AWS Certified Data Engineer – Associate
La certification AWS Data Engineer – Associate valide les compétences nécessaires pour concevoir, construire et opérer des pipelines de données fiables et performants sur AWS. Elle couvre l’ingestion, la transformation, l’orchestration et la gouvernance, en s’appuyant sur des services managés modernes du data stack AWS. Orientée production, elle met l’accent sur la résilience, l’optimisation des coûts, la sécurité et la qualité des données. Reconnue mondialement, elle constitue un accélérateur pour évoluer vers des rôles de Data Engineer, Analytics Engineer ou Cloud Data Specialist.
Niveau
Intermediaire
Durée
8 Semaines
Séances
03 Fois / Semaine
Format
Bootcamp 100% En Ligne
🎯 Présentation Génarale de la Certification AWS Certified Data Engineer – Associate
AWS Certified Data Engineer – Associate s’adresse aux professionnels qui veulent maîtriser l’architecture et l’industrialisation des traitements de données sur AWS, du data ingestion temps réel au batch en passant par l’ETL/ELT, le data quality et la governance. Le programme met en pratique les composants clés de l’écosystème AWS (ingestion, stockage, transformation, orchestration, sécurité, observabilité) pour construire des plateformes scalables, sécurisées et économiques. L’objectif est de permettre aux apprenants de livrer des pipelines robustes, documentés et observables, alignés sur les meilleures pratiques cloud.
Formation Certifiante
Formation Pratique
Suivi Personnalisé
En Groupe ou en Particulier
100% En Ligne / Presentiel
Certification Garantie
🎯 Objectif général de la Certification AWS Certified Data Engineer – Associate
- 🔌 Concevoir des flux d’ingestion fiables (batch et temps réel) et choisir les services adaptés au contexte
- 🧱 Construire des pipelines ETL/ELT modulaires et maintenables, du bronze au gold.
- 📦 Mettre en place des zones de stockage optimisées (lac, entrepôt) et gérer les formats/partitions.
- 🔐 Sécuriser la donnée de bout en bout (IAM, chiffrement, contrôle d’accès, conformité).
- 📊 Assurer qualité, catalogage et gouvernance (schémas, métadonnées, traçabilité).
- 📈 Orchestrer, monitorer et optimiser les coûts/perfs avec des métriques et alertes actionnables.
Profils Cibles pour la Certification AWS Certified Data Engineer – Associate
Cette certification vise les professionnels qui manipulent des volumes de données significatifs et doivent livrer des pipelines fiables en production. Elle convient aux profils techniques souhaitant structurer leurs pratiques sur AWS et aligner leurs solutions avec les standards cloud. Elle constitue enfin une base solide pour évoluer vers des postes data plus avancés (lead data engineer, architecte data).
🛠️ Data Engineers
Ingénieurs données souhaitant industrialiser l’ingestion, la transformation et l’orchestration sur AWS avec des services managés.
🧮 Analytics Engineers / BI Engineers
Profiles orientés modèles analytiques et reporting qui veulent fiabiliser leurs data pipelines et améliorer la qualité/traçabilité.
☁️ Cloud Engineers orientés Data
Ingénieurs cloud qui veulent étendre leurs compétences vers les stacks data, la sécurité et l’observabilité des traitements.
🔄 Professionnels en reconversion vers la Data
Développeurs, administrateurs ou profils techniques qui migrent vers les métiers de la donnée en environnement AWS.
Contenu de la Formation pour la Certification AWS Certified Data Engineer – Associate
e contenu est structuré en modules progressifs couvrant l’ingestion, le stockage, la transformation, l’orchestration, la sécurité et l’observabilité. Chaque étape introduit les principes clés, les bonnes pratiques et des ateliers guidés pour ancrer les compétences. L’ensemble prépare de manière opérationnelle à la mise en production de pipelines et à la réussite de l’examen AWS Data Engineer – Associate.
