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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01)とは

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。

無料でMLA-C01の問題を解く試験内容を確認する

MLA-C01の試験概要

65問

問題数

130分

試験時間

106

収録問題

4

出題分野

試験概要出題範囲問題を解く勉強の進め方よくある質問合格体験記

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

AWS MLAとは?

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。

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

試験で問われる力

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。

機械学習向けデータ準備モデルの開発と評価MLワークフローのデプロイモデルの監視、保守、保護

MLA-C01試験の基本情報

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。

試験コード
MLA-C01
レベル
アソシエイト
問題数
65問
試験時間
130分
出題形式
選択式
合格スコア
720点
出題分野
4分野
認定の有効期間
3年間

Exam domains

MLA-C01の出題範囲

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

ML向けデータ準備

28%

DOMAIN 2

MLモデルの開発

26%

DOMAIN 3

MLワークフローのデプロイとオーケストレーション

22%

DOMAIN 4

MLソリューションの監視、保守、セキュリティ

24%

Try MLA-C01 questions

MLA-C01の問題を実際に解いてみる

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?

An NFS export is not a block device, and arbitrary custom NFS mounts inside SageMaker training containers are not the low-ops native training input path. Trap: Direct mount sounds simple because the source is NFS, but it bypasses SageMaker's managed input channels.
AWS DataSync can incrementally replicate the NFS dataset to S3 on a schedule, and SageMaker can stream the S3 data channel in Pipe mode for large training jobs.
Data Wrangler is for data preparation workflows, not for making an FSx for ONTAP file system a high-throughput source for SageMaker training jobs. Trap: It is a SageMaker data feature, but not the right training ingestion mechanism.
Mountpoint for Amazon S3 does not mount S3 onto FSx for ONTAP for SageMaker training, and the extra file-share path adds complexity instead of using native S3 channels. Trap: It mentions S3 access as a file system, but the data flow is backwards and operationally heavier.

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わからないまま、次の問題へ進まない

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。

選択肢ごとの解説

各選択肢が正解・不正解となる理由をすべて確認

問題を見ながら答えるAIチューター

わからない点をその場で質問

間違えた問題を復習

迷った問題と弱点を繰り返し確認

分野別の学習分析

正答率から復習すべき分野を把握

MLA-C01の問題演習を始める

106問

問題演習から解説、AIチューターへの質問、学習分析まで、アプリ内で完結します。

Study roadmap

MLA-C01の勉強の進め方

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。

  1. 1

    試験ガイドで出題分野を把握する

    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。

  2. 2

    主要サービスを要件と用途で理解する

    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。

  3. 3

    問題演習で判断の根拠を確認する

    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。

  4. 4

    弱点を復習して模擬試験で仕上げる

    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。

Final check

模擬試験で仕上げる

65問を130分で解き、本番に近い時間配分と弱点を確認します。

FAQ

AWS MLAのよくある質問

AWS MLAとはどのような資格ですか?+

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。

MLA-C01の受験に前提資格は必要ですか?+

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。

MLA-C01の問題数と試験時間は?+

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。

MLA-C01はどのように勉強すればよいですか?+

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。

Cloud PassではMLA-C01をどのように対策できますか?+

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。

合格体験記(3)

石
石***Nov 24, 2025

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。

清
清***Nov 20, 2025

学習期間: 2週間

2025年10月に905点で合格しました。

山
山***Nov 4, 2025

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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