AWS Certified Data Engineer Associate
275 अभ्यास प्रश्न
अंतिम समीक्षा: April 2026
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AWS सर्टिफाइड डेटा इंजीनियर एसोसिएट (DEA-C01) मार्च 2024 में सेवानिवृत्त डेटा एनालिटिक्स स्पेशलिटी के व्यवसायी-केंद्रित उत्तराधिकारी के रूप में लॉन्च किया गया था। यह AWS पर डेटा पाइपलाइन और एनालिटिक्स वर्कलोड को डिज़ाइन करने, बनाने, संचालित करने और सुरक्षित करने की क्षमता को मान्य करता है — जिसमें इन्जेस्टन, ट्रांसफॉर्मेशन, स्टोरेज, ऑर्केस्ट्रेशन और गवर्नेंस शामिल हैं। यह परीक्षा AWS-केंद्रित स्टैक पर काम कर रहे डेटा इंजीनियरों, एनालिटिक्स इंजीनियरों और ETL डेवलपर्स को लक्षित करती है। Glue, Lambda, Kinesis Data Streams / Firehose, Managed Kafka (MSK), S3 डेटा लेक, Lake Formation, Athena, Redshift और EMR पर अधिक जोर दिया गया है। लागत-जागरूक इन्जेस्टन विकल्पों, फ़ाइल प्रारूप और विभाजन रणनीति, और पाइपलाइन विश्वसनीयता के बारे में परिदृश्य-आधारित प्रश्नों की अपेक्षा करें। DEA-C01 वैचारिक है (कोई लैब नहीं) लेकिन व्यावहारिक पाइपलाइन अनुभव मानता है।
34% के साथ सबसे बड़ा डोमेन। Kinesis Data Streams बनाम Firehose बनाम MSK का चयन, Glue ETL जॉब्स और DataBrew, हल्के ETL के लिए Lambda, और SaaS स्रोतों के लिए AppFlow। सामान्य बाधा: विलंबता और ऑर्डरिंग बाधाओं के तहत सही इन्जेस्टन सेवा का चयन करना।
S3 डेटा लेक डिज़ाइन, फ़ाइल प्रारूप (Parquet, ORC, Avro), विभाजन, Lake Formation गवर्नेंस, Redshift आर्किटेक्चर (RA3, Serverless), और परिचालन वर्कलोड के लिए DynamoDB। यह व्यावहारिक स्टोरेज ट्रेडऑफ का परीक्षण करता है।
Step Functions, Glue Workflows, MWAA (Managed Airflow) और EventBridge के साथ वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन। डेटा जॉब्स, रिट्राई और अलर्टिंग की CloudWatch मॉनिटरिंग। अक्सर छूट जाता है: सरल Step Functions की तुलना में MWAA कब उचित है।
Lake Formation परमिशन, पंक्ति/स्तंभ-स्तरीय सुरक्षा के माध्यम से बारीक पहुंच, स्थिर एन्क्रिप्शन के लिए KMS, क्रॉस-अकाउंट डेटा साझाकरण के लिए IAM पैटर्न, और PII डिटेक्शन (Macie)। कम वेटेज (18%) लेकिन उच्च-घनत्व वाले प्रश्न।
परीक्षा में आने वाली सेवाएँ और क्यों प्रत्येक महत्वपूर्ण है।
सर्वरलेस ETL प्लेटफ़ॉर्म जिसमें मैनेज्ड Spark/Python रनटाइम, स्कीमा डिस्कवरी के लिए क्रॉलर्स, Glue Data Catalog और लो-कोड ट्रांसफ़ॉर्मेशन के लिए Glue DataBrew शामिल हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: Glue डेटा इन्जेस्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन में मुख्य सेवा है — जॉब बुकमार्क्स, डायनेमिक फ्रेम्स, पार्टीशनिंग स्ट्रेटेजी और DataBrew बनाम Glue Studio के ट्रेडऑफ़ पर प्रश्नों की अपेक्षा रखें।
ऑब्जेक्ट स्टोरेज जो AWS डेटा लेक की नींव के रूप में कार्य करता है — लैंडिंग ज़ोन, रॉ / क्यूरेटेड / कन्ज़म्प्शन लेयर्स, और हर डाउनस्ट्रीम एनालिटिक्स सेवा के लिए स्रोत।
