AWSデータエンジニアアソシエイト勉強方法 完全ロードマップ
AWSデータエンジニアアソシエイトに合格しましたので試験概要、合格までの勉強方法をまとめます。これから受験を考えている方はご参考にしていただけると幸いです！
はじめに：AWSデータエンジニアアソシエイトの「正しい攻め方」をまとめました
この記事では、2024年に登場した新試験 AWS Certified Data Engineer – Associate（DEA-C01） に、できるだけムダなく・最短距離で合格するための勉強方法をまとめています。
「AWS データエンジニアアソシエイト 勉強方法」で検索している方は、きっとこんな不安や疑問を持っているのではないでしょうか。
データ系の資格は専門的で難しそう。自分でも本当に合格できるのか不安
Glue、Kinesis、Redshift…サービスが多すぎて、どこから手をつけるべきか分からない
Data Analytics Specialty（DAS）との違いがよく分からない
仕事が忙しくて、まとまった勉強時間を確保しづらい
おすすめ教材や具体的な勉強スケジュールが知りたい
この記事では、こうした悩みを一つずつ解消できるように、
AWS公式の試験ガイドや認定ページをベースに、「試験の中身」を整理しつつ、
実際に複数のAWS資格に合格してきた著者の経験から、勉強時間の目安・ドメイン別の勉強法・具体的スケジュールを提示し、
日本語で利用しやすい 書籍・Udemy・AWS Skill Builder・Black Belt資料などの使い分け を丁寧に解説します。
読み終わるころには、
「自分の今のレベルなら、この順番とこのペースで勉強すればDEA-C01はいけそうだな」
という合格までのイメージが、かなり具体的に描けるはずです。
筆者プロフィールと合格時の状況
まずは勉強方法をイメージしやすいように、筆者のプロフィールを共有します。
職種：大手SIer勤務のインフラ／クラウドエンジニア（2021年新卒入社）
クラウド経験：AWS案件を担当した時期もあるが、オンプレ中心のプロジェクトも多い
取得済み資格：
AWS クラウドプラクティショナー
AWS ソリューションアーキテクトアソシエイト
AWS ソリューションアーキテクトプロフェッショナル
AWS AI プラクティショナー
AWS Developer アソシエイト
AWS CloudOps Engineer アソシエイト
勉強に使えた時間：
平日：1〜1.5時間
週末：3〜4時間
つまり、
「インフラ寄りのエンジニアだが、AWSにはそこそこ触れてきた。
データ基盤はガチ専門ではないけれど、興味があってキャッチアップしたい」
という方を主なターゲットにしています。
この記事で紹介する勉強方法・スケジュールは、このペルソナをベースにしたものですが、
IT未経験〜データエンジニア経験者まで応用できるように段階別の目安も載せていきます。
AWSデータエンジニアアソシエイトの基本情報
試験の位置づけと検証されるスキル
AWS Certified Data Engineer – Associate（DEA-C01） は、
「コアなデータ関連AWSサービスを使ってデータパイプラインを設計・構築・運用する力」を証明する認定です。
AWS公式の説明を要約すると、主に次のようなスキルが問われます。
データの取り込み・変換（バッチ／ストリーミングの両方）
プログラミングの概念を適用しながらのデータパイプラインのオーケストレーション
データモデル設計とスキーマ戦略の構築
データライフサイクル（保存・アーカイブ・削除）の管理
データ品質の確保と監視
データセキュリティ・ガバナンスの実装
旧Data Analytics Specialty（DAS）とかなり重なる領域ですが、
難易度は「スペシャリティより一段階下のアソシエイト」で、
実務寄りの“データ基盤エンジニアのベース力”を測る試験というイメージです。
試験形式・時間・合格ライン
AWS公式情報を元に、DEA-C01の仕様を整理すると次のとおりです。
カテゴリ：Associate
試験時間：130分
問題数：65問
単一選択・複数選択
うち約15問はスコアに反映されない「評価用問題」（どれが評価用かは分からない）
スコア範囲：100〜1000
合格スコア：720（スケールスコア）
受験料金：150 USD
受験方法：
Pearson VUEテストセンター
