TL;DR

• У меня не было опыта в IT и в работе с облаками, и сдача экзамена стала неплохим довеском к резюме и pet-проектам.

• Систематическая и разноплановая подготовка — ключ к успеху.

• Я использовал курс Штефана Марека на Udemy (AWS Certified Data Engineer Associate 2025 - Hands On!), вопросы ToJo (AWS Certified Data Engineer Associate DEA-C01 Practice Exam 2025), карточки Anki и ChatGPT в роли наставника.

• Подготовка заняла чуть больше 2 месяцев, в среднем по 4–5 часов в день.

• Экзамен в первую очередь ориентирован на хранение данных, ETL, сервисы баз данных, стриминг, мониторинг и логирование. Остальные темы не так часто встречаются.

• Сдал с результатом 805/1000 — хороший запас, но экзамен оказался напряжённым.

• Главный совет: уделяйте внимание не только теории, но и тренировке кейсов — именно они решают исход.

Введение

Всем привет! Меня зовут Роман, и я хочу поделиться своим опытом сдачи экзамена AWS DEA-C01: Data Engineer Associate. Когда сам готовился, то много искал реальных отзывов и заметок о том, как проходит экзамен, как лучше всего готовиться и на что обращать внимание. Поэтому надеюсь, что мой опыт будет полезен.

Немного о себе: сейчас я учусь на дата-инженера, и уже через несколько месяцев завершаю программу обучения. Параллельно начал задумываться о будущем трудоустройстве и изучал доступные вакансии. Довольно быстро стало очевидно, что учебная программа и реальные ожидания компаний пересекаются не во всём: последние делают большой упор на облака.

В IT у меня почти не нет опыта, так как вся моя предыдущая деятельность связана с аналитическим маркетингом: построение моделей работы рынка, прогнозирование цен, решение разных оптимизационных задач. То есть, по-хорошему, будущему работодателю надо показать как знания, так и практические результаты их применения, а именно пет-проекты.

Так у меня и появилась первая цель - подготовиться и успешно сдать экзамен DEA-C01.

Подготовка

По факту, подготовка заняла у меня чуть больше 2х месяцев, в среднем по 4-5 часов в день, кроме выходных, там более 3 часов не получалось никогда.

Если кратко, то у меня было 4 ресурса для подготовки:

1. Курс Stefan Marek

2. Вопросы от ToJo

3. Анки карты

4. ChatGPT в роли наставника

Сначала чтобы постепенно войти в тему, я зарегистрировался на AWS Skill Builder и прошёл самый базовый курс — Cloud Practitioner. Это дало общее представление о работе в облаке и помогло структурировать базовые знания.

Следующим этапом для меня стал курс Stefan Marek на Udemy — AWS Certified Data Engineer Associate 2025 - Hands On! Это около 22 часа видео, плюс тесты к каждому разделу и финальный тест, который, по замыслу авторов, максимально похож на экзамен AWS. На экзамене реально встретилось, наверное, 50–60 % материалов курса. Некоторые темы, вроде углублённой безопасности или работы с контейнерами, оказались избыточными. В то время как ключевые области, ETL и стриминг и прочие, наоборот, можно было бы разобрать глубже. Хотя в целом материал неплохой.

Вторым инструментом оказались вопросы от ToJo для DEA (AWS Certified Data Engineer Associate DEA-C01 Practice Exam 2025) - и они, честно говоря, оказались ключевыми и самыми эффективными для подготовки к экзамену. Они ближе к реальному формату и помогают тренировать правильное мышление под экзамен, показывают, что разница между правильным и неправильным ответом может быть буквально в полутонах. Большой плюс – много уникальных вопросов и они редко повторяются.

Сначала я выбрал режим Review Mode, когда после каждого вопроса даётся правильный ответ с объяснением. Как я делал: читал каждый вопрос и пытался ответить на него сначала своими словами, не глядя в потенциальные ответы. Это помогало проверить, насколько я действительно понимаю сервисы и сценарии. Только потом я сравнивал свой ответ с предложенными вариантами и анализировал расхождения.

