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CLF-C02 · FoundationalCloud Practitioner - Foundational
DVA-C02 · AssociateDeveloper - Associate
SAA-C03 · AssociateSolutions Architect - Associate
SOA-C02 · AssociateCloudOps Engineer - Associate
SAP-C02 · ProfessionalSolutions Architect - Professional
DOP-C02 · ProfessionalDevOps Engineer - Professional
SCS-C03 · SpecialtySecurity - Specialty
MLA-C01 · AssociateMachine Learning Engineer - Associate
AIF-C01 · FoundationalAI Practitioner - Foundational
DEA-C01 · AssociateData Engineer - Associate
  • Week 1
    • 1.데이터 엔지니어링이란
    • 2.배치 vs 스트리밍
    • 3.AWS 데이터 서비스 조감도
    • 4.데이터 포맷과 모델링
    • 5.Week 1 종합 복습
  • Week 2
    • 1.배치 수집: S3 업로드, DataSync, Transfer Family, Snow
    • 2.Kinesis Data Streams: 샤드, 파티션 키, 처리량
    • 3.Kinesis Data Firehose: 전달 스트림과 적재
    • 4.Amazon MSK(Kafka): 토픽, 파티션, 언제 무엇
    • 5.Week 2 종합: 데이터 수집 1 복습
  • Week 3
    • 1.스트리밍 처리: Managed Service for Apache Flink와 윈도우 집계
    • 2.수집 신뢰성: 멱등성, 순서 보장, 재시도, 중복 제거, DLQ
    • 3.CDC와 데이터 복제: Database Migration Service(DMS)
    • 4.수집 아키텍처 패턴: Lambda 아키텍처와 이벤트 기반 수집
    • 5.Week 3 종합: 데이터 수집 2 복습
  • Week 4
    • 1.Glue Data Catalog와 크롤러: 데이터에 메타데이터를 입히다
    • 2.Glue ETL Job: Spark 위에서 데이터를 변환하다
    • 3.Glue Studio와 DataBrew: 코드 없이 변환하기
    • 4.스키마 관리와 데이터 품질: 진화를 견디고 신뢰를 보장하다
    • 5.Week 4 종합: AWS Glue 변환의 큰 그림
  • Week 5
    • 1.Amazon EMR: Spark·Hive와 클러스터 운영, 그리고 EMR Serverless
    • 2.Lambda 변환과 경량 처리: 이벤트 기반 ETL의 한계와 적합성
    • 3.오케스트레이션: Step Functions·MWAA·Glue Workflows의 선택 기준
    • 4.성능·비용 최적화: 파일 포맷·압축·파티셔닝과 작은 파일 문제
    • 5.Week 5 종합: 데이터 변환 2 — 엔진·오케스트레이션·최적화 통합 복습
  • Week 6
    • 1.S3 데이터레이크 레이아웃과 파티셔닝 전략
    • 2.AWS Lake Formation 중앙 권한 관리
    • 3.오픈 테이블 포맷: Iceberg, Hudi, Delta Lake
    • 4.S3 스토리지 관리와 비용 최적화
    • 5.Week 6 종합: 데이터레이크 복습
  • Week 7
    • 1.Amazon Redshift: 분산/정렬 키와 워크로드 최적화
    • 2.Amazon Athena: 서버리스 쿼리와 비용 최적화
    • 3.DynamoDB (분석 관점): 키 설계와 스트림 기반 파이프라인
    • 4.RDS/Aurora & 스토어 선택: OLTP, 제로 ETL, 워크로드→스토어 결정
    • 5.Week 7 종합: 분석 스토어 복습
  • Week 8
    • 1.파이프라인 모니터링: CloudWatch 지표·로그·알람
    • 2.데이터 품질·검증: Glue Data Quality와 검증 게이트
    • 3.로깅·감사·트러블슈팅: CloudTrail과 실패 복구
    • 4.비용·성능 운영: 모니터링, 사이징, 자동 스케일링
    • 5.Week 8 종합: 데이터 운영 및 지원 복습
  • Week 9
    • 1.접근 제어: IAM과 Lake Formation 권한
    • 2.암호화: KMS와 서비스별 암호화
    • 3.민감 데이터 보호: Macie와 마스킹
    • 4.데이터 거버넌스: 카탈로그·계보·공유·감사
    • 5.Week 9 종합: 보안·거버넌스 복습
  • Week 10
    • 1.도메인 1·2 통합 복습: 수집·변환 + 스토어 관리
    • 2.도메인 3·4 통합 복습: 운영·지원 + 보안·거버넌스
    • 3.전체 모의고사 페이스: 4개 도메인 종합 시나리오
    • 4.자주 틀리는 함정과 키워드: "요구사항 → 서비스" 번역표
    • 5.D-Day 마무리: 시험 구성, 시간 배분, 시나리오 분해 전략
MLS-C01 · SpecialtyMachine Learning - Specialty
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Data Engineer - Associate