オンライン監督付き試験
対応言語：英語・日本語・韓国語・中国語（簡体字）など
合否判定は 試験全体のスコアのみ で行われ、
各ドメインごとの足切りはありません。
出題ドメインと配点
公式の試験ガイドによると、出題ドメインは次の4つです。
データの取り込みと変換：34%
データストア管理：26%
データ運用とサポート：22%
データセキュリティとガバナンス：18%
合計100%ですが、特に Domain 1「データの取り込みと変換」 の比重が高く、
ここを落としてしまうと合格がかなり厳しくなります。
この後のドメイン別勉強法の章で、
それぞれ「どのサービスが出るのか」「どういう問題が多いのか」を詳しく解説します。
想定される受験者像（どんな人に向いているか）
AWS公式や各種解説記事では、
次のような経験を持つ人がターゲットとされています。
データエンジニアリング／データアーキテクチャ分野で 2〜3年程度の経験
AWSサービスを 1〜2年以上 実務で利用している
データ分析用の基盤構築や、データパイプライン運用に関わっている
とはいえ、
SAA（ソリューションアーキテクトアソシエイト）やDVA（ディベロッパーアソシエイト）レベルのAWS経験＋基本的なSQLやETLの理解 があれば、
実務ががっつりデータエンジニアでなくても十分チャレンジ可能です。
合格までの勉強時間の目安
あくまで目安ですが、過去のAWS試験・周囲の受験者の話も踏まえると、
DEA-C01の勉強時間はざっくり次のくらいを想定すると良さそうです。
パターン1：IT・データ系ほぼ未経験
目安：120〜160時間
期間イメージ：
1日1〜1.5時間で 3〜4か月
インフラ・開発経験があまりない場合は、
クラウド・ネットワーク・データベースの基礎と並行で進めるイメージになります。
パターン2：インフラ or アプリエンジニア、AWSは触ったことあり（ペルソナ想定）
目安：80〜120時間
期間イメージ：
平日1〜1.5時間＋週末3〜4時間で 2〜3か月
SAA・DVA・CloudOps Associateなどを持っていれば、
ネットワーク・IAM・監視系の理解は流用できるので、
Glue / Kinesis / Redshift / Lake Formation などの「データ系サービス」に集中投下する 戦略が有効です。
パターン3：データエンジニア実務経験あり＋DASやBigQuery系経験あり
目安：50〜80時間
期間イメージ：
集中的にやれば 1〜1.5か月 でも十分射程圏内
既にDASを持っている場合は、「サービス名や概念は分かるがDEAの問題形式に慣れていない」状態なので、
公式問題＋Udemy模試＋不足サービスのドキュメント確認 に時間を割くのがおすすめです。
勉強の全体戦略：4フェーズで考える
いきなり問題集だけに突っ込むと、
「知らないサービス名だらけで心が折れる」というパターンになりがちです。
おすすめは、学習を次の 4フェーズ に分けることです。
フェーズ0：前提知識の棚卸し（1〜2日）
フェーズ1：公式コンテンツで全体像をつかむ（1〜2週間）
フェーズ2：ドキュメント＆書籍でインプットを固める（3〜4週間）
フェーズ3：ハンズオン＋問題演習で仕上げる（2〜3週間）
順番に見ていきます。
フェーズ0：前提知識の棚卸し
最初に軽く「自分は何ができて、何が分からないのか」を整理しておくと、
その後の学習の“無駄撃ち”を減らせます。
すでに取得しているAWS資格を確認（CLF / SAA / DVA / DASなど）
SQL・ETL・データモデリング・データウェアハウスの基礎への理解度を自己評価
触ったことがあるデータ系AWSサービスをリストアップ
例：S3, Glue, Athena, Redshift, Kinesis, MSK, Lambda, Step Functions, Lake Formation など
この棚卸しをした上で、
「GlueとKinesisはほぼ触ってない」「Redshiftは概念だけ」など、
“弱点サービス群”を明確にする ところからスタートしましょう。
フェーズ1：公式試験ガイド＆Skill Builderで全体像をつかむ
1. 試験ガイドPDFをじっくり読む（必須）
まずはAWS公式の 試験ガイドPDF（日本語版） を読みます。
ここには、
各ドメインの割合
代表的なタスク・知識例
想定される受験者像
