🌱 はじめに

こんにちは、マリーです。
私は2025年1月にWebエンジニアとしてキャリアをスタートし、現在はバックエンド・フロントエンド両方に携わっています。

AWS認定資格の中でも、AI/ML分野に強みを持つエンジニアを目指し、AIFやMLSに続いて
「AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate（MLA）」を受験しました。

以下取得済の資格：

MLAとは？

内容	詳細
試験時間	130分
問題数	約65問
合格ライン	720点
受験形式	オンラインまたはテストセンター
出題範囲	機械学習ワークフロー全般（データ準備、モデルトレーニング、デプロイ、監視）、SageMaker活用、MLOps、モデルチューニング、責任あるAIなど

AIFより深く、MLSほど広範囲ではないが、実務的なMLパイプライン構築スキルが求められる印象でした。

材料	感想・おすすめ度
Cloud License 問題集（MLA専用）	★★★★★：問題の傾向が本番に近く、解説が実務イメージに直結する内容です。そもそもの問題数が少ないので、全問解きました。
公式ドキュメント（SageMaker, Feature Store, Clarify, Pipelines）	★★★★☆：時間があれば必読。特にSageMaker関連の使い分けは理解必須。

Cloud License の解説で出てきた初見の用語や構成は、その都度調べてノート化しました。
特にSageMakerの各モジュール（Processing, Training, Tuning, Hosting, Pipelinesなど）は、図解と合わせて整理すると定着しやすいです。

Cloud Licenseの問題を中心に学習
→ 出題頻度が高いサービス・概念がまとまっており、効率的に学べました。
間違えた問題は公式ドキュメントで補強
→ 例：Clarify（バイアス検出）、Model Monitor（ドリフト検知）、Feature Storeの使い分けなど。
模試モードを2〜3回実施 → 間違えた問題を復習
→ 安定して8割以上取れる状態になってから受験しました。

MLAは、機械学習の理論とAWSサービス活用の橋渡しとなる試験です。
数式やアルゴリズムの詳細よりも、ワークフロー全体をどう構築・運用するかが重要になります。

Cloud Licenseで問題パターンに慣れつつ、SageMakerを中心としたMLサービスのユースケースを確実に押さえれば、十分合格が狙えます。
実務経験がなくても、サービスの役割・データの流れ・運用プロセスを押さえておけば突破可能です。

この記事が、これからMLAを受験される方の参考になれば嬉しいです。
他のAWS資格（AIF, MLS, DEAなど）の体験記も公開中ですので、よければあわせてご覧ください！