यह परीक्षा में क्यों है: हर DEA-C01 स्टोरेज और इन्जेस्शन परिदृश्य S3 को आधार मानता है; स्टोरेज क्लासेस, लाइफ़साइकल, Intelligent-Tiering, और पार्टीशन लेआउट डेटा स्टोर मैनेजमेंट के प्रश्नों को प्रेरित करते हैं।
मैनेज्ड क्लाउड डेटा वेयरहाउस जिसमें कॉलमनर MPP स्टोरेज, RA3 सेपरेटेड कंप्यूट/स्टोरेज, S3 पर Redshift Spectrum, और Aurora से ज़ीरो-ETL इन्जेस्शन शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा स्टोर मैनेजमेंट के प्रश्न बार-बार Redshift (वेयरहाउस) की तुलना Athena/Glue/Lake Formation (लेकहाउस) से करते हैं — डिस्ट्रीब्यूशन कीज़, सॉर्ट कीज़, और वर्कलोड मैनेजमेंट के प्रश्न यहीं आते हैं।
मैनेज्ड Hadoop / Spark / Hive / Presto / Flink रनटाइम जो EMR on EC2, EMR Serverless, और EMR on EKS का समर्थन करता है, बड़े पैमाने पर बैच और स्ट्रीमिंग जॉब्स के लिए।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा इन्जेस्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन के परिदृश्य जो Glue के पैमाने से अधिक हैं या Spark/Hudi/Iceberg इंटीग्रेशन की आवश्यकता रखते हैं, EMR को उत्तर के रूप में नामित करते हैं।
रियल-टाइम स्ट्रीमिंग सेवा जो क्लिकस्ट्रीम, IoT, एप्लिकेशन और लॉग इवेंट्स को बड़े पैमाने पर इंजेस्ट करने के लिए है, जिसमें शार्ड- या ऑन-डिमांड कैपेसिटी और रिटेंशन विंडो के भीतर रीप्ले की सुविधा है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा इन्जेस्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन स्ट्रीमिंग इन्जेस्ट डिज़ाइन का परीक्षण करता है — Kinesis Data Streams Firehose, Lambda, या Flink को फ़ीड करने वाली कम-लेटेंसी पाइपलाइनों के लिए AWS-नेटिव स्रोत है।
मैनेज्ड स्ट्रीमिंग-डिलीवरी सेवा जो रिकॉर्ड्स को बैच करती है, कंप्रेस करती है, और S3, Redshift, OpenSearch, Splunk, या HTTP एंडपॉइंट्स में लैंड करती है, वैकल्पिक Lambda ट्रांसफ़ॉर्मेशन के साथ।
यह परीक्षा में क्यों है: Firehose कैनोनिकल डेटा इन्जेस्शन उत्तर है जब कोई प्रश्न बिना कंज़्यूमर कोड लिखे, सिंक में मैनेज्ड, नियर-रियल-टाइम डिलीवरी के लिए पूछता है।
S3 (और फ़ेडरेटेड स्रोतों) पर सर्वरलेस इंटरैक्टिव SQL इंजन जो Glue Data Catalog का उपयोग करता है, कॉस्ट/एक्सेस कंट्रोल के लिए वर्कग्रुप्स और पे-पर-क्वेरी प्राइसिंग के साथ।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा ऑपरेशंस और सपोर्ट के परिदृश्य लेक डेटा के ऐड-हॉक अन्वेषण के लिए Athena का उपयोग करते हैं और Lake Formation गवर्नेंस के पीछे क्वेरी लेयर के रूप में।
मैनेज्ड Apache Airflow सेवा जो डेटा पाइपलाइनों को Python DAGs के रूप में ऑथर करने, शेड्यूल करने और मॉनिटर करने के लिए है, पूर्ण ऑपरेटर/सेंसर सपोर्ट के साथ।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा ऑपरेशंस और सपोर्ट के पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेशन के प्रश्न MWAA (Airflow-नेटिव, कोड-फ़र्स्ट) को Step Functions (स्टेट-मशीन) से अलग करते हैं — जटिल क्रॉस-सर्विस DAGs के लिए MWAA चुनें।
