AWS Certified Data Engineer - Associate(DEA-C01)는 AWS에서 데이터 파이프라인을 설계하고 운영하는 엔지니어를 위한 Associate 레벨 자격증입니다. 데이터가 들어와서 변환되고, 저장되고, 분석에 쓰이기까지의 전 과정에서 "이 데이터 특성과 요구사항이라면 어떤 서비스를 어떻게 연결해야 하는가"를 묻습니다.
이 글은 DEA-C01 도메인별 딥다이브 19편 시리즈의 안내서입니다. 개별 주제로 들어가기 전에 시험 구조와 응시 대상, 그리고 이 자격증이 AWS 커리어에서 어디에 위치하는지 전체 지도를 먼저 그려봅니다.
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DEA-C01은 누구를 위한 자격증인가?
DEA-C01은 수도 시설을 설계하는 일과 닮았습니다. 수원지에서 물을 끌어오고, 정수하고, 저장하고, 각 가정으로 보내는 전 구간에서 수량과 수질, 비용을 함께 따져야 합니다. 시험도 수집, 변환, 저장, 운영, 보안이라는 구간마다 데이터의 양과 속도, 형태에 맞는 선택을 요구합니다.
이 자격증은 특히 다음과 같은 분들에게 잘 맞습니다.
| 대상 | 이 자격증이 맞는 이유 | |------|------| | 데이터 엔지니어 | 수집부터 저장·운영까지 파이프라인 전 구간의 설계 역량을 공식적으로 검증 | | 데이터 분석가·BI 엔지니어 | 분석 앞단의 수집·변환 구조를 이해해 업무 범위 확장 | | 백엔드 개발자 | 애플리케이션 데이터를 분석 환경으로 흘려보내는 방법 습득 | | 데이터 직무 전환을 준비하는 클라우드 엔지니어 | SAA-C03의 인프라 지식 위에 데이터 서비스 전문성 추가 | | ML 엔지니어 지망생 | 모델 학습에 필요한 데이터 파이프라인 기반 확보 |
응시에 필요한 사전 자격은 없습니다. AWS는 데이터 엔지니어링 경험 2~3년 상당을 권장하지만 필수는 아닙니다. 시험은 한국어로 응시할 수 있습니다. SQL을 읽고 쓸 수 있고 Python 같은 언어로 데이터 처리 코드를 다뤄 본 경험이 있으면 준비가 훨씬 수월합니다.
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시험 기본 정보
| 항목 | 내용 | |------|------| | 시험 코드 | DEA-C01 | | 정식 명칭 | AWS Certified Data Engineer - Associate | | 레벨 | Associate | | 합격 점수 | 720점 (100~1,000점 범위) | | 문항 수 | 65개 (채점 50개 + 비채점 15개) | | 시험 시간 | 130분 | | 응시료 | 150 USD | | 유효 기간 | 3년 | | 문제 유형 | 객관식, 복수 응답 | | 응시 언어 | 한국어, 영어, 일본어, 중국어 간체 | | 응시 방식 | Pearson VUE 시험장 또는 온라인 감독 시험 | | 권장 경험 | 데이터 엔지니어링 경험 2~3년 상당 (필수 아님) |
비채점 15개 문항은 AWS가 향후 시험에 쓸 문항을 평가하기 위해 넣는 것으로, 어느 문항이 비채점인지는 표시되지 않습니다. 답하지 않은 문항은 오답으로 처리되고 틀려도 감점은 없으니 모든 문항에 답을 골라야 합니다. 채점은 보상형 방식이라 도메인별 과락이 없고 전체 점수만 720점을 넘으면 됩니다.