が具体的に書かれているので、学習範囲の「設計図」 として非常に重要です。
2. 認定ページ＆試験概要をざっくり確認
次に、AWS公式の認定ページで試験概要を確認します。
ここで、
試験時間・問題数・合格スコア
教材として推奨されているリソース（Exam Prepコース、公式問題セットなど）
を確認し、「試験全体の雰囲気」を掴んでおきます。
3. AWS Skill Builderの公式コンテンツ
Skill Builderには、DEA向けの
Exam Prep / Official Practice Question Set
データ分析・データレイク関連トレーニング
などが用意されています。
最初から完璧に理解しなくてOKなので、
ざっと1周して「よく出るサービス名」をメモ
出題スタイルや選択肢のクセを掴む
くらいの気持ちで進めましょう。
フェーズ2：ドキュメント＆書籍でインプットを固める
DEAはサービス数が多いので、
「広く浅く」＋「頻出サービスは少し深く」 のバランスが大事です。
1. AWS公式ドキュメント＆Black Belt資料で頻出サービスを押さえる
特に以下のサービスは、
試験ガイド・合格体験記でも「よく出る」と言及されています。
データ取り込み・変換系
AWS Glue（ジョブ、Crawler、Glue Studio、Workflow）
AWS Glue DataBrew
Amazon Kinesis（Data Streams, Data Firehose, Data Analytics）
Amazon MSK
AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon EventBridge
データストア系
Amazon S3（データレイクの中心）
Amazon Redshift（RA3ノード、Spectrum、マテリアライズドビュー）
Amazon RDS / Aurora
Amazon DynamoDB
Amazon OpenSearch Service
クエリ／分析系
Amazon Athena
Amazon EMR
データ管理／ガバナンス系
AWS Lake Formation
AWS Glue Data Catalog
AWS IAM, AWS KMS
AWS CloudTrail, AWS Config, Amazon Macie
これらの 「概要ページ＋代表的ユースケース」 を中心に読み、
「このサービスは何をするためのものか」
「どのサービスと組み合わせて、どういう構成で使うのか」
を1〜2文で説明できるようになることを目標にします。
2. 英語が苦でなければStudy Guide本も有力
O’Reillyからは AWS Certified Data Engineer Associate Study Guide も出ています。
章立てが試験ドメインに沿っているので、
ドメインごとの知識整理
章末問題で理解度のチェック
に非常に役立ちます。英語がそこまで苦でない方にはおすすめです。
フェーズ3：ハンズオン＋問題演習で仕上げる
インプットがある程度できたら、
最後は 「手を動かす＋問題を解きまくる」 フェーズです。
1. 軽めのハンズオンで「パイプラインの流れ」を体感
全部をガッツリ構築する必要はありませんが、最低限次のようなハンズオンを1〜2本やっておくと理解が一気に進みます。
S3に流し込まれたCSV/JSONを、Glueでクレンジング → Parquetに変換 → 別バケットへ保存 → Athenaでクエリ
Kinesis Data Streams or Firehoseでストリーミングデータ取り込み → Lambda or Kinesis Data Analyticsで軽く変換 → S3/Redshiftへ
ハンズオンの目的は「実務レベルの構築」ではなく、あくまで
「このサービスを使うと、どこからどこまでを誰が担当するのか」
という 責任分界点とデータフローのイメージ を掴むことです。
2. Udemy・クラウドライセンス等の問題集を回す
よく名前が挙がるのが、
Udemyの DEA-C01模擬試験／対策トレーニング
Cloud LicenseやCloudTechなど、日本語の問題演習サービス
です。
使い方のポイントはシンプルで、
とりあえず 1周目は解き切る（スコアは気にしない）
間違えた問題は、
どのキーワードを見落としたのか