MODULE 1 : Ingestion des Données & Collecte 8
- Introduction à l'ingénierie des données sur AWS
- Amazon Kinesis Data Streams : Ingestion temps réel
- Amazon Kinesis Data Firehose : Chargement automatique
- AWS MSK (Managed Streaming for Apache Kafka)
- AWS Glue DataBrew : Préparation visuelle des données
- AWS Database Migration Service (DMS)
- Snowball Edge & DataSync : Transferts massifs
- Atelier : Ingestion d'un flux de logs en temps réel
MODULE 2 : Stockage & Data Lake (S3 & Redshift) 8
- Architecture Data Lake avec Amazon S3
- Optimisation des formats : Parquet, Avro et JSON
- Amazon Redshift : Architecture Cluster et Nodes
- Redshift Serverless et Redshift Spectrum
- Modélisation de données : Star vs Snowflake Schema
- Amazon S3 Glacier : Archivage et conformité
- Gestion des accès Data Lake avec AWS Lake Formation
- Atelier : Mise en place d'un entrepôt Redshift
MODULE 3 : Transformation avec AWS Glue & Spark 9
- AWS Glue Catalog & Crawlers : Métadonnées
- Glue ETL : Jobs Python & Scala avec Spark
- Transformation Serverless avec Glue Interactive Sessions
- Nettoyage des données avec Glue FindMatches (ML)
- Amazon EMR : Traitement Big Data avec Hadoop & Spark
- Amazon EMR Serverless : Exécution simplifiée
- AWS Lambda pour les transformations légères
- Gestion des Bookmarks dans AWS Glue
- Atelier : Création d'un pipeline ETL avec Spark
MODULE 4 : Orchestration & Workflows 7
- AWS Step Functions pour les pipelines de données
- Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow)
- Création de DAGs complexes dans Airflow
- Glue Workflows vs AWS Step Functions
- Gestion des dépendances et reprises sur erreur
- Amazon EventBridge : Déclenchement par événements
- Atelier : Orchestrer un pipeline complet avec Airflow
MODULE 5 : Analyse & Requêtage (Athena & QuickSight) 7
- Amazon Athena : Requêtage SQL sur S3
- Optimisation des performances Athena (Partitionnement)
- Amazon OpenSearch Service : Analyse de logs et recherche
- Amazon QuickSight : Visualisation et Business Intelligence
- Analyse de données avec Amazon Redshift Query Editor
- Athena Federated Query : Multi-sources
- Atelier : Dashboard interactif sur données S3
MODULE 6 : Sécurité, Gouvernance & Qualité 6
- AWS Lake Formation : Sécurité au niveau ligne/colonne
- Chiffrement au repos et en transit (KMS)
- Qualité des données avec Glue Data Quality
- Amazon DataZone : Catalogue métier et partage
- Audit et conformité : AWS CloudTrail & Macie
- Atelier : Sécuriser un Data Lake de bout en bout
MODULE 7 : Préparation Finale DEA-C01 7
- Révision des 4 domaines de l'examen
- Stratégies d'optimisation des coûts Data
- Étude de cas : Architecture moderne de données
- Examen Blanc #1 : Ingestion et Stockage
- Examen Blanc #2 : Transformation et Orchestration
- Simulateur Final DEA-C01 (Chronométré)
- Derniers conseils et passage de l'examen
Durée & Organisation
- Durée totale : 8 semaines
- Rythme : 3 séances / semaine
- Horaires : 19h00 – 21h30
- Format : Bootcamp 100% en ligne
- Focus sur l'ETL et le Big Data
Niveau & Prérequis
- Bonne maîtrise du SQL
- Bases en Python (pour AWS Glue / Spark)
- Compréhension des concepts de bases de données
Ce parcours est idéal pour les analystes de données souhaitant migrer vers l'ingénierie Cloud.
Investissement
- Labs sur Glue, Redshift et Athena
- Projet réel : Pipeline de données complet
- Banque de questions d'examen DEA-C01
Examen officiel AWS (DEA-C01) : 150 $ USD à régler directement à AWS.
L'Examen Officiel
- Code : DEA-C01
- Durée : 130 minutes
- Format : 65 questions (QCM)
- Langue : Français / Anglais
- Lieu : En ligne ou Pearson VUE
Méthodologie pédagogique LocalHost Academy
Inspirée directement de ta fiche pédagogique, la méthode suit une approche structurée et orientée résultats
- 📈Alignement strict sur le blueprint officiel AWS
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- 💼 Exercices pratiques et labs d’architecture AWS
- 🧠 QCM progressifs (niveau Associate)
- 🤝 Examens blancs chronométrés reproduisant le format AWS
- 💼Études de cas basées sur des environnements professionnels réels
- 🌐 Debriefs, remédiation et coaching stratégique
- 📈Suivi individualisé de la progression
Modalités d'apprentissage
Choisissez le format qui correspond le mieux à vos objectifs et à votre emploi du temps.
Sessions Live Online
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Accès à des environnements de laboratoires réels pour manipuler les outils et consolider vos acquis par l'expérience.
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Ces certifications renforcent votre expertise dans la protection des systèmes d’information, un enjeu majeur des entreprises modernes.
☁️ Certifications Cloud & DevOps
Elles valident vos compétences dans la gestion d’infrastructures cloud, l’automatisation et l’optimisation des pipelines de développement.
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Questions Fréquentes (FAQ)
Tout ce que vous devez savoir sur la certification AWS DEA-C01 et notre bootcamp Data.
Quel est le rôle exact d'un Data Engineer sur AWS ?
Le Data Engineer est l'architecte des flux. Il conçoit les pipelines qui collectent, nettoient et transforment les données brutes en informations exploitables. La certification DEA-C01 valide votre capacité à orchestrer ces flux de manière performante, sécurisée et économique.
