我挑战在未来四个月内取得AWS认证DAS-C01资格，并学习AWS的数据分析基础设施- AWS认证DAS-C01资格试验通过经历

1 年 ago
宇, 华
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最近，我通过了AWS认证的数据分析 – 专项考试（DAS-C01）。我将整理并记录下这次学习的方法。

然而，截至撰写本文的2023年12月，这个认证资格将在4个月后（2024年4月）退役。同时，AWS认证数据工程师 – 初级（AWS Certified Data Engineer – Associate）的资格考试处于公测阶段，预计将正式推出，并开始以日语进行发布。

如果这篇文章有任何超过“炫耀”的意义，那就是为备战即将到来的数据工程师资格考试提供参考，来提前准备学习。

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前提 tí)

    • 受験した試験バージョンは DAS-C01。バージョンが変わらずとも出題内容は徐々に変わっているようなので、あまり意味がないかなと思いつつも一応。

 

    • 受験時点で 五冠達成済み（SAA、DVA、SOA、SAP、DOP）。これらの資格試験は参考書やEラーニング教材の揃いが比較的よく、そこで学んだこと（とくにSAP）がANSにも活かせる部分が多々ある。このため 五冠達成ののちに受験することをオススメ。ここまで、ANS-C01、SCS-C02、DBS-C01と進み、今回 DAS-C01に取り掛かった。

 

    私自身は実務でAWSの管理コンソールやCLIを利用する機会がほとんどなく、ここ2ヶ月ではじめてがっつりAWSを舞台にした案件に関わる機会を得たような状態。いわんやデータ分析基盤はさらに縁遠くオンプレミスでも接点はほとんどなかった。とはいえ、他のAWS資格同様、出題範囲は広範に及ぶから、 「実務経験があること」を武器にすることも、「実務経験がないこと」を受験しないことの言い訳にすることもできない。つまり経験のないことは大した問題ではない！

学习方式

受考准备时间大约为1.5个月。

    1. 我做完了在Udemy上提供的模拟考试题集《Practice Exams | AWS Certified Data Analytics Specialty》（由Stephane Maarek和Abhishek Singh共同制作），这是第一套练习题（共10道题）。

 

    1. 因为想大致了解考题的出题倾向。答对率是50％。不及格！

我上完了在Udemy上提供的讲座《AWS Certified Data Analytics Specialty 2023 – Hands On!》（由Frank Kane和Stephane Maarek共同担任讲师），上至第1节课，下至第6节课。
我了解了AWS提供的主要数据分析基础设施建设的关键服务和功能。
然后，我又做了《Practice Exams | AWS Certified Data Analytics Specialty》的第二套练习题（共65道题）。
当然，这是为了测试我的理解程度，并通过解析来弥补对知识理解的不足。答对率为53％。不及格！！

所以，此时是考试当天早上8点…?
幸运的是，由于很困，我并没有太强烈的紧张感。我直接去了考试中心。
结果，勉强通过，得了800多分。

学习方法的补充说明

这次没有参考书。迄今为止，我会挑战SAA、DVA、…、SAP、DOP、ANS、SCS、DBS和AWS认证资格，都是先通读参考书，然后再解模拟试题。然而，在这个过程中，我对专业领域（Specialty系）的参考书只是抱着护身符的程度来理解。《从要点整理攻略》系列虽然覆盖了AWS认证资格的范围，但每本书的内容并没有太多的要点整理的感觉。

在SAA和SAP中所获得的一般知识真的很实用，所以我考虑以此为基础，通过AWS SkillBuilder和Udemy等E-Learning教材来进一步增加更详细的知识可能就足够了。

由于AWS SkillBuilder提供的DAS-C01资格考试备考课程只有模拟试题，对于那个E学习教材，最终我还是选择了只使用Udemy。

在其他资格考试中，我使用了Neal Davis先生提供的Udemy课程的讲座和模拟试题。因为在那里，我觉得解释更好，让我更有感觉。
不过，Neal Davis先生提供的课程并没有涵盖DAS-C01资格考试。因此，我使用了前面提到的两个课程。

个人的感受

我在实际体验中的感受是：

    • 他の方もおっしゃられていますが、本資格のターゲットはデータアナリストではなく、データアナリストのために基盤を構築・運用するITエンジニア。

 

    • このため Data Analytics と聞いて非常に専門性の高い領域と身構える必要はなし。試験を実際に受けてこの点を実感。

 

    • 講義や模擬試験問題でもそれなりに取り上げられていたが、 MSK（Amazon Managed Streaming for Apache Kafka）やAmazon Kinesis Data Analytics for SQL ApplicationsはAWSが考えるデータ分析基盤において重要なピースである模様。

 

    データレイクは「組織内のデータやそれらのデータアクセスをする人間を管理するもの」というイメージだったが、「データレイク間の（したがって比較的大きな組織間の）データの共有も管理するもの」という一面も持つことは、本試験を通じて気づかせられた点。