なぜその選択肢が不正解・正解なのか
をノートに言語化
サービス名が分からない場合は必ず公式ドキュメント or Black Beltに立ち返る
2〜3周まわして 安定して正答率70〜80%以上 を目標にする
実際、多くの合格体験記でも
「クラウドライセンスやUdemy問題集を通勤時間中にひたすら回した」
という声が多く、すきま時間との相性が非常に良い勉強法です。
ドメイン別：具体的な勉強方法と出題イメージ
ここからは、試験ガイドの4ドメインに沿って、
「何をどの深さで押さえるべきか」を整理していきます。
ドメイン1：データの取り込みと変換（34%）
このドメインは 最重要 です。
よく出るサービス・トピック
AWS Glue（ETLジョブ、Job bookmark、Crawler、Trigger、Workflow、Glue Studio）
Glue DataBrew（ノーコードデータクレンジング）
Kinesis（Data Streams / Firehose / Data Analytics）
Amazon MSK
Lambda / Step Functions / EventBridge を使ったパイプラインオーケストレーション
バッチ vs ストリーミング処理の違い
スキーマ変換（JSON/CSV/Parquet/ORCなど）と圧縮形式（Gzip/Snappy etc）
パーティション設計（S3でのパーティションキー設計、AthenaやRedshift Spectrumへの影響）
具体的な問題イメージ
「IoTデバイスから継続的にデータが送られてくる。低レイテンシで分析基盤に取り込みつつ、障害時も確実にデータを保持したい。どのサービス構成を使うべきか？」
「既存のオンプレDWHからデータレイクにデータを移行しつつ、日次バッチも継続したい。どのようなGlue構成が最適か？」
勉強のしかた
Black Beltや公式ドキュメントでGlue・Kinesisの構成要素とユースケースを図で把握
Glueジョブのトリガー（スケジュール・イベント・手動）や再実行時の挙動（Job Bookmark）を押さえる
Kinesis Data StreamsとFirehoseの違い（リアルタイム処理 vs マネージド配送＋バッファリング）を説明できるようにする
ドメイン2：データストア管理（26%）
ここでは、どのストアにどのデータを置くか の判断力が問われます。
よく出るサービス・トピック
Amazon S3（ストレージクラス、ライフサイクルルール、データレイクの中心としての役割）
Amazon Redshift（テーブル設計、ソートキー／分散キー、RA3ノード、Spectrum）
DynamoDB vs RDS/Aurora vs Redshift の使い分け
OpenSearch Serviceでのログ・メトリクス分析
メタデータ管理：Glue Data Catalog / Lake Formation
具体的な問題イメージ
「分析用データを格納する際に、コストを抑えつつクエリパフォーマンスも確保したい。どのストア＋フォーマットの組み合わせが適切か？」
「あるテーブルは頻繁に更新が発生し、トランザクションも必要。別のテーブルは集計専用。どのサービスにどのデータを配置するか？」
勉強のしかた
「ストレージの三層構造」を意識すると整理しやすいです。
生データレイヤ（S3 Raw）
クレンジング・整形済レイヤ（S3 Curated or Redshift）
マート・サービス連携レイヤ（Redshift / OpenSearch / RDS など）
各サービスの「得意なワークロード」と「苦手なパターン」を問題集で確認しつつ、“使い分け”を言語化できるようにする
ドメイン3：データ運用とサポート（22%）
ここは、運用設計・監視・トラブルシュート の観点です。
よく出るサービス・トピック
CloudWatchメトリクス、ログ、アラーム
GlueジョブやKinesisのスケーリング・スループット監視
Redshiftのクエリパフォーマンスチューニング（WLM、クエリ監視）
データ品質チェック（欠損値・重複・スキーマドリフト）
コスト最適化（不要リソース削除・適切なノードタイプの選択）
具体的な問題イメージ
「Glueジョブの実行時間が急に延びた。どこを確認し、どのように改善するべきか？」
