AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説機械学習エンジニア アソシエイト（MLA）
AWS認定 機械学習エンジニア-アソシエイトとは、どういった位置づけの資格になるのでしょうか？
ここでは、そういった疑問に解答してきたいと思います。
- AWS認定 機械学習エンジニア-アソシエイト(MLA) 試験とは？
- どんな能力があることを証明できる？
- 推奨される経験・知識
- 試験内容
- 受験概要（試験形式・試験場所・試験日程・受験料・合格基準・有効期限）
AWS認定 機械学習エンジニア-アソシエイト(MLA) 試験とは？
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験は、機械学習（ML）エンジニアの役割を担う個人を対象としています。ML ソリューションと ML パイプラインを AWS 上で構築、運用、デプロイ、保守する能力を検証します。データの準備からモデルの開発、デプロイ、運用・監視までを一通りカバーする、実装寄りの試験です。
どんな能力があることを証明できる？
- ML 向けのデータの取り込み、変換、検証、準備についての知識
- モデリングアプローチの選択、モデルのトレーニングとチューニング、パフォーマンス分析についての知識
- デプロイインフラの選択とスクリプト化、CI/CD パイプラインの構築、ML ワークフローのオーケストレーションについての知識
- 本番モデル・インフラ・コストのモニタリングと、ML ソリューションのセキュリティ確保についての知識
推奨される経験・知識
- Amazon SageMaker およびその他の AWS の ML エンジニアリング関連サービスの利用経験 1 年以上
- バックエンド開発者、DevOps 開発者、データエンジニア、データサイエンティストなど関連する役割の経験 1 年以上
- ML アルゴリズムの基本概念、データエンジニアリングの基礎、CI/CD パイプライン、コードによるインフラ管理に関する知識
- AWS のコアサービス（コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、セキュリティ）とコスト最適化の一般知識
試験内容
AWSサービスの特性に関する問題や企業の課題解決に対してどのAWSサービスを利用するのが最適かなど、より実務に近い内容も出題されます。
従来の択一・複数選択に加えて、順序付け（手順を正しい順に並べる）、マッチング（項目と選択肢を対応づける）、ケーススタディ（1 つのシナリオに対して複数の設問に答える）といった新しい形式の問題も出題されます。
| 分野 | 内容 | 比重 |
|---|---|---|
| 1 | 機械学習 (ML) のためのデータ準備 | 28% |
| 2 | ML モデルの開発 | 26% |
| 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% |
| 4 | ML ソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ | 24% |
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第 1 分野: 機械学習 (ML) のためのデータ準備
- 1.1 データの取り込みと保存（データ形式の選択、S3 / EFS / FSx などのストレージ、Kinesis によるストリーミング取り込み）
- 1.2 データ変換と特徴量エンジニアリング（クレンジング、スケーリング、エンコーディング、SageMaker Data Wrangler / AWS Glue、Ground Truth によるラベリング）
- 1.3 データ整合性の確保とモデリング用データの準備（SageMaker Clarify によるバイアス検出、暗号化・匿名化、データ品質の検証、データセット分割）
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第 2 分野: ML モデルの開発
- 2.1 モデリングアプローチの選択（AI サービスと SageMaker 組み込みアルゴリズムの使い分け、JumpStart / Amazon Bedrock の基盤モデル）
- 2.2 モデルのトレーニングと改良（ハイパーパラメータチューニング、正則化、分散トレーニング、ファインチューニング、Model Registry）
- 2.3 モデルパフォーマンスの分析（評価指標の選択と解釈、過学習・学習不足の判別、SageMaker Clarify / Model Debugger）
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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
- 3.1 デプロイインフラの選択（リアルタイム / サーバーレス / 非同期 / バッチ推論のエンドポイント、コンテナ、SageMaker Neo）
- 3.2 インフラの作成とスクリプト化（CloudFormation / AWS CDK、エンドポイントの自動スケーリング、VPC 内構成）
- 3.3 CI/CD パイプラインの構築（CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy、SageMaker Pipelines、デプロイ戦略と再トレーニングの自動化）
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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
- 4.1 モデル推論のモニタリング（データドリフト・モデル劣化の検出、SageMaker Model Monitor、A/B テスト）
- 4.2 インフラとコストのモニタリングと最適化（CloudWatch / X-Ray、Inference Recommender、購入オプションとタグ付けによるコスト管理）
- 4.3 AWS リソースの保護（IAM と SageMaker Role Manager、VPC によるネットワーク分離、CI/CD のセキュリティ、監査ログ）
受験概要（試験形式・試験場所・試験日程・受験料・合格基準・有効期限）
AWS認定 機械学習エンジニア-アソシエイト（MLA）の試験概要は以下の通りです。
試験は、テストセンターまたはオンラインでPC操作で行います。
問題数は65問、試験時間は130分です。
テストセンターの場合は、受験申し込みの際に以下のような感じで郵便番号を入力すると、最寄りのテストセンターが表示されます。
テストセンターにより異なります。
毎日行っているところもあれば、平日のみのテストセンターもありました。
20,000円（税別）
72％
３年間