Faut-il être un expert en Python pour réussir ?
Non. Une maîtrise des bases de Python est suffisante pour comprendre les scripts ETL dans AWS Glue ou Spark. L'examen met davantage l'accent sur la logique de transformation des données et le choix des bons outils plutôt que sur l'écriture de code complexe.
Quels sont les services prioritaires de l'examen DEA-C01 ?
L'accent est mis sur le "Modern Data Architecture". Les piliers sont : AWS Glue (ETL), Amazon S3 (Data Lake), Amazon Redshift (Entrepôt de données), Amazon Athena (Analyse SQL) et Amazon Kinesis (Streaming).
Quelle est la différence avec l'ancienne certification Data Analytics ?
La DEA-C01 est plus actuelle. Elle intègre des concepts modernes comme le Data Mesh, la gouvernance granulaire avec AWS Lake Formation, et met un point d'honneur sur l'aspect opérationnel et la qualité des données, là où l'ancienne version était plus théorique.
Le bootcamp propose-t-il des projets concrets ?
Oui. Vous allez construire un pipeline de données de bout en bout : de l'ingestion de logs en temps réel jusqu'à la création d'un tableau de bord décisionnel. Vous manipulerez de vrais volumes de données pour apprendre à gérer le partitionnement et les formats compressés (Parquet).
Quel est le potentiel salarial d'un Data Engineer certifié ?
C'est l'un des métiers les plus en tension. Avec l'essor de l'IA, les entreprises s'arrachent les profils capables de préparer les données. Un certifié AWS Data Engineer peut prétendre à des rémunérations 20% à 30% supérieures à celles d'un développeur classique.
Comment se déroule le passage de l'examen ?
L'épreuve dure 130 minutes pour 65 questions. Le score de passage est de 720/1000. Vous pouvez le passer en français, en centre Pearson VUE ou directement depuis chez vous avec une surveillance à distance.
Puis-je bénéficier d'une réduction sur le prix de l'examen ?
Oui, si vous détenez déjà une certification AWS (comme le Cloud Practitioner), vous avez accès à un coupon de -50% dans votre portail AWS Certification, ce qui ramène le coût de l'examen à 75 $ USD.
Pourquoi choisir votre accompagnement plutôt qu'un cours en ligne ?
La Data Engineering sur AWS peut être frustrante en auto-formation (erreurs de permissions IAM, coûts S3 imprévus). Notre mentorat en direct vous permet d'être débloqué immédiatement par un expert et de pratiquer sur des scénarios d'entreprise réels.
Que se passe-t-il si j'échoue à l'examen ?
Notre engagement est votre réussite. En cas d'échec, nous analysons votre rapport de score avec vous et vous bénéficiez d'un accès prolongé à la plateforme et aux sessions de coaching jusqu'à l'obtention de votre certification.
⏰Pourquoi préparer une certification IT avec un accompagnement structuré ?
- 📈 Alignement officiel : contenus conformes aux objectifs d’examen
- 🌐Pédagogie active : labs pratiques, cas réels, évaluations formatives.
- 💼 Mentorat : feedback individuel, planification de révision, stratégie d’examen.
- 🧠 Gain de temps : programme ciblé sur ce qui tombe à l’examen.
- 🤝 Crédibilité : une certification reconnue mondialement qui booste employabilité
🎓Quelques certifications connexes
Chez LocalHost Academy, chaque programme de préparation repose sur un alignement strict avec les référentiels officiels des organismes certificateurs (AWS, Microsoft, Cisco, CompTIA, PMI, Scrum.org, EC‑Council, Oracle…), une approche progressive centrée sur la pratique et une pédagogie orientée vers la réussite à l’examen.
☁️ AWS Cloud Practitioner
Certification fondamentale pour comprendre les services AWS, le modèle de responsabilité partagée, la sécurité cloud, la facturation et les cas d’usage essentiels.
☁️ AWS Solutions Architect – Associate
Certification qui valide votre capacité à concevoir des architectures cloud AWS sécurisées, hautement disponibles, optimisées en coûts et adaptées aux besoins modernes.
☁️ AWS Developer – Associate
Certification orientée développement cloud, incluant AWS Lambda, API Gateway, CI/CD, sécurité applicative et déploiement d’applications serverless.
☁️ AWS SysOps Administrator – Associate
Certification orientée développement cloud, incluant AWS Lambda, API Gateway, CI/CD, sécurité applicative et déploiement d’applications serverless.
☁️ AWS Data Engineer - Associate
Certification avancée couvrant la conception et la gestion de pipelines data sur AWS : data lakes, ETL/Glue, Redshift, Athena, sécurité des données et gouvernance.
🤖 Azure AI Fundamentals – AI‑900
Certification d’initiation aux concepts d’IA, machine learning, computer vision, NLP et services cognitifs Azure, avec une approche éthique et responsable.
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