「Kinesis Data Streamsでスループットエラーが多発している。どのメトリクスを確認し、どう対処するか？」
勉強のしかた
監視対象ごとに「どのサービスのどのメトリクスを見るか」を整理する
問題集で登場する障害シナリオをノートに書き写し、
原因
取るべき対策
をセットで覚えていく
ドメイン4：データセキュリティとガバナンス（18%）
最後のドメインは、セキュリティ・権限管理・コンプライアンス に関する内容です。
よく出るサービス・トピック
IAM（ロール・ポリシー・リソースベースポリシー）
KMSによる暗号化（S3/Redshift/DynamoDBなど）
Lake Formationを使った列／テーブル単位のアクセス制御
CloudTrail・Config・Macieによる監査・検出
PII（個人情報）を含むデータの取り扱いとマスキング
具体的な問題イメージ
「PIIを含む顧客データを分析したいが、アナリストには一部の列だけ見せたい。どのサービスと設定が適切か？」
「データレイク内の特定テーブルへのアクセスを、部署ごとに制御したい。どのレイヤでポリシーを設計するべきか？」
勉強のしかた
「ネットワークレベル」「ストレージレベル」「アプリケーションレベル」「カタログレベル」のどこで制御するかを整理
Lake Formationのアクセス制御モデル（データレイク管理者 / データレイクロール / Data permissions）を理解する
おすすめ学習リソースまとめ
ここまでの内容を踏まえ、実際に使いやすい教材を整理します。
1. AWS公式リソース（必ず1周する）
AWS Certified Data Engineer – Associate 認定ページ
試験概要・合格スコア・推奨リソースがまとまっている
ドメインごとの詳細タスク一覧
Exam Prep / 公式練習問題セット
Glue / Kinesis / Redshift / Lake Formation など
2. 日本語の合格体験記・勉強法記事
日本語で詳しくまとめられた合格記も非常に参考になります。
「AWS Certified Data Engineer – Associate合格記」系ブログ多数
試験範囲ごとの解説、使用教材、ハマりポイントがまとまっている
自分のバックグラウンドに近い人の記事を1〜2本読むと、勉強時間のイメージがつきやすい
3. 問題演習系（日本語／英語）
Udemy
DEA-C01対応の模擬試験・対策トレーニングコース
Cloud License / CloudTech / note等の問題集
使い分けのポイント
日本語問題で出題パターンに慣れる → 英語問題で表現の幅に慣れる
公式問題セットは「本番の雰囲気確認用」として、試験2〜3週間前に解く
合格体験記：平日1〜1.5時間＆週末3〜4時間での2か月プラン
ここからは、冒頭のペルソナに沿った「リアルな勉強スケジュール」を紹介します。
受験前の状態
SAA / DVA / CloudOps Associateなどは取得済み
Glueはほぼ未経験、Kinesisも触ったことがある程度
SQLやDWHの概念は分かるが、Redshiftの細かい設定はよく知らない
勉強期間とトータル時間
期間：約2か月
平日：1〜1.5時間 × 5日
週末：3〜4時間 × 2日
→ トータル：80〜90時間程度
1〜2週目：公式ガイド＆Skill Builderで全体像を把握（約10〜12時間）
試験ガイドPDFを通読し、ドメインと主要サービスをノートにまとめる
AWS認定ページでExam Prepへのリンクを確認し、公式練習問題を1周
Skill Builderの関連コースを倍速で流し見し、「知らないサービス名」に★マーク
このフェーズで意識したこと
完璧に理解しようとしない
「初耳のサービス名を洗い出す」ことに専念
3〜5週目：頻出サービスのドキュメント＋軽めハンズオン（約30〜35時間）
平日：
1日1サービスを目安に、Glue／Kinesis／Redshift／Athena／Lake Formationの概要ページ＋Black Beltを読む
読んだ内容を1〜2ページのメモに要約
週末：
S3 → Glue → Athenaのシンプルなバッチパイプラインを1本構築
Kinesis → Lambda → S3のストリーミング取り込みを軽く試す
このフェーズでやってよかったこと
ドキュメントを「読んで終わり」にせず、自分の言葉で簡単なアーキテクチャ図を書く