Glue Data Catalog पर फ़ाइन-ग्रेन्ड एक्सेस-कंट्रोल लेयर जो Athena, Redshift Spectrum, EMR, और Glue में रो-, कॉलम- और टैग-आधारित परमिशन प्रदान करती है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा सिक्योरिटी और गवर्नेंस लेक फ़ॉर्मेशन का परीक्षण लेक डेटा पर रो/कॉलम-लेवल सिक्योरिटी के लिए AWS-नेटिव उत्तर के रूप में करता है, डायरेक्ट IAM-ऑन-S3 पैटर्न्स को बदलता है।
सिंगल-डिजिट-ms लेटेंसी के साथ सर्वरलेस की-वैल्यू / डॉक्यूमेंट NoSQL डेटाबेस जिसमें ऑन-डिमांड या प्रोविजन की हुई कैपेसिटी, CDC के लिए Streams, और S3 में ज़ीरो-ETL एक्सपोर्ट शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा स्टोर मैनेजमेंट DynamoDB (ऑपरेशनल NoSQL) की तुलना रिलेशनल और वेयरहाउस विकल्पों से करता है; DynamoDB Streams लेक में CDC को पावर देते हैं।
मैनेज्ड रिलेशनल डेटाबेस (PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, MariaDB) और Aurora — जिसमें एनालिटिक्स के लिए Redshift में ज़ीरो-ETL रेप्लिकेशन शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा स्टोर मैनेजमेंट और डेटा इन्जेस्शन दोनों RDS/Aurora को ऑपरेशनल स्रोत के रूप में संदर्भित करते हैं जो ज़ीरो-ETL, DMS, या लॉजिकल रेप्लिकेशन के माध्यम से वेयरहाउस को फ़ीड करता है।
हेटेरोजेनस डेटाबेस के बीच एक बार के और कंटीन्यूअस (CDC) रेप्लिकेशन के लिए मैनेज्ड सेवा — Oracle/SQL Server से Aurora/Redshift, ऑन-प्रेम से AWS तक।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा इन्जेस्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन DMS का परीक्षण कैनोनिकल माइग्रेशन / CDC उत्तर के रूप में करता है जब स्रोत एक ऑपरेशनल RDBMS होता है बजाय किसी स्ट्रीम या फ़ाइल के।
सर्वरलेस वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेटर जिसमें Glue, EMR, Lambda, Athena, SageMaker, और DynamoDB के लिए नेटिव इंटीग्रेशन हैं, पाइपलाइनों को Standard या Express स्टेट मशीनों के रूप में मॉडल करता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा ऑपरेशंस और सपोर्ट के प्रश्न Step Functions (स्टेट-मशीन, सब-सेकंड / लॉन्ग-रनिंग) को MWAA (Airflow DAGs) से अलग करते हैं — इवेंट-ड्रिवन, AWS-नेटिव फ़्लोज़ के लिए Step Functions बेहतर है।
सर्वरलेस इवेंट बस जो AWS-सर्विस इवेंट्स, पार्टनर इवेंट्स, और कस्टम इवेंट्स को टारगेट्स (Lambda, Step Functions, Firehose, SQS) पर रूट करती है, कंटेंट-आधारित फ़िल्टरिंग और शेड्यूल्स के साथ।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा ऑपरेशंस और सपोर्ट EventBridge का उपयोग पाइपलाइनों को शेड्यूल पर या डेटा-अराइवल इवेंट्स पर ट्रिगर करने के लिए करता है और टीमों में सिग्नल्स को फ़ैन आउट करने के लिए।