10주 · 총 50일 · Associate

Week 1부터 시작

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시험 정보

중급 · 관련 실무 1~2년 권장
문항 수
65문항
시험 시간
130분
합격 기준
720 / 1000
응시료
$150
유효기간
3년

도메인 비중

데이터 수집 및 변환34%
데이터 스토어 관리26%
데이터 운영 및 지원22%
데이터 보안 및 거버넌스18%
형식객관식·복수응답
선수지식없음(권장: 데이터 엔지니어링 2~3년, AWS 1~2년 경험)
언어영어, 한국어, 일본어, 중국어 간체

혜택 & 꿀팁

  • 합격하면 다음 시험 50% 할인 바우처가 생깁니다. AWS Certification 계정의 "Benefits"에서 확인하고 재인증·다른 자격증 응시에 쓸 수 있어요(만료일이 있으니 그 전에 사용).
  • 인증은 3년간 유효하며 만료 전 재인증이 필요합니다. 재인증 때도 이 50% 바우처를 쓸 수 있어요.
  • 무료 재응시는 없습니다(매 응시 전액 결제). 첫 시도에 붙는 게 가장 저렴하니, 모의고사로 합격선을 넘긴 뒤 응시하세요.
  • 합격하면 Credly 디지털 배지가 발급돼 링크드인·이메일 서명에 붙일 수 있습니다.

자주 묻는 질문

DEA-C01 시험은 몇 문항이고 시험 시간은 얼마나 되나요?+

DEA-C01은 총 65문항이며, 시험 시간은 130분입니다. 문항은 객관식과 복수응답형으로 출제됩니다.

합격 점수는 몇 점인가요?+

1000점 만점에 720점 이상이면 합격입니다. 점수는 문항 난이도를 보정한 스케일 점수라 단순 정답률과는 다릅니다.

응시료는 얼마이고 어떻게 접수하나요?+

응시료는 미화 $150이며, Pearson VUE를 통해 시험 센터 또는 온라인 감독(프록터드) 시험으로 응시할 수 있습니다. 무료 재응시는 없어 매 응시마다 전액을 결제합니다.

자격증은 얼마나 유효한가요? 재인증은 어떻게 하나요?+

합격 후 3년간 유효하며, 만료 전 재인증이 필요합니다. 합격 시 다음 시험 50% 할인 바우처가 제공되어 재인증이나 다른 AWS 자격증 응시에 사용할 수 있습니다.

한국어로 응시할 수 있나요?+

네, 한국어를 포함해 총 4개 언어로 제공됩니다. 시험 등록 시 언어를 선택할 수 있습니다.

공식 시험 안내 시험 등록

트랙 구성

  • 심화 노트 50일 — 10주 커리큘럼, 1주차까지 무료
  • 모의고사 65문항 — 공식 시험 가이드 도메인 기반 오리지널 문항(Pro 전용)
  • 일일 연습문제 — 학습일마다 이해도 점검 퀴즈
  • 오답 복습 — 틀린 문항을 SM-2 간격 반복으로 재출제

1주차

  • Day 1데이터 엔지니어링이란
  • Day 2배치 vs 스트리밍
  • Day 3AWS 데이터 서비스 조감도
  • Day 4데이터 포맷과 모델링
  • Day 5Week 1 종합 복습