Со временем у меня выработался свой алгоритм, который оказался очень эффективным:

1. Максимально точно понять сценарий — цепочку или pipeline, описанную в условии.

2. Определить проблему, которая в нём возникла и этап, где она возникла.

3. Предложить решение, исходя из знаний по сервисам.

4. Прогнать решение через граничные условия, они часто есть в конечном вопросе. Например, правильное решение будет либо самым дешёвым, либо самым быстрым, либо с минимальной задержкой, либо без дополнительной инфраструктуры и т.д. Благодаря этому даже там, где варианты очень похожи и отличаются буквально нюансами, удаётся отсеять лишние. В 9 из 10 случаев это позволяет уверенно выйти на правильный ответ.

Отдельно стоит отметить Anki — это был один из моих ключевых инструментов.

• После каждой секции курса я создавал новый набор карточек, чтобы закрепить основные факты и термины.

• Когда проходил вопросы ToJo начал записывать в типовые проблемы в виде небольших кейсов:

  • Glue работает медленно и дорого — что делать?

  • Много мелких партиций Athena тормозит — как оптимизировать?

  • Kinesis теряет пакеты — как справиться?

В итоге именно регулярное повторение типовых проблем помогло чувствовать себя уверенно на экзамене. Каждый день проходил порядка 150-200 карточек.

Большим подспорьем для меня стал ChatGPT. Со временем я выработал с ним удобный формат работы: я описывал ему ситуацию, описывал, где и на чьей стороне возникла проблема, предлагал возможное решение и объяснял, почему именно так.

Задача ChatGPT - выступить в роли наставника. Я просил его, если я ошибался, задавать наводящий вопрос, чтобы я мог скорректировать своё решение. И так за несколько итераций удавалось находить корректный ответ, и главное – понимать почему именно так, а не иначе. Такой режим позволил научиться рассуждать и видеть потенциальные подвохи. Например, часто я предлагал более оптимальное решение, но оно не соответствовало граничным условиям, и было неверным.

Экзамен

Когда я увидел, что стабильно набираю 70–80% на тестах, решил, что готов, и забронировал дату экзамена через неделю. Эту неделю я посвятил тренировке именно в формате экзамена: решал рандомные тесты на время, а не в режиме Review.

При регистрации я отметил, что я не native speaker, и поэтому получил дополнительные 30 минут, которые очень пригодились!

Сдавал я экзамен офлайн, и организация процесса оставила очень хорошее впечатление. Всё было очень серьезно: двойной контроль на входе, проверка на отсутствие шпаргалок и посторонних предметов, практически досмотр. Внутри зала — полная «чистая зона», камер было больше, чем лампочек на потолке. У каждого своя рабочая станция: монитор, клавиатура, мышь и промышленные наушники для шумоподавления. Работали идеально — я вообще ничего не слышал, но долго их не поносишь.

Экзамен оказался очень динамичным. Когда я дошёл до конца и отправил тест на ревью, у меня оставалось буквально 40 секунд до завершения времени. Что касается самих вопросов - они были очень похожи по формату на вопросы от Tojo. Наверное, именно поэтому Tojo оказался для меня самым полезным ресурсом. Не было многих тем из курса Штефана Марека, например, по SageMaker встретился только один вопрос, по Network - буквально пара. Основной упор делался на Glue, Athena, Redshift, S3 и причём довольно глубоко: встречались вопросы по синтаксису запросов, распределению функций по нодам и тюнинга работы БД.

Часть вопросов была довольно простой и почти очевидной (например, когда прямо приводится определение сервиса, и нужно лишь назвать его), а часть — действительно сложной, требующей анализа и выбора решения из очень, практически одинаковых, вариантов.

Результат

Результаты пришли ночью: я набрал 805 баллов из 1000 и успешно прошёл экзамен. Для меня это был не просто формальный шаг для резюме - экзамен реально помог систематизировать знания. Сейчас это всё напрямую помогает мне в работе над моим pet-проектом в облаке AWS, где я применяю большинство сервисов, которые изучал при подготовке.

Спасибо всем кто дочитал до конца!