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시험 도메인 구성
DEA-C01은 4개의 도메인으로 구성됩니다. 아래 비중은 채점 대상 문항을 기준으로 한 공식 수치입니다.
| 도메인 | 주제 | 비율 | 딥다이브 | |------|------|------|------| | 도메인 1 | 데이터 수집 및 변환 | 34% | 8편 | | 도메인 2 | 데이터 스토어 관리 | 26% | 4편 | | 도메인 3 | 데이터 운영 및 지원 | 22% | 4편 | | 도메인 4 | 데이터 보안 및 거버넌스 | 18% | 3편 |
도메인 1(데이터 수집 및 변환)이 34%로 전체의 3분의 1을 넘습니다. Kinesis, Glue, EMR, Step Functions처럼 파이프라인을 실제로 움직이는 서비스가 여기에 몰려 있어 학습 시간도 가장 많이 필요합니다. 도메인 2(데이터 스토어 관리)까지 합치면 60%이므로, 수집·변환·저장의 흐름을 먼저 탄탄히 잡는 것이 합격의 중심입니다.
!DEA-C01 시험 4개 도메인 비중
도메인 1: 데이터 수집 및 변환 (34%)
데이터를 받아들이고, 가공하고, 그 과정을 파이프라인으로 엮는 영역입니다.
주요 내용: 스트리밍 수집(Kinesis Data Streams·Amazon Data Firehose·MSK)과 배치 수집(DMS·AppFlow·DataSync), Glue ETL과 EMR의 Spark 처리, Lambda 기반 변환, Step Functions·MWAA·Glue 워크플로를 통한 오케스트레이션, SQL과 Python, IaC와 CI/CD.
시험 팁: "실시간으로 들어오는 데이터를 코드 없이 S3나 Redshift에 적재한다" → Amazon Data Firehose. "여러 소비자가 같은 스트림을 각자 읽고 재처리도 해야 한다" → Kinesis Data Streams. "서버 관리 없이 Spark ETL을 돌린다" → AWS Glue. "클러스터 설정을 세밀하게 제어해야 한다" → EMR.
관련 글: 스트리밍과 배치 데이터 수집, 데이터 변환과 처리, 데이터 파이프라인 오케스트레이션, 프로그래밍, IaC, CI/CD, 데이터 수집 서비스 완벽 정리, Kinesis 완벽 정리, AWS Glue 완벽 정리, EMR 완벽 정리
도메인 2: 데이터 스토어 관리 (26%)
데이터의 특성과 접근 패턴에 맞는 저장소를 고르고, 카탈로그와 수명 주기, 스키마를 관리하는 영역입니다.
주요 내용: S3 데이터 레이크와 Redshift 데이터 웨어하우스, DynamoDB와 RDS의 선택 기준, Parquet·ORC 같은 열 기반 파일 형식과 파티셔닝, Glue Data Catalog와 크롤러, S3 수명 주기와 스토리지 클래스, 스키마 진화, Redshift 분산 키와 정렬 키.
시험 팁: "S3에 쌓인 데이터를 Redshift로 옮기지 않고 조인해서 조회한다" → Redshift Spectrum. "Athena 쿼리 비용과 시간을 줄여야 한다" → Parquet 같은 열 기반 형식으로 변환하고 파티셔닝합니다. 스캔하는 데이터 양이 곧 비용입니다.
관련 글: 데이터 저장소 선택과 구성, 데이터 카탈로그 시스템, 데이터 수명 주기와 스키마 진화, Redshift 완벽 정리
도메인 3: 데이터 운영 및 지원 (22%)
파이프라인을 자동화하고, 데이터를 분석하고, 품질과 상태를 지켜보는 영역입니다.
주요 내용: 데이터 처리 자동화(EventBridge 일정·Lambda·Step Functions), Athena와 Redshift를 통한 분석, QuickSight 시각화, CloudWatch 로그와 경보, CloudTrail, Glue Data Quality와 DataBrew를 통한 데이터 품질 검사.
시험 팁: "S3의 데이터를 서버 없이 SQL로 바로 조회한다" → Athena. "파이프라인이 실패하면 알림을 받아야 한다" → CloudWatch 경보와 SNS. "들어오는 데이터가 규칙을 만족하는지 검사한다" → Glue Data Quality.
관련 글: 데이터 처리 자동화, 데이터 분석과 시각화, 파이프라인 모니터링과 데이터 품질, Athena 완벽 정리
도메인 4: 데이터 보안 및 거버넌스 (18%)
데이터에 누가 접근할 수 있는지, 어떻게 암호화하고 감사하는지를 다루는 영역입니다.