सर्वरलेस कंप्यूट जिसका उपयोग इन-फ़्लाइट रिकॉर्ड ट्रांसफ़ॉर्मेशन (Firehose / Kinesis), लाइटवेट ETL ग्लू, S3-इवेंट-ड्रिवन प्रीप्रोसेसिंग और पाइपलाइन कस्टम लॉजिक के लिए किया जाता है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा इन्जेस्शन और ट्रांसफ़ॉर्मेशन Firehose-डेटा-ट्रांसफ़ॉर्मेशन यूज़ केसेस के लिए Lambda की अपेक्षा करता है और उन इवेंट-ड्रिवन स्टेप्स को जोड़ने के लिए जो Glue या EMR को उचित नहीं ठहराते हैं।
सर्च, लॉग एनालिटिक्स, और ऑब्ज़र्वेबिलिटी के लिए मैनेज्ड OpenSearch (और लेगेसी Elasticsearch) — जिसमें वैरिएबल-कैपेसिटी वर्कलोड्स के लिए OpenSearch Serverless शामिल है।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा स्टोर मैनेजमेंट और डेटा ऑपरेशंस OpenSearch को लॉग एनालिटिक्स के लिए टारगेट के रूप में संदर्भित करते हैं और सर्च करने योग्य टेलीमेट्री के लिए Firehose / Kinesis डेस्टिनेशन के रूप में।
सर्वरलेस BI सेवा जिसमें SPICE इन-मेमोरी इंजन, ML इनसाइट्स, एम्बेडेड एनालिटिक्स, और Q (नेचुरल-लैंग्वेज) शामिल हैं, Redshift, Athena, RDS, और S3 स्रोतों को क्वेरी करने के लिए।
यह परीक्षा में क्यों है: बिजनेस यूज़र्स को एनालिटिक्स वापस प्रदान करने पर डेटा ऑपरेशंस और सपोर्ट के प्रश्न QuickSight को लेक/वेयरहाउस पर AWS-नेटिव कन्ज़म्प्शन लेयर के रूप में नामित करते हैं।
अकाउंट-वाइड एक्सेस कंट्रोल: यूज़र्स, रोल्स, पॉलिसीज़, फ़ेडरेशन, और हर Glue जॉब, S3 ऑब्जेक्ट, Redshift क्वेरी, और पाइपलाइन स्टेप के लिए लीस्ट-प्रिविलेज परमिशन्स।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा सिक्योरिटी और गवर्नेंस IAM पर आधारित है — Glue/EMR के लिए एग्ज़ेक्यूशन रोल्स, क्रॉस-अकाउंट डेटा शेयरिंग, और रिसोर्स-आधारित बकेट पॉलिसीज़ बार-बार आने वाले प्रश्न हैं।
क्रिप्टोग्राफिक कीज़ का मैनेज्ड निर्माण और नियंत्रण जो S3 ऑब्जेक्ट्स, Redshift क्लस्टर्स, RDS वॉल्यूम्स, Kinesis रिकॉर्ड्स, और Glue Data Catalog मेटाडेटा को at rest एन्क्रिप्ट करने के लिए उपयोग की जाती हैं।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा सिक्योरिटी और गवर्नेंस एन्क्रिप्शन-at-rest के लिए KMS ग्राहक-प्रबंधित कीज़ (CMKs) की अपेक्षा करता है, हर स्टोरेज और पाइपलाइन सेवा में ऑडिट करने योग्य की रोटेशन के साथ।
हर API कॉल का अकाउंट-वाइड ऑडिट लॉग — किसने Glue जॉब लॉन्च किया, किसने Redshift को क्वेरी किया, किसने Lake Formation परमिशन बदलीं, किसने S3 से डेटा एक्सपोर्ट किया।
यह परीक्षा में क्यों है: डेटा सिक्योरिटी और गवर्नेंस के कंप्लायंस परिदृश्य CloudTrail को अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड के रूप में संदर्भित करते हैं जो ऑडिट, फॉरेंसिक इन्वेस्टिगेशन, और रेगुलेटरी एविडेंस के लिए आवश्यक है।
$105k–$150k–$215k USD वार्षिक
यह सीमा यू.एस.-आधारित मध्य-से-वरिष्ठ डेटा इंजीनियरिंग भूमिकाओं को कवर करती है जहाँ AWS दक्षता की आवश्यकता होती है। FAANG और बड़ी डेटा-गहन कंपनियाँ अक्सर वरिष्ठ स्तरों पर $260k TC से अधिक भुगतान करती हैं। प्रवेश स्तर की भूमिकाएँ और गैर-तटीय बाजार कम रुझान दिखाते हैं। DEA-C01 एक विश्वसनीय संकेत है लेकिन शायद ही कभी एकमात्र हायरिंग फैक्टर होता है।
