【2025最新版】AWS Data Engineer（DEA-C01）取得後のキャリアを“実務”で最大化する超実践ガイド

DEA-C01合格の先にある「配属・評価・年収」の具体的アクションを、設計パターン／コスト最適化／可観測性まで踏み込んで体系化し、AWS公式の試験ガイド（配点・出題範囲・範囲外）に準拠しつつ、現場導入にそのまま使える粒度で解説します。

取得することで何ができる人材だと伝わるか
試験範囲ドメイン→実務マップ（出題範囲の内訳）
業務領域ごとのアピール観点
コスト×性能×可観測性チェックリスト
12か月キャリアアップ・ロードマップ（業務と作品の両輪）
“採用で刺さる”ポートフォリオ作品 3 点（合格基準つき）
面接/現場での“語り方”テンプレ（ドメイン準拠）
年収相場観（日本/参考）と“伸ばす指標”
次に取ると効く認定と順序
ありがちなつまずき → 予防策
まとめ

取得することで何ができる人材だと伝わるか

DEA-C01が公式に担保する力： データ取り込み／変換、データストア管理、運用とサポート、セキュリティとガバナンス。

試験は計65問（スコア対象50＋非採点15）・130分・$150。

言語は日/英ほか。AI/MLモデル構築やビジネス結論提示は範囲外。

評価される実務像： 「作る・回す・守る」を通しで設計し、可観測性と再処理設計まで手当できる人。
主戦場： レイクハウス、DWH（Redshift）、ストリーミング、ガバナンス&カタログ。

試験範囲ドメイン→実務マップ（出題範囲の内訳）

ドメイン1：取り込み/変換（34%） … Kinesis / MSK / DMS / Glue / EMR、EventBridge / MWAA / Step Functions、CSV⇄Parquet / Iceberg、スループット・遅延・リプレイ設計
ドメイン2：データストア管理（26%） … S3 / Redshift / DynamoDB / Lake Formation、ライフサイクル、スキーマ進化、IaC
ドメイン3：運用とサポート（22%） … CloudWatch / Grafanaでの監視、再処理/自動化、Runbook
ドメイン4：セキュリティ/ガバナンス（18%） … IAM / KMS / CloudTrail / Macie、Lake Formationの列/行/セル制御、監査対応

範囲外： モデル学習や可視化レポートでの結論提示。つまり“データ基盤を作る・回す・守る”の専門家であると資格取得によりアピールすることができる。

業務領域ごとのアピール観点

A. レイクハウス（S3 + Iceberg + Athena/EMR/Glue）

選定基準： 多様ソース、半構造、探索的クエリが多い／データメッシュ志向。

要点： IcebergのMERGE/UPDATE/DELETE・タイムトラベル・スキーマ/パーティション進化。Glue 5.0のSpark 3.5 & Python 3.11で最新最適化。
落とし穴→対策： Athenaのスキャン課金。Parquet＋圧縮＋パーティション＋列選択で削減。ピークはProvisioned Capacityも検討。

B. DWH中心（Amazon Redshift）

選定基準： 厳しめのBI SLA、結合多め、安定高負荷・定型ジョブが多い。

要点： Kinesis / MSKからのRedshift Streaming（S3レス取り込み）＋マテリアライズドビュー。
RA3 + Managed Storage： 計算と保存の独立拡張でコスト/性能最適化。
Concurrency Scaling： 同時実行ピークの自動スケール化（上限設定と利用監視でコスト抑制）。

C. ストリーミング（リアルタイム基盤）

選定基準： クリック/IoT/取引ログなど、秒〜分SLAのデータ処理。

要点： Kinesisのシャード設計（スループット/パーティションキー）、DLQ/リプレイ、チェックポイント/冪等性。
実装パターン： Kinesis → Redshift Streaming もしくは Kinesis → S3（Iceberg着地）→ 集計。

D. ガバナンス/カタログ（Lake Formation & DataZone）

選定基準： 部門横断共有、権限一元化、メタデータ運用が鍵の組織。

要点： Lake Formationの列/行/セル制御、Glue/EMR/Redshift/Athenaとの連携。
DataZone： データ申請・公開のプロセス化（用語集・契約・使用目的の一元管理）。

コスト×性能×可観測性チェックリスト

スキャン系（Athena / Spectrum）

目標： 月間スキャン量 ▲50〜90%
施策： Parquet化、圧縮、パーティション、Predicate Pushdown、IcebergのZ-order/Manifest最適化、列選択の徹底。

DWH系（Redshift）

目標： p95クエリ時間 ▲30%、ピーク時のキュー待ちゼロ
施策： RA3採用、Concurrency Scaling上限と監視、MV/ソートキー/分配スタイル再設計、CTAS最適化。

