AWS Certified Data Engineer – Associateは、AWSクラウド上でのデータエンジニアリングに必要な知識や技術を証明できる注目の資格です。しかし、範囲が広く、出題形式にも特徴があるため、効率的な学習や的確な試験対策が重要となります。この記事では、短期間で合格を目指せるおすすめの勉強方法や、実際の試験で役立つ対策ポイントを具体的に紹介します。これから受験を考えている方や、効率良くスキルを身につけたい方はぜひ参考にしてください。
AWS Certified Data Engineer – Associateとは?
AWS Certified Data Engineer – Associateは、AWSのクラウド環境においてデータエンジニアリングに関するスキルと知識を証明する公式認定資格です。この資格では、主にデータパイプラインの設計・構築・運用・最適化、データモデルの設計、データスキーマのカタログ化、データライフサイクルの管理、運用・保守・モニタリング、データ品質の確保、そしてセキュリティやプライバシー対策の実装といった広範な技術力が問われます。
試験はコアデータ関連のAWSサービスに重点を置き、データの取り込みや変換、プログラミング概念の応用、最適なデータストア選択、ガバナンス施策の実行など、実践的な業務能力も評価の対象となります。
試験の概要(種類、試験時間、費用、有効期限)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 種類 | アソシエイトレベル認定試験 |
| 試験時間 | 130分 |
| 問題数 | 65問（選択式・複数選択式） |
| 受験形式 | ピアソンVUEテストセンターまたはオンライン監督試験 |
| 受験費用 | 150USD（為替レートにより異なる） |
| 対応言語 | 日本語、英語、韓国語、簡体中国語 |
| 有効期限 | 3年間 |
AWS Certified Data Engineer – Associateは、AWSのクラウド上でデータエンジニアリング知識と技術を証明する認定資格です。試験はアソシエイトレベルに位置づけられており、130分間で65問の選択式および複数選択式問題に回答します。受験形式はテストセンターでの対面、もしくは自宅などからのオンライン監督試験のいずれかを選択できます。試験費用は150USDで、支払い時の為替レートにより日本円などへの換算額が変動します。認定の有効期限は3年間で、継続して資格を維持したい場合は、期限までに再認定試験を受験する必要があります。幅広い言語で受験可能なため、国際的にも対応しやすい資格です。
AWS Certified Data Engineer – Associateの勉強方法
AWS Certified Data Engineer – Associate試験の合格に向けては、データパイプライン全体の理解、主要サービスの深い知識、そして実践的なシナリオ問題への対応力という3つのポイントが重要になります。
1. データライフサイクル全体を意識して学習する
この試験は個別のサービス知識だけでなく、ビジネス要件に応じてデータを
「①取り込み → ②変換・加工 → ③蓄積・提供 → ④運用・監視」する一連の流れを設計・実装できるかを問います。
- 学習の進め方:
- まずは「データの発生源から、最終的に分析・可視化されるまで」というパイプライン全体像を掴みます。
- その上で、各段階で「どのAWSサービスがどのような役割を担うのか」をマッピングしながら学習を進めましょう。例えば、「ストリーミングデータはKinesisで取り込み、GlueでETL処理を行い、Redshiftに格納して分析する」といった具体的な流れを意識することが重要です。
2. 中核となるデータ関連サービスを深く掘り下げる
データエンジニアリングの領域では、特に重要度の高いサービス群が存在します。これらのサービスについては、単なる機能概要だけでなく、パフォーマンスやコストを最適化するための具体的な設定・手法まで理解を深める必要があります。
- 特に重要なサービス:
- AWS Glue: サーバーレスETLの中核です。ジョブの仕組み、ワーカータイプ、データカタログ、クローラ、ブックマークといった主要機能を深く理解しましょう。
- Amazon Kinesis: ストリーミングデータの処理に不可欠です。Kinesis Data Streams、Firehose、Video Streamsのそれぞれのユースケースと違いを明確に区別できるようにしましょう。
- Amazon Redshift: データウェアハウスの要です。分散スタイル（
KEY,EVEN,ALL）やソートキーの選択がパフォーマンスにどう影響するかを理解することが得点に直結します。 - Amazon EMR: 大規模データ分散処理のプラットフォームです。どのような場合にEMRを選択するべきか（Glueとの使い分けなど）を把握しておくことが重要です。
3. ハンズオンと問題演習で実践力を養う
試験では、具体的なシナリオに基づいて「最も適切なサービスや設定は何か」を問う問題が数多く出題されます。知識のインプットだけでは対応が難しいため、実践的な演習が不可欠です。
- 具体的なアクション:
- AWS公式チュートリアルやハンズオンを活用する: 実際にAWSアカウントで簡単なデータパイプラインを構築してみましょう。手を動かすことで、各サービスの設定項目や連携方法への理解が飛躍的に深まります。
