1. 試験概要
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) は、AWS上での機械学習ソリューションの設計・構築・デプロイ・運用能力を検証する認定試験です。
SageMakerやAWS MLサービスの実務経験を1年以上持つエンジニアに最適です。
📘 公式試験ガイド (PDF): AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate Exam Guide
🌐 公式認定ページ: AWS Certification – Machine Learning Engineer Associate
🧩 問題演習: Cloud Pass MLA-C01 練習ページ
試験情報
- 問題数：約65問
- 試験時間：130分
- 推奨経験：SageMakerおよびAWS MLサービス利用経験1年以上
- 主な分野：データ準備、モデル開発、ワークフロー自動化、運用・セキュリティ
2. ドメイン構成
| ドメイン | 内容 | 比率 |
|---|---|---|
| Domain 1 | データ準備 | 28% |
| Domain 2 | モデル開発 | 26% |
| Domain 3 | ワークフローのデプロイと自動化 | 22% |
| Domain 4 | モニタリング・運用・セキュリティ | 24% |
試験では、理論だけでなく AWSサービスを使って現実的なMLパイプラインを構築できる力 が求められます。
3. 学習戦略
(1) 機械学習ライフサイクルの全体像を理解する
データ収集 → 前処理 → モデル学習 → デプロイ → モニタリング・改善 の流れを理解します。
(2) 主要AWSサービスを習得する
- データ準備: S3, Glue, Redshift
- モデル開発: SageMakerのトレーニング、チューニング、組み込みアルゴリズム
- デプロイ: SageMaker Endpoint, CI/CD, Pipelines
- 運用・セキュリティ: CloudWatch, Model Monitor, IAM, KMS
(3) 問題演習を中心に学習する
「どのサービス構成が最も適切か？」、「コストと性能のトレードオフは？」など、実践的な視点で学びます。
👉 Cloud Pass MLA-C01 練習ページ
(4) 公式資料を活用する
試験ガイドやAWSのホワイトペーパーを活用し、SageMakerの運用ベストプラクティスを習得します。
4. 主なAWSサービス
| 分野 | サービス | 学習ポイント |
|---|---|---|
| データ準備 | S3, Glue, Redshift | 特徴量エンジニアリング、ETL、バッチ処理 |
| モデル開発 | SageMaker, チューニング, 組み込みアルゴリズム | モデル評価、ハイパーパラメータ調整 |
| デプロイ | Endpoint, Pipelines, CI/CD | スケーリング、自動化、バージョン管理 |
| 運用・セキュリティ | CloudWatch, Model Monitor, IAM, KMS | ドリフト検知、アクセス制御、コスト最適化 |
5. 出題されやすいシナリオ
- SageMaker Pipelinesを使った自動MLワークフローの構築
- モデルドリフト検出後の自動再学習設定
- ハイブリッド環境での最適なデプロイ戦略選定
- IAM/KMSによるセキュリティ強化とアクセス管理
6. 学習ロードマップ
| 週 | 目標 | 学習内容 |
|---|---|---|
| 第1週 | 試験構成とドメイン理解 | 公式ガイドを読解 |
| 第2週 | データ準備の強化 | データパイプライン設計、特徴量抽出 |
| 第3週 | モデル開発 | トレーニングと評価の実践 |
| 第4週 | デプロイと運用 | CI/CD構築、監視と改善 |
| 第5週 | 模擬試験・復習 | Cloud Pass演習と弱点分析 |
7. 最後のアドバイス
- 各サービスの「なぜその構成か」を説明できるようにしましょう。
- 実践演習でSageMakerとCloudWatchに慣れること。
- 模擬試験で出題傾向に慣れ、時間配分を確認。
- 現実的なML設計・運用の感覚を養うこと。
今すぐ始めましょう
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AWS Machine Learning Engineer – Associate 試験の合格を力強くサポートします。