝のピーク時間帯だけ容量を確保するといった細かい調整がしやすくなっています。

Athenaワークグループの役割

ワークグループは、Athenaでクエリを論理的にグループ化し、コスト管理とアクセス制御を行うための機能です。各ワークグループに対して個別のクエリ設定、結果の保存場所、データスキャン量の上限を設定できます。プロビジョニングされた容量はワークグループ単位で割り当てられるため、重要なワークロード用のワークグループには専用のキャパシティを設定することが推奨されます。

アーキテクチャ図の解説

★本編にはアーキテクチャ図が貼付されています★

オンデマンドとプロビジョニングでは、キューイングの起こりやすさが異なります。オンデマンドモードでは、ワークグループがAWS管理の共有リソースプールからDPUを取得するため、プールが混み合うとクエリがキューへ回され、実行まで待たされます（①）。一方、プロビジョニングしたワークグループには専用のDPUが予約されており、他ワークロードと競合しないため、クエリを即時に実行できます（②）。この違いは、クエリを投入する利用者の作業そのものには現れませんが、待ち時間の発生源になります。ユーザーをワークグループに追加するだけでは、そのワークグループに専用DPUが無い限りキュー待ちは解消されず、リソース確保を伴わない対策では要件を満たせません。

解くための考え方

Athenaのクエリがキューに入るのは、利用可能なコンピューティングリソースが不足しているためです。 選択肢を検討すると、クエリ結果の制限はクエリ出力のサイズ制限であり、実行リソースとは無関係です。 フェデレーテッドクエリは外部データソースへのアクセス機能であり、リソース確保の問題は解決しません。 ユーザーをワークグループに追加することはアクセス管理であり、リソース割り当てとは異なります。 プロビジョニングされた容量を設定すると、ワークグループに専用のDPUが割り当てられ、他のワークロードとのリソース競合を回避できます。これにより、クエリが実行前にキューで待機する問題を防ぎ、予測可能な実行を実現できます。特に、ビジネスクリティカルなダッシュボードやリアルタイム分析など、レイテンシが重要なワークロードに有効です。 したがって、クエリのキューイングを防ぐための正解は、プロビジョニングされた容量を設定することです。

参考資料★本編には公式ドキュメントへのリンクが添付されます★

• Amazon Athena の容量予約の管理

• Amazon Athena ワークグループを使用してクエリのアクセスとコストを制御する

• Amazon Athena の料金

• Amazon Athena とは

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