AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) - AWS Certified Machine Learning Engineer
はじめに受験対象者について試験内容試験内容の概要試験対象の AWS サービスアンケート

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

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験では、AWS クラウドを使用した機械学習 (ML) ソリューションとパイプラインの構築、運用化、デプロイ、保守についての受験者の能力を検証します。

トピック

はじめに

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験では、AWS クラウドを使用した機械学習 (ML) ソリューションとパイプラインの構築、運用化、デプロイ、保守についての受験者の能力を検証します。

また、次のタスクについての受験者の能力も検証します。

  • ML モデリングのためのデータの取り込み、変換、検証、準備

  • 一般的なモデリングアプローチの選択、モデルのトレーニング、ハイパーパラメータのチューニング、モデルのパフォーマンスの解析、モデルのバージョン管理

  • デプロイインフラストラクチャとエンドポイントの選択、コンピューティングリソースのプロビジョニング、要件に基づいたオートスケーリングの設定

  • 継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインの設定による、ML ワークフローのオーケストレーションの自動化

  • モデル、データ、インフラストラクチャのモニタリングによる、問題の検出

  • アクセスコントロール、コンプライアンス機能、ベストプラクティスを通じた ML システムとリソースのセキュリティ確保

受験対象者について

Amazon SageMaker をはじめとする AWS のサービスを利用した ML エンジニアリングの経験が 1 年以上ある方を対象としています。また、バックエンドソフトウェアデベロッパー、DevOps デベロッパー、データエンジニア、データサイエンティストなどの関連職務で 1 年以上の経験が必要です。

推奨される IT 全般の知識

受験対象者は、以下のような IT 全般の知識を有している必要があります。

  • 一般的な ML アルゴリズムとそのユースケースに関する基礎知識

  • ML データパイプラインで作業するための一般的なデータ形式、取り込み、変換に関する知識を含む、データエンジニアリングの基礎知識

  • データのクエリと変換に関する知識

  • モジュール式の再利用可能なコードを開発、デプロイ、デバッグするためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する知識

  • クラウドとオンプレミスの ML リソースのプロビジョニングとモニタリングに関する知識

  • CI/CD パイプラインと Infrastructure as Code (IaC) の経験

  • バージョン管理と CI/CD パイプライン用のコードリポジトリの経験

推奨される AWS の知識

受験対象者は、以下の AWS の知識を有している必要があります。

  • モデルの構築とデプロイのための SageMaker の機能とアルゴリズムに関する知識

  • モデリング用のデータを準備するための AWS のデータストレージおよびデータ処理サービスに関する知識

  • AWS でのアプリケーションとインフラストラクチャのデプロイに関する知識

  • ML システムのログ記録とトラブルシューティングのためのモニタリングツールに関する知識

  • CI/CD パイプラインのオートメーションとオーケストレーションのための AWS のサービスに関する知識

  • アイデンティティとアクセスの管理、暗号化、データ保護のための AWS セキュリティのベストプラクティスに関する知識

受験対象者にとって試験対象外となるジョブタスク

受験対象者が実施できることが想定されていないジョブタスクは、以下のリストのとおりです。このリストはすべてを網羅しているわけではありません。以下のタスクは、本試験の範囲外です。

  • 完全なエンドツーエンドの ML ソリューションの設計とアーキテクチャの設計

  • ベストプラクティスの策定と ML 戦略の主導

  • さまざまなサービスまたは新しいツールやテクノロジーとの統合への対処

  • ML の 2 つ以上の分野 [自然言語処理 (NLP)、コンピュータビジョンなど] への深い従事

  • モデルの量子化および正解率への影響の分析

試験内容

設問の種類

試験には、次の出題形式が 1 つ以上含まれています。

  • 択一選択問題: 正しい選択肢が 1 つ、誤った選択肢 (不正解) が 3 つ提示される。

  • 複数選択問題: 5 つ以上の選択肢のうち、正解が 2 つ以上ある。設問に対する点数を得るには、正解をすべて選択する必要がある。

  • 並べ替え: 指定されたタスクを完了することを目的とした 3～5 つの答えのリストが提示される。設問に対する点数を得るには、正解を選択し、正しい順序に並べる必要がある。

  • 内容一致: 3～7 つのプロンプトのリストと一致する答えのリストが提示される。設問に対する点数を得るには、すべてのペアを正しく一致させる必要がある。

試験で未解答の設問は不正解とみなされます。推測による解答にペナルティはありません。試験には、スコアに影響する設問が 50 問含まれています。

採点対象外の設問

試験には、スコアに影響しない採点対象外の設問が 15 問含まれています。AWS では、これら採点対象外の設問における成績情報を収集し、これらの設問を今後採点対象の設問として使用できるかどうかを評価します。試験では、どの設問が採点対象外かは受験者にわからないようになっています。

試験の結果

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験は、合否判定方式です。試験の採点は、認定業界のベストプラクティスおよびガイドラインに基づいた、AWS の専門家によって定められる最低基準に照らして行われます。

試験の結果は、100～1,000 の換算スコアとして報告されます。合格スコアは 720 です。このスコアにより、試験全体の成績と合否がわかります。複数の試験間で難易度がわずかに異なる可能性があるため、スコアを均等化するために換算スコアが使用されます。

スコアレポートには、各セクションの成績を示す分類表が含まれる場合があります。試験には補整スコアリングモデルが使用されるため、セクションごとに合否ラインは設定されておらず、試験全体のスコアで合否が判定されます。

試験の各セクションには特定の重みが設定されているため、各セクションに割り当てられる設問数が異なる場合があります。分類表には、受験者の得意分野と不得意分野を示す全般的な情報が含まれます。セクションごとのフィードバックを解釈する際は注意してください。

試験内容の概要

この試験ガイドには、試験に設定された重み、コンテンツ分野、タスクステートメントについての説明が含まれています。本ガイドは、試験内容の包括的なリストを提供するものではありません。ただし、各タスクステートメントの追加情報を使って、試験の準備に役立てることができます。

本試験のコンテンツ分野と重み設定は、以下のとおりです。

試験対象の AWS サービス

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 試験は、機械学習エンジニアに関連する特定の AWS サービスを対象としています。どのサービスが試験対象かを理解することで、準備作業に集中しやすくなります。

AWS 試験の対象となるサービスの詳細については、次のセクションを参照してください。

アンケート

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