2주차

  • Day 1배치 수집: S3 업로드, DataSync, Transfer Family, Snow
  • Day 2Kinesis Data Streams: 샤드, 파티션 키, 처리량
  • Day 3Kinesis Data Firehose: 전달 스트림과 적재
  • Day 4Amazon MSK(Kafka): 토픽, 파티션, 언제 무엇
  • Day 5Week 2 종합: 데이터 수집 1 복습

3주차

  • Day 1스트리밍 처리: Managed Service for Apache Flink와 윈도우 집계
  • Day 2수집 신뢰성: 멱등성, 순서 보장, 재시도, 중복 제거, DLQ
  • Day 3CDC와 데이터 복제: Database Migration Service(DMS)
  • Day 4수집 아키텍처 패턴: Lambda 아키텍처와 이벤트 기반 수집
  • Day 5Week 3 종합: 데이터 수집 2 복습

4주차

  • Day 1Glue Data Catalog와 크롤러: 데이터에 메타데이터를 입히다
  • Day 2Glue ETL Job: Spark 위에서 데이터를 변환하다
  • Day 3Glue Studio와 DataBrew: 코드 없이 변환하기
  • Day 4스키마 관리와 데이터 품질: 진화를 견디고 신뢰를 보장하다
  • Day 5Week 4 종합: AWS Glue 변환의 큰 그림

5주차

  • Day 1Amazon EMR: Spark·Hive와 클러스터 운영, 그리고 EMR Serverless
  • Day 2Lambda 변환과 경량 처리: 이벤트 기반 ETL의 한계와 적합성
  • Day 3오케스트레이션: Step Functions·MWAA·Glue Workflows의 선택 기준
  • Day 4성능·비용 최적화: 파일 포맷·압축·파티셔닝과 작은 파일 문제
  • Day 5Week 5 종합: 데이터 변환 2 — 엔진·오케스트레이션·최적화 통합 복습

6주차

  • Day 1S3 데이터레이크 레이아웃과 파티셔닝 전략
  • Day 2AWS Lake Formation 중앙 권한 관리
  • Day 3오픈 테이블 포맷: Iceberg, Hudi, Delta Lake
  • Day 4S3 스토리지 관리와 비용 최적화
  • Day 5Week 6 종합: 데이터레이크 복습

7주차

  • Day 1Amazon Redshift: 분산/정렬 키와 워크로드 최적화
  • Day 2Amazon Athena: 서버리스 쿼리와 비용 최적화
  • Day 3DynamoDB (분석 관점): 키 설계와 스트림 기반 파이프라인
  • Day 4RDS/Aurora & 스토어 선택: OLTP, 제로 ETL, 워크로드→스토어 결정
  • Day 5Week 7 종합: 분석 스토어 복습

8주차

  • Day 1파이프라인 모니터링: CloudWatch 지표·로그·알람
  • Day 2데이터 품질·검증: Glue Data Quality와 검증 게이트
  • Day 3로깅·감사·트러블슈팅: CloudTrail과 실패 복구
  • Day 4비용·성능 운영: 모니터링, 사이징, 자동 스케일링
  • Day 5Week 8 종합: 데이터 운영 및 지원 복습

9주차

  • Day 1접근 제어: IAM과 Lake Formation 권한
  • Day 2암호화: KMS와 서비스별 암호화
  • Day 3민감 데이터 보호: Macie와 마스킹
  • Day 4데이터 거버넌스: 카탈로그·계보·공유·감사
  • Day 5Week 9 종합: 보안·거버넌스 복습

10주차

  • Day 1도메인 1·2 통합 복습: 수집·변환 + 스토어 관리
  • Day 2도메인 3·4 통합 복습: 운영·지원 + 보안·거버넌스
  • Day 3전체 모의고사 페이스: 4개 도메인 종합 시나리오
  • Day 4자주 틀리는 함정과 키워드: "요구사항 → 서비스" 번역표
  • Day 5D-Day 마무리: 시험 구성, 시간 배분, 시나리오 분해 전략