「このパイプラインの責任分界点はどこか？」を意識して書き出す
6〜7週目：問題演習1周目（約20〜25時間）
Udemy模試を2セット購入し、週末にまとめて1回ずつ解く
平日はクラウドライセンス等の問題を通勤時間に解き、1日20〜30問を目標にする
この時点のスコア感
1周目の正答率：50〜60%前後
サービス名は知っているのに引っかけに負けるパターンが多い
復習のしかた
間違えた問題だけをノートに書き出し、
キーワード
選んだ選択肢と理由
正解の選択肢とその理由
を一気に整理する
「GlueとKinesisの使い分け」「Redshift vs Athena」「Lake Formationの制御範囲」など、“対”になる概念をセットで覚える
8週目：問題演習2〜3周目＋公式問題セット（約15〜20時間）
Udemy／クラウドライセンスの問題を2周目・3周目
間違える問題はかなり減り、正答率は 75〜85% 付近に
試験の1週間前にAWS公式のPractice Question Setを解き、本番形式の感覚をチェック
直前1週間で意識したこと
新しいことには手を出さず、「自分が間違えた問題だけを繰り返し眺める」
GlueとRedshiftの細かい仕様を、Black Beltとノートで再確認
試験前日は早めに寝て、当日は頭をフラットな状態に保つ
よくある質問とシンプルな答え
Q1. DEAはSAAやDVAと比べてどれくらい難しい？
肌感としては、
CLF < SAA ≒ DVA < DEA < SAP / DAS
くらいのポジションです。
SAAレベルのインフラ知識がある前提で、
データエンジニアリング寄りの概念がしっかり問われるイメージです。
Q2. Data Analytics Specialty（DAS）とどちらから取るべき？
まず「データエンジニアとしての基礎」を固めたい → DEA → DAS の順
既にDASを持っていて、データ基盤に強い → DAS → DEA（補完的に）
DASの出題範囲とかなり重なるが、DASの方がより専門寄り／深堀りという位置付けです。
Q3. 業務でデータ基盤を触ったことがなくても合格できる？
可能ですが、
SQL・ETL・DWHの基本概念
S3／Glue／Athena／Redshiftの「役割関係」
は早めに押さえておいた方が安心です。
ハンズオンを1〜2本しっかりやっておくと、
実務未経験でも問題文がグッと読みやすくなります。
試験直前1〜2週間の過ごし方チェックリスト
最後の仕上げとして、直前期の行動をチェックリストにまとめます。
試験日・時間・会場（ or オンラインの環境要件）を再確認した
公式Practice Question Setを1回は解いた
Udemy／クラウドライセンスなどの模擬試験で、70〜80%以上を安定して取れている
間違えた問題だけを集めた「弱点ノート」を1冊作った
Glue／Kinesis／Redshift／Lake Formation／S3／Athena／IAM／KMSあたりの概要を言葉で説明できる
前日は新しいことを詰め込まず、睡眠時間を優先した
まとめ：AWS データエンジニアアソシエイト 勉強方法の最短ルート
最後に、この記事全体を「最短ルート」としてぎゅっと圧縮すると、次のようになります。
ドメイン構成と主要サービスを把握する
Skill BuilderとBlack Beltで全体像をインプット
特にGlue／Kinesis／Redshift／Lake Formation／S3／Athenaを優先
常に「なぜこの選択肢が正解なのか」をノートに書き出す
S3 → Glue → Athena や Kinesis → Lambda → S3 など
直前1〜2週間は弱点潰しに集中
新しい領域には手を広げず、「間違えた問題を二度と間違えない」ことにフォーカス
AWSデータエンジニアアソシエイトは、
Glue・Kinesis・Redshift・Lake Formationといった“データ基盤の要”となるサービスを体系的に押さえられる、とてもコスパの良い資格です。
インフラ／アプリ中心だった方にとっても、
「データエンジニアリングの世界に一歩踏み込むための入り口」として非常におすすめできます。
この記事の内容を自分用にカスタマイズして、
「平日1〜1.5時間、週末3〜4時間」のペースでも確実に積み上がる学習プラン
を作ってもらえたら嬉しいです。
