# AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C02)
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C02) 試験では、AWS クラウドを使用した、AI と ML の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。この試験では、ML エンジニアリングのスキルと、従来の ML モデルや基盤モデル (FM) を扱う能力を検証します。

**Topics**
+ [はじめに](#machine-learning-engineer-associate-02-intro)
+ [受験対象者について](#machine-learning-engineer-associate-02-target)
+ [試験内容](#machine-learning-engineer-associate-02-exam-content)
+ [試験内容の概要](#machine-learning-engineer-associate-02-domains)
+ [コンテンツ分野 1: ML と AI のためのデータの準備](machine-learning-engineer-associate-02-domain1.md)
+ [コンテンツ分野 2: ML モデルと基盤モデル (FM) の開発](machine-learning-engineer-associate-02-domain2.md)
+ [コンテンツ分野 3: ML と AI のワークフローのデプロイとオーケストレーション](machine-learning-engineer-associate-02-domain3.md)
+ [コンテンツ分野 4: ML と AI のソリューションの運用、モニタリング、保護](machine-learning-engineer-associate-02-domain4.md)
+ [試験での AWS サービスへの言及](mla-02-service-mentions.md)
+ [対象の AWS のサービスと機能](mla-02-in-scope-services.md)
+ [対象外の AWS のサービスと機能](mla-02-out-of-scope-services.md)
+ [MLA-C01 と MLA-C02 の比較](mla-02-comparison.md)
+ [アンケート](#machine-learning-engineer-associate-02-survey)

## はじめに
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C02) 試験では、AWS クラウドを使用した、AI と ML の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。

この試験では、ML エンジニアリングのスキルと、従来の ML モデルや基盤モデル (FM) を扱う能力を検証します。

また、次のタスクについての受験者の能力も検証します。
+ AI と ML の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、要件に基づいた自動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、AI と ML のワークフローのオーケストレーションの自動化
+ エージェンティックワークフローの構築と、効率とコストを最適化するためのオブザーバビリティの維持
+ モデル、エージェンティックワークフロー、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 AI と ML のシステムとリソースのセキュリティの確保

## 受験対象者について
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Amazon SageMaker AI や Amazon Bedrock 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。受験者は、従来の ML と生成 AI (GenAI) の両方の経験を有している必要があります。

### 推奨される IT 全般の知識
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受験対象者は、次のような 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知識
+ FM の機能、制限事項、一般的なユースケースの理解
+ 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

### 推奨される AWS の知識
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受験対象者は、次の AWS の知識を有している必要があります。
+ 従来の ML モデルと GenAI モデルの両方に対応する SageMaker AI の機能とアルゴリズムに関する知識
+ Amazon Bedrock の機能や能力に関する知識
+ 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と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
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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、次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。次のタスクは、本試験の範囲外です。
+ 完全なエンドツーエンドの AI と ML の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 つ以上の分野への深い従事

## 試験内容
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### 設問の種類
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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。

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
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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
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C02) 試験は、合否判定方式です。1 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。

**注記**  
1 試験のベータ版は該当しません。ベータ試験全般の詳細については、 [AWS 認定のウェブサイト](https://aws.amazon.com/certification/policies/before-testing/)をご覧ください。

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
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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、スキル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。

本試験のコンテンツ分野と重み設定は、次のとおりです。
+ [コンテンツ分野 1: ML と AI のためのデータの準備 (採点対象コンテンツの 28%)](machine-learning-engineer-associate-02-domain1.md)
+ [コンテンツ分野 2: ML モデルと基盤モデル (FM) の開発 (採点対象コンテンツの 24%)](machine-learning-engineer-associate-02-domain2.md)
+ [コンテンツ分野 3: ML と AI の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 24%)](machine-learning-engineer-associate-02-domain3.md)
+ [コンテンツ分野 4: ML と AI のソリューションの運用、モニタリング、保護 (採点対象コンテンツの 24%)](machine-learning-engineer-associate-02-domain4.md)

## アンケート
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この試験ガイドはどの程度役に立ちましたか。ご意見をお待ちしています。[アンケートへの回答](https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_8vLR1a9uG9zu9Po?course_title=MLE-Associate&course_id=MLA-C02&Q_Language=EN)にご協力ください。