先日、AWS認定Data Analytics - Specialty資格試験（DAS-C01）に合格しました。その折の学習方法をまとめておきます。

ただしタイトルにもある通り、この記事を執筆している2023年12月現在、この資格はあと4ヶ月後（2024年4月）にリタイアします。そして一方で AWS Certified Data Engineer - Associate（AWS認定データエンジニア - アソシエイト）の資格試験がベータ段階にあり、今後正式に展開、日本語での配信も始まるものと思われます。

したがってこのこの記事に何か「自慢」以上の意味があるとすれば、来るべきデータエンジニア資格試験の正式開始に備えてお勉強しておく上での参考ということになると思います。

前提

受験した試験バージョンは DAS-C01。バージョンが変わらずとも出題内容は徐々に変わっているようなので、あまり意味がないかなと思いつつも一応。
受験時点で 五冠達成済み（SAA、DVA、SOA、SAP、DOP）。これらの資格試験は参考書やEラーニング教材の揃いが比較的よく、そこで学んだこと（とくにSAP）がANSにも活かせる部分が多々ある。このため 五冠達成ののちに受験することをオススメ。ここまで、ANS-C01、SCS-C02、DBS-C01と進み、今回 DAS-C01に取り掛かった。
私自身は実務でAWSの管理コンソールやCLIを利用する機会がほとんどなく、ここ2ヶ月ではじめてがっつりAWSを舞台にした案件に関わる機会を得たような状態。いわんやデータ分析基盤はさらに縁遠くオンプレミスでも接点はほとんどなかった。とはいえ、他のAWS資格同様、出題範囲は広範に及ぶから、 「実務経験があること」を武器にすることも、「実務経験がないこと」を受験しないことの言い訳にすることもできない。つまり経験のないことは大した問題ではない！

学習方法

受験準備期間は1.5ヶ月ほど。

Udemyで配信されている模擬試験問題集 "Practice Exams | AWS Certified Data Analytics Specialty" （Stephane Maarek氏とAbhishek Singh氏）の演習テスト1（10問）をこなした。
出題傾向をなんとなく知っておきたかったため。正答率50％。不合格！
Udemyで配信されている講義 "AWS Certified Data Analytics Specialty 2023 - Hands On!" （Frank Kane氏とStephane Maarek氏）をセクション1〜6まで受講。
AWSが提供するデータ分析基盤構築のための主要サービスや機能について知ることができた。
あらためて、"Practice Exams | AWS Certified Data Analytics Specialty" の演習テスト2（65問）をこなした。
これはもちろん理解度を計りつつ、解説で理解不足を補うため。正答率53％。。不合格！！

で、この時点で試験当日の朝8時でした。。。😱
さいわい眠いので危機感はあまりありませんでした。試験センターにGoです。
結果、800点ちょっとでなんとか合格。

学習方法の補足

今回参考書は利用しませんでした。これまでSAA、DVA、・・・、SAP、DOP、ANS、SCS、DBSとAWS認定資格に順番に挑戦してくる中ではすべて、まず参考書を通読してから模擬試験問題という順序できました。ただその過程で専門分野系（Specialty系）の参考書はお守り程度と理解。「要点整理から攻略する」シリーズはAWS認定資格のカバー範囲は素晴らしいのですが、個々のテキストの内容としてはあまり「要点整理」を感じず。
SAAやSAPで身につけた一般的な知識は本当に応用が効くので、これを土台にAWS　SkillBuilderやUdemyといったEラーニング教材でより詳細な知識を付け加えるというので十分かも、と考えるに至りました。

そのEラーニング教材についても、AWS　SkillBuilderではDAS-C01資格試験の対策コースが模擬試験問題しかなかったため、結局利用するのはUdemy一本に絞りました。

他の資格試験では同じUdemyのコースでも Neal Davis氏が配信する講義や模擬試験問題を利用してきた。そちらのほうが私と感覚ではより解説がよかった印象のため。
ですが、Neal Davis氏が配信するコースはDAS-C01資格試験をカバーしておらず。そのため前述の2つのコースを利用しました。

所感

実際受けてみて感じたこと：

他の方もおっしゃられていますが、本資格のターゲットはデータアナリストではなく、データアナリストのために基盤を構築・運用するITエンジニア。
このため Data Analytics と聞いて非常に専門性の高い領域と身構える必要はなし。試験を実際に受けてこの点を実感。
講義や模擬試験問題でもそれなりに取り上げられていたが、 MSK（Amazon Managed Streaming for Apache Kafka）やAmazon Kinesis Data Analytics for SQL ApplicationsはAWSが考えるデータ分析基盤において重要なピースである模様。
データレイクは「組織内のデータやそれらのデータアクセスをする人間を管理するもの」というイメージだったが、「データレイク間の（したがって比較的大きな組織間の）データの共有も管理するもの」という一面も持つことは、本試験を通じて気づかせられた点。