ストリーミング系

目標： E2E遅延 < 60秒、再処理SLA = 24h以内
施策： シャード/パーティションキー設計、チェックポイント/冪等、Redshift Streaming直結またはS3着地→Iceberg集約。

可観測性（DataOps）

CloudWatch + Managed Grafana でSLO（スループット/遅延/エラー率/再処理時間）を標準可視化。
アラートは症状ベース（遅延p95・失敗率）と原因ベース（スロット/IO/スキャン量）で二層化。

対象	KPI	90日目標	主要施策
Athena	スキャン量 / 実行時間	`▲50% / ▲30%`	Parquet圧縮、パーティション、列選択、Iceberg最適化
Redshift	p95クエリ / キュー待ち	`▲30% / 0`	RA3、MV、Concurrency Scaling、WLM/ソートキー見直し
Streaming	E2E遅延 / リプレイ時間	`<60s / <24h`	シャード設計、冪等化、DLQ、チェックポイント

12か月キャリアアップ・ロードマップ（業務と作品の両輪）

0–3か月：可視化と“最小レイクハウス”

CloudWatch/GrafanaでパイプラインSLOダッシュボード（スループット・遅延・エラー率・再処理時間）。
S3 + Glue Catalog + Athena(Iceberg)で最小レイクハウス構築。CSV→Parquet→Icebergで同一クエリのスキャン量/時間を計測し記録。

3–6か月：ストリーミングPoC→本番導線

Kinesis → Redshift Streaming（MV）でS3レス取り込み。E2E遅延・再処理手順・DLQをRunbook化。
Lake Formationで列/行/セル制御と監査ログを標準実装。

6–12か月：拡張とガバナンスの標準化

Glue 5.0 へ主要ジョブを移行（Spark/Python更新）。性能比較レポートを作り横展開。
Amazon DataZoneでデータ申請/公開フロー・用語集・責任分界を可視化。

“採用で刺さる”ポートフォリオ作品 3 点（合格基準つき）

① 最小レイクハウス（Iceberg版）

構成： S3 + Glue Data Catalog + Athena(Iceberg)
合格基準： CSV→Parquet→Icebergの同一クエリで、スキャン量/実行時間の3回平均比較表。CTAS/MERGE/タイムトラベルの動作ログ添付。

② ストリーム → DWH 低遅延

構成： Kinesis → Redshift Streaming（MV） → BI
合格基準： E2E遅延 p95 < 60s、障害時のリプレイ手順、Concurrency Scalingとコスト見積り根拠を説明。

③ ガバナンスの実演

構成： Lake Formation（列/行/セル）＋ EMR/Glue/Redshift/Athena
合格基準： ロール別ビュー差のスクリーンキャスト、権限変更の監査証跡を提示。

面接/現場での“語り方”テンプレ（ドメイン準拠）

取り込み/変換： 「チェックポイント/冪等＋リプレイ設計」「スロットリング回避」「スキーマ進化への追従（Iceberg/Glue）」
データストア： 「RA3で計算/保存独立」「ライフサイクルでコールド分離」「コスト・性能の意思決定根拠」
運用： 「CloudWatch×GrafanaでSLO可視化」「アラート設計」「失敗時の自動再実行」
セキュリティ/ガバナンス： 「Lake Formationのセルレベル」「DataZoneの申請フローと責任分界」

年収相場観（日本/参考）と“伸ばす指標”

目安レンジ： 首都圏でおよそ600万〜1,000万。外資/コンサル/英語要件やクラウド成熟度で大きく変動。

年収を押し上げる実績（数字で語る）：

Athena/Redshiftでのスキャン量/クエリ時間削減率（例：スキャン▲70%、p95▲35%）
StreamingのE2E遅延と再処理SLA達成
Lake Formation/CloudTrailでの監査対応（列/行/セル制御＋証跡）

次に取ると効く認定と順序

DAS-C01（Data Analytics – Specialty） … BI/分析の深堀り（DEAの土台を拡張）
DBS-C01（Database – Specialty） … RDB/DynamoDB/Redshiftの設計地力を強化
SAA-C03（Solutions Architect – Associate） … 横串の可用性・コスト最適化・ネットワーク設計

ありがちなつまずき → 予防策

Athena費用が読めない： 事前にTBスキャン試算、Parquet/Iceberg化＋パーティション設計のA/B実測をレビュー必須項目に。
Redshiftピークで詰まる： Concurrency Scaling上限の設定と利用メトリクス監視の常態化。
ガバナンス後追い： Lake FormationのFGAC（列/行/セル）を最初のスプリントで実装。DataZoneで申請/公開のプロセス化。

まとめ

DEA-C01はデータ基盤を“作る・回す・守る”実務力の証明です。
レイクハウス / Redshift / ストリーミング / ガバナンスのいずれかを主戦場に据え、可観測性と再処理設計、そしてコスト根拠まで一体で語れる人材になることが、市場価値を最大化する最短ルートです。