- 質の高い模擬試験を解く: 本番に近い形式の問題を解き、時間配分の感覚を掴むとともに、自分の苦手分野を特定します。間違えた問題は、なぜその答えになるのかを公式ドキュメント（AWS Black Beltなど）で徹底的に確認し、知識の穴を埋めていく作業が合格への近道です。
実際に解いて良かった問題集は以下になります。
試験の出題傾向や対策を徹底的に理解したい学習者向けに、100問すべてに詳細な解答と解説が付いているのが大きな特徴です。著者が実際に受験して収集した最新の問題をベースに、各設問で選択肢ごとの考え方やAWSサービスの運用ノウハウ、最適な設計判断が丁寧に説明されています。
AWS Certified Data Engineer – Associateの具体的な試験対策
AWS Certified Data Engineer – Associate試験の合格をより確実にするためには、知識のインプットに加えて、試験本番で実力を最大限に発揮するための戦術が不可欠です。具体的な得点アップ対策として、3つのポイントを解説します。
1. 「なぜそのサービスか？」を常に意識し、消去法を徹底する
Data Engineer試験の問題は、単に「何ができるか」だけでなく、「このシナリオにおいて、なぜ他のサービスではなく、このサービスが最適なのか」という選択理由を深く問います。
- 具体的な対策:
- 比較対象を明確にする: 例えば、「ストリーミングETL」という要件に対して、AWS Glue StreamingとKinesis Data Analyticsのどちらが適切か、その判断基準（開発言語、ウィンドウ集計の要否など）を整理しておきましょう。「Glue vs EMR」「Redshift vs Athena」など、役割が似ているサービスの使い分けを明確にすることが、消去法の精度を上げます。
- キーワードに反応する: 「サーバーレス」「運用負荷の低減」ならGlueやKinesis。「きめ細かなインスタンス制御」「特定のライブラリ利用」ならEMR、といったように、問題文中のキーワードとサービスの特性を結びつける練習をしましょう。これにより、明らかに要件と合致しない選択肢を瞬時に除外できます。
2. パフォーマンスとコストのトレードオフを判断する
多くのシナリオ問題では、「パフォーマンスを最大化したい」または「コストを最小限に抑えたい」といった制約条件が与えられます。このトレードオフを正しく理解しているかが、得点を分けるポイントになります。
- 具体的な対策:
- コスト最適化パターンを覚える: S3ストレージクラス（例: Intelligent-Tiering）の活用、Redshiftの同時実行スケーリング、Glueジョブのワーカータイプ選択、EMRでのスポットインスタンス利用など、各サービスにおけるコスト最適化の鉄板パターンを把握しておきましょう。
- パフォーマンスチューニングの勘所を押さえる: Redshiftの分散キー（
DISTKEY）やソートキー（SORTKEY）の選択、Kinesis Data Streamsのシャード数設計、GlueのDynamic FrameとDataFrameの使い分けなど、パフォーマンスに直結する重要な設定項目に焦点を当てて学習します。「この設定を変更すると、パフォーマンス（またはコスト）はどう変化するか」を説明できるレベルを目指しましょう。
3. 問題文から「データパイプライン全体像」を素早く描く
長文のシナリオ問題では、詳細な設定に惑わされず、まずデータが「どこから来て（Ingestion）、どのように処理され（Transformation）、どこへ行くのか（Storage/Consumption）」というパイプラインの全体像を頭の中に描くことが重要です。
- 具体的な対策:
- 図やメモで可視化する: 問題用紙の余白やメモ帳に、簡単な図（
S3 → Glue → Redshiftなど）を描くだけでも、問題の構造が整理され、問われているポイントが明確になります。 - 各コンポーネントの役割を特定する: 「データソースは何か」「データの形式は何か（JSON, Parquetなど）」「リアルタイム処理かバッチ処理か」といった要素を問題文から素早く抜き出し、パイプラインの各コンポーネントに当てはめていきます。全体像が見えれば、部分的な設定の誤りや、不適切なサービスの組み合わせを容易に見抜けるようになります。
- 図やメモで可視化する: 問題用紙の余白やメモ帳に、簡単な図（
まとめ
今回は、AWS Certified Data Engineer – Associate試験に向けたおすすめの勉強方法や対策について解説しました。最後に、本記事の重要なポイントをまとめます。
この試験の合格には、AWS Glue、Kinesis、Redshiftといった中核サービス群の深い知識が不可欠です。しかし、単に各サービスの機能を暗記するのではなく、データの発生から取り込み、変換、蓄積、そして活用までの一連のパイプライン全体を俯瞰し、ビジネス要件に応じて最適なアーキテクチャを設計する能力が求められます。
そのためには、公式資料や質の高い動画教材で体系的な知識をインプットし、模擬試験や問題集を通じてアウトプットを繰り返す学習サイクルが最も効果的です。特に、間違えた問題については「なぜその選択肢が正解で、他が不正解なのか」を徹底的に掘り下げて理解することが、応用力を養い、合格を確実なものにします。