주요 내용: IAM 역할과 정책 기반 인증·권한 부여, Lake Formation의 세분화된 권한, KMS 암호화, 데이터 마스킹과 익명화, Secrets Manager, CloudTrail 감사 로그, Amazon Macie를 통한 민감 데이터 탐지, 데이터 프라이버시와 데이터 공유.
시험 팁: "데이터 레이크에서 테이블·열 단위로 접근을 통제한다" → Lake Formation. "S3에 저장된 개인 식별 정보를 자동으로 찾아낸다" → Amazon Macie. "누가 어떤 API를 호출했는지 추적한다" → CloudTrail.
관련 글: 인증과 권한 부여 메커니즘, 데이터 암호화와 마스킹, 감사 로그와 데이터 프라이버시 거버넌스
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DEA-C01은 AWS 자격증 로드맵에서 어디에 있을까?
DEA-C01은 AWS Associate 레벨의 데이터 전문 자격증입니다. 같은 레벨의 인접 자격증과 비교하면 초점이 분명해집니다.
| 구분 | SAA-C03 | DEA-C01 | MLA-C01 | |------|------|------|------| | 레벨 | Associate | Associate | Associate | | 정식 명칭 | Solutions Architect - Associate | Data Engineer - Associate | Machine Learning Engineer - Associate | | 초점 | 요구사항에 맞는 아키텍처 설계 | 데이터 파이프라인 설계와 운영 | ML 모델의 구축·배포·운영 | | 주요 대상 | AWS 솔루션을 설계하는 엔지니어 | 데이터를 수집·변환·저장하는 엔지니어 | ML 워크로드를 운영하는 엔지니어 | | 시험 형식 | 130분 · 65문항 | 130분 · 65문항 | 130분 · 65문항 |
DEA-C01에서 다진 데이터 파이프라인 역량은 두 방향으로 확장됩니다. 인프라 전반의 설계 관점을 보완하려면 SAA-C03 가이드를, 정제한 데이터를 모델 학습과 배포로 이어가려면 MLA-C01 가이드를 보세요. AWS 서비스 이름부터 낯설다면 Cloud Practitioner 가이드가 출발점입니다.
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초보자를 위한 학습 로드맵
AWS 데이터 엔지니어링을 처음 공부하는 분을 위한 단계별 학습 순서입니다.
1단계(2주): 저장소와 형식부터. S3 데이터 레이크, Redshift, DynamoDB의 차이와 Parquet·파티셔닝 개념을 먼저 잡습니다. 같은 데이터를 CSV와 Parquet로 저장해 Athena로 조회해 보면 차이가 체감됩니다.
2단계(2~3주): 수집과 변환. Kinesis와 Firehose로 스트리밍 데이터를 S3에 적재하고, Glue 작업으로 변환해 봅니다. 가장 비중이 큰 구간이니 시간을 넉넉히 잡습니다.
3단계(1~2주): 오케스트레이션과 운영. Step Functions나 Glue 워크플로로 작업을 엮고, CloudWatch 경보와 데이터 품질 규칙을 붙입니다.
4단계(1~2주): 보안·거버넌스와 문제 풀이. Lake Formation 권한, KMS 암호화, Macie를 정리한 뒤 AWS Skill Builder의 공식 연습 문제 세트로 약한 도메인을 확인합니다.
가장 흔한 실수는 서비스를 따로따로 외우는 것입니다. DEA-C01의 문제는 대부분 수집 → 변환 → 저장 → 분석으로 이어지는 흐름 전체를 묘사합니다. 대표적인 파이프라인 두세 개를 처음부터 끝까지 그릴 수 있게 연습하면 개별 서비스의 자리가 자연스럽게 정리됩니다.
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시험 응시 체크리스트
시험은 Pearson VUE 시험장 또는 온라인 감독 시험으로 응시합니다. 예약 전에 AWS Skill Builder의 공식 연습 문제 세트로 문제 문체와 길이에 먼저 익숙해지세요.