はじめに
少し間が空いてしまいましたが、、
全冠達成に向けて足りなかったMLA-C01に合格しました！
スコアは793点というところで、可もなく不可もなくといった感じです。
この記事では、まだ情報が少ない新資格MLA-C01の出題傾向と、
効率的な学習方法について、私の経験を基に詳しく共有したいと思います。
試験概要
以下、公式より抜粋
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate は、本番環境に ML を実装して運用可能にする技術的能力を実証するものです。キャリアプロファイルと信頼性を向上させて、需要の高い機械学習に関連する職務に備えましょう。
出題範囲：
- 第 1 分野: 機械学習 (ML) のためのデータ準備 (採点対象コンテンツの 28%)
- 第 2 分野: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
- 第 3 分野: ML ワークフローのデプロイとオーケストレーション (採点対象 コンテンツの 22%)
- 第 4 分野: ML ソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ (採点対象 コンテンツの 24%)
所感：
試験時間は170分で、65問の選択式問題が出題されます。
難易度としては、Solutions Architect - Associateよりもやや専門的で、機械学習の理論とAWSサービスの実践的な知識の両方が求められる印象でした。
学習方法
使用した教材：
Udemy
AWS認定Machine Learning Engineer Associate (MLA-C01) 演習テスト
AWS Skill Builder
Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - 日本語)
試験対策のポイント
特に重要だった分野：
SageMakerの深い理解
各種アルゴリズム（XGBoost、Linear Learner、DeepAR等）の使い分け
Processing Job、Training Job、Batch Transform の違い
Model Registry、Model Monitor の活用方法
MLOpsの実践知識
SageMaker Pipelines によるワークフロー自動化
A/Bテスト、カナリアデプロイメント
CloudWatch、CloudTrail によるモニタリング
データ準備とセキュリティ
Glue、Athena、EMR を使ったデータ処理
IAMロール、VPCエンドポイント、暗号化
つまずいたポイント：
各アルゴリズムのハイパーパラメータの詳細
コスト最適化の観点での設計判断
エッジデバイスへのデプロイ（SageMaker Neo、Edge Manager）
最後に
この資格は、機械学習エンジニアとしてのスキルを体系的に証明できる価値ある認定だと思います。これから受験される方の参考になれば幸いです。