MLA-C01が向いている人
- AWS上で機械学習ワークロードを構築している
- MLOpsやモデル運用を体系的に学びたい
- SageMakerを使った開発・デプロイを理解したい
- MLエンジニアとしてのAWSスキルを証明したい

AWS
AWS · Associate
AWS上で機械学習データを準備し、モデルを開発・デプロイ・監視する実践的な力を問うアソシエイトレベルの認定試験です。 試験の基本情報から出題分野、実際の問題演習まで、合格に必要な内容をまとめました。
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
AWS上で機械学習データを準備し、モデルを開発・デプロイ・監視する実践的な力を問うアソシエイトレベルの認定試験です。
モデルの理論だけでなく、再現可能なMLワークフローを構築し、本番環境で安全に運用するための判断が求められます。
試験情報は変更される場合があります。受験前にAWS公式ページで最新情報を確認してください。
Exam domains
出題比率が高い分野から優先して学びながら、すべての分野で要件に合うAWSのサービスと実装方法を判断できる状態を目指します。
DOMAIN 1
DOMAIN 2
DOMAIN 3
DOMAIN 4
Try MLA-C01 questions
最新バージョンの問題を出題分野ごとに1問ずつ用意しました。分野を切り替えて回答し、正解だけでなく各選択肢の判断根拠まで確認できます。
練習問題 1
A robotics startup needs to train image classification models in Amazon SageMaker on 8 TB of JPEG data stored on an Amazon FSx for NetApp ONTAP SVM (NFS) in the same VPC, and requires high-throughput reads plus incremental updates every 6 hours with minimal ops overhead—what is the best way to make the data accessible to SageMaker training jobs?

Cloud Pass
Cloud PassにはMLA-C01の問題を106問、模擬試験を1セット収録しています。問題を解いた後の「なぜ?」まで確認し、弱点を次の学習につなげられます。
各選択肢が正解・不正解となる理由をすべて確認
わからない点をその場で質問
迷った問題と弱点を繰り返し確認
正答率から復習すべき分野を把握
Study roadmap
知識を暗記するだけでなく、問題の要件から適切なサービスや構成を選べるように学習を進めます。
出題比率を確認し、重点的に学ぶ分野と現在の知識が不足している分野を整理します。
サービス名を個別に暗記せず、どの要件で選び、どの場面では選ばないのかを比較します。
正解だけでなく、ほかの選択肢が要件に合わない理由まで説明できる状態を目指します。
分野別の正答率が低い領域を復習し、本番と同じ問題数・試験時間で時間配分を確認します。
FAQ
AWS上で機械学習データを準備し、モデルを開発・デプロイ・監視する実践的な力を問うアソシエイトレベルの認定試験です。
必須の前提資格はありません。ただし、対象分野のAWSサービスを実際に利用した経験があると、シナリオ問題の要件を判断しやすくなります。
試験は65問、試験時間は130分です。合格スコアは1,000点満点中720点です。
最初に試験ガイドで出題分野を把握し、主要サービスを用途と要件で整理します。その後、問題演習で各選択肢の判断根拠を確認し、分野別の弱点を復習してから模擬試験で時間配分を仕上げます。
出題分野ごとの問題演習、選択肢ごとの解説、AIチューターへの質問、間違えた問題の復習、分野別の学習分析を1つのアプリで利用できます。
公式情報
試験内容、対応言語、受験料などは変更される場合があります。申し込み前にAWS Certified Machine Learning Engineer - Associate公式ページで最新情報を確認してください。
学習期間: 2週間
これらの問題だけで勉強して、初回で合格しました。アプリの問題は実際の試験に非常に似ていました。
学習期間: 2週間
2025年10月に905点で合格しました。
学習期間: 1か月
良い問題でした。とても気に入りました!

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