स्रोत: levels.fyi 2025–2026 डेटा इंजीनियरिंग भूमिकाएँ, यू.एस. BLS OEWS मई 2024 (15-1252 सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, 15-2051 डेटा साइंटिस्ट). आंकड़े अनुमानित हैं; वास्तविक मुआवजा भूमिका, क्षेत्र और अनुभव पर निर्भर करता है।
2024-2026 के दौरान डेटा इंजीनियरिंग की हायरिंग मजबूत बनी रही क्योंकि उद्यमों ने क्लाउड डेटा लेक, लेकहॉउस आर्किटेक्चर और एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का निर्माण जारी रखा। DEA-C01 Snowflake, Databricks, या dbt अनुभव के साथ एक विश्वसनीय AWS-विशिष्ट संकेत के रूप में कार्य करता है। AWS-केंद्रित डेटा दुकानों के भर्तीकर्ता इसे SQL, Python और Spark प्रवाह के साथ एक तेज़ फिल्टर के रूप में उपयोग करते हैं। यह सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट एसोसिएट (SAA-C03), मशीन लर्निंग इंजीनियर एसोसिएट (MLA-C01), और Airflow और dbt जैसे प्रदाता-तटस्थ उपकरणों के साथ स्वाभाविक रूप से मेल खाता है। यह प्रमाणन स्वयं उम्मीदवारों को स्टाफ डेटा-इंजीनियर या प्रिंसिपल डेटा-प्लेटफ़ॉर्म भूमिकाओं के लिए योग्य नहीं बनाता है — उन भूमिकाओं के लिए सिद्ध बड़े पैमाने पर पाइपलाइन स्वामित्व और व्यापक सिस्टम-डिज़ाइन अनुभव की अपेक्षा की जाती है।
कोई औपचारिक पूर्वापेक्षाएँ नहीं हैं। AWS कम से कम 2-3 साल के सामान्य डेटा-इंजीनियरिंग अनुभव और कम से कम एक साल के व्यावहारिक AWS डेटा-सेवाओं के अनुभव की सिफारिश करता है।
अधिकांश उम्मीदवार SAA-C03 (आर्किटेक्चरल फाउंडेशन) के बाद या सीधे एक मजबूत Spark/SQL/Python पृष्ठभूमि से DEA-C01 का रुख करते हैं। CLF-C02 AWS अनुभव के बिना करियर बदलने वालों के लिए एक उपयोगी वार्म-अप है। सबसे कुशल व्यक्तिगत-परियोजना की तैयारी एक एंड-टू-एंड पाइपलाइन है: Kinesis Firehose → S3 (Parquet, partitioned) → Glue catalog → Athena और Redshift Serverless, ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Step Functions या Glue Workflows के साथ और गवर्नेंस के लिए Lake Formation। गैर-AWS डेटा पृष्ठभूमि (जैसे, ऑन-प्रम Hadoop या प्योर Snowflake) वाले उम्मीदवारों को Glue, Lake Formation और Kinesis परिवार पर अतिरिक्त समय की योजना बनानी चाहिए।
DEA-C01 को एसोसिएट रेट किया गया है और यह SAA-C03 की तुलना में कठिनाई में तुलनीय है, जिसमें अधिक केंद्रित सेवा सतह है। पूर्व डेटा-इंजीनियरिंग अनुभव वाले उम्मीदवारों के लिए 8-12 सप्ताह में 70-110 घंटे की योजना बनाएँ; जिनके पास अनुभव नहीं है उनके लिए 120-160 घंटे। परीक्षा 130 मिनट में 65 स्कोर किए गए प्रश्न हैं — बहुविकल्पीय और बहु-प्रतिक्रिया वाले, कोई लैब नहीं।
सामान्य बाधाओं में Kinesis Data Streams (कस्टम कंज्यूमर, ऑर्डरिंग, रिटेंशन) को Firehose (प्रबंधित डिलीवरी, ट्रांसफॉर्मेशन) और MSK (Kafka-संगत) से अलग करना शामिल है; यह जानना कि कौन सा ऑर्केस्ट्रेटर (Step Functions, Glue Workflows, MWAA, EventBridge Scheduler) किसी दिए गए पाइपलाइन के लिए उपयुक्त है; और Lake Formation परमिशन इनहेरिटेंस के किनारे के मामले। फ़ाइल-प्रारूप और विभाजन गणित (कंप्रेशन अनुपात, Parquet कॉलम प्रूनिंग) नियमित रूप से दिखाई देता है।
