【2026年最新】AWS SAA-C03完全攻略問題集｜詳細図解付きデータ分析範囲対応版

About this course

数あるSAAの教材から本教材を観覧いただきありがとうございます！更新履歴2026/2:  出題順序固定版の演習問題を追加しました。※出題順序固定版は演習1~4と同じ問題です。本教材の3つの差別化ポイント1. データ分析・AI系サービスなどの最新出題範囲完全網羅AWS Lake Formation、Amazon QuickSight、Amazon Athena、Amazon SageMaker、AWS Glue、Amazon EMRなど最新のデータレイク構築・分析基盤設計問題を多数収録競合教材の解説では扱われにくい詳細レベルまで完全解説2. アーキテクチャ図解付きの圧倒的な視覚化解説SAAの難化した複雑なマルチサービス連携も図解で一目で理解実際の構築イメージが掴めるため実務でも即戦力暗記ではなく「設計思考」が身に付く教材3. 実務直結の考慮事項解説コスト効率性、運用負荷、セキュリティリスクまで網羅「なぜその選択肢が最適なのか」の判断基準を徹底解説試験合格後の実務でも活用できる実践的知識を習得本教材の品質を確認できる例題以下は本教材に収録されている実際の問題です。まずは問題文を読んで考えてみてください。会社はAWS Lake Formationで管理されているAmazon S3データレイクを持っています。会社は、データレイクのデータとAmazon Aurora MySQLデータベースに保存されている運用データを結合して、Amazon QuickSightで可視化を作成したいと考えています。会社のマーケティングチームがデータベースの列のサブセットのみにアクセスできるように、カラムレベルの認可を実施したいと考えています。最小の運用オーバーヘッドでこれらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか。問題文：大手小売企業が、AWS 上でオンライン注文プラットフォームを運営しています。このプラットフォームはピーク時に百万人規模のユーザーへサービスを提供しています。企業は、毎日発生する数千万件の注文・決済データを複数の社内システムと共有する、スケーラブルで準リアルタイムな仕組みを必要としています。あわせて、各レコードから個人情報を除去してからドキュメントデータベースへ保存し、低レイテンシーで検索できるようにする必要があります。これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトは何を推奨すべきでしょうか。選択肢：A. 注文データを Amazon Kinesis Data Streams に流し、AWS Lambda 連携で各レコードから個人情報を除去してから DynamoDB に保存します。他のシステムはそのストリームからデータを取得します。B. 注文データを Amazon Data Firehose に流し、DynamoDB と Amazon S3 の両方へ配信します。Lambda 連携で個人情報を除去し、他のシステムは S3 に保存されたデータを参照します。C. 注文データをバッチ処理で Amazon S3 にファイルとして保存し、AWS Lambda でファイルごとに個人情報を除去して S3 上で更新します。その後 DynamoDB に移し、他のシステムは S3 のファイルを参照します。D. 注文データを Amazon DynamoDB に保存し、書き込みのタイミングで個人情報を除去するルールを DynamoDB 側に設定します。共有には DynamoDB Streams を使います。<