प्रारंभिक सामान्य उपलब्धता। बीटा परीक्षा 2023 के अंत में चली थी। इंजीनियरिंग-केंद्रित उम्मीदवारों के लिए सेवानिवृत्त डेटा एनालिटिक्स स्पेशलिटी (DAS-C01) की जगह लेती है। अप्रैल 2026 तक वर्तमान संस्करण।
DEA-C01 (AWS Certified Data Engineer Associate) एक एक मध्यम कठिन परीक्षा जो व्यावहारिक अनुभव और सर्वोत्तम प्रथाओं की ठोस समझ की अपेक्षा करती है Associate-स्तरीय परीक्षा है। एसोसिएट-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 6-12 सप्ताह में फैले 80-150 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। अधिकांश उम्मीदवार जो अभ्यास परीक्षाओं में उत्तीर्ण होने की सीमा से लगातार ऊपर स्कोर करते हैं, वे अपने पहले प्रयास में उत्तीर्ण हो जाते हैं।
एसोसिएट-स्तरीय परीक्षाओं के लिए अधिकांश उम्मीदवारों को 6-12 सप्ताह में फैले 80-150 घंटे के अध्ययन की आवश्यकता होती है। उत्तीर्ण होने में लगने वाला समय पूर्व अनुभव के आधार पर व्यापक रूप से भिन्न होता है। अंतर्निहित तकनीक में व्यावहारिक उत्पादन अनुभव वाले इंजीनियरों को आमतौर पर कम समय लगता है; प्लेटफ़ॉर्म के लिए नए उम्मीदवारों को उस सीमा के ऊपरी छोर की ओर योजना बनानी चाहिए।
DEA-C01 AWS इकोसिस्टम में एक मान्यता प्राप्त क्रेडेंशियल है और नियोक्ताओं, भर्तीकर्ताओं और ग्राहकों को मान्य ज्ञान का संकेत देता है। क्या यह आपके लिए समय और शुल्क के लायक है, यह आपकी भूमिका और लक्ष्यों पर निर्भर करता है - यह क्लाउड इंजीनियरों, आर्किटेक्ट्स और सलाहकारों के लिए सबसे अधिक फायदेमंद होता है जो AWS के साथ प्रतिदिन काम करते हैं या उन भूमिकाओं में जाना चाहते हैं।
DEA-C01 के लिए उत्तीर्ण अंक 720 / 1000 है। परीक्षा में 65 प्रश्न होते हैं और यह 2 घंटा 10 मिनट तक चलती है।
DEA-C01 परीक्षा का शुल्क $150 USD है। शुल्क AWS द्वारा निर्धारित किए जाते हैं और क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकते हैं; बुकिंग से पहले हमेशा आधिकारिक AWS प्रमाणन पृष्ठ पर वर्तमान कीमत की पुष्टि करें।
AWS प्रमाणन 3 साल के लिए वैध हैं। उसी परीक्षा के वर्तमान संस्करण को पास करके, या समाप्ति से पहले उसी पथ में एक उच्च-स्तरीय परीक्षा पास करके पुनः प्रमाणित करें।
हाँ। आप परीक्षा ऑनलाइन (प्रदाता के सुरक्षित ब्राउज़र के माध्यम से प्रोक्टर्ड, अधिकांश क्षेत्रों में 24/7 उपलब्ध) या व्यावसायिक घंटों के दौरान व्यक्तिगत पियर्सन VUE परीक्षण केंद्र पर दे सकते हैं। दोनों प्रारूपों में समान प्रश्न, समय सीमा और उत्तीर्ण अंक होते हैं।
CertLabPro DEA-C01 के लिए अभ्यास प्रश्न बैंक में 15 अध्ययन मोड प्रदान करता है। परीक्षा-सिमुलेशन मोड वास्तविक परीक्षा को दर्शाता है: 2 घंटा 10 मिनट में 65 प्रश्न, 720 / 1000 की समान उत्तीर्ण सीमा के साथ। ब्राउज़ मोड आपको प्रत्येक प्रश्नोत्तर को स्थिर रूप से पढ़ने की अनुमति देता है।