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

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01) 시험에서는 응시자가 AWS 클라우드를 사용하여 기계 학습(ML) 솔루션 및 파이프라인을 구축, 운영, 배포 및 유지 관리할 수 있는지 검증합니다.

주제

서론

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01) 이 시험에서는 응시자가 AWS 클라우드를 사용하여 기계 학습(ML) 솔루션 및 파이프라인을 구축, 운영, 배포 및 유지 관리할 수 있는지 검증합니다.

또한 이 시험에서는 응시자의 다음 작업을 완료하는 능력을 확인합니다.

  • ML 모델링을 위해 데이터 수집, 변환, 유효성 검사 및 준비

  • 일반 모델링 접근 방식 선택, 모델 훈련, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 성능 분석 및 모델 버전 관리

  • 배포 인프라 및 엔드포인트 선택, 컴퓨팅 리소스 프로비저닝, 요구 사항에 따른 오토 스케일링 구성

  • 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD) 파이프라인을 설정하여 ML 워크플로의 오케스트레이션 자동화

  • 모델, 데이터 및 인프라를 모니터링하여 문제 감지

  • 액세스 제어, 규정 준수 기능 및 모범 사례를 통해 ML 시스템 및 리소스 보호

대상 응시자 설명

대상 응시자는 ML 엔지니어링을 위해 Amazon SageMaker 및 기타 AWS 서비스를 사용한 최소 1년 이상의 경력을 보유하고 있어야 합니다. 대상 응시자는 또한 백엔드 소프트웨어 개발자, DevOps 개발자, 데이터 엔지니어 또는 데이터 과학자와 같은 관련 역할에서도 최소 1년의 경력이 있어야 합니다.

권장하는 일반 IT 지식

대상 응시자는 다음과 같은 일반적인 IT 지식을 보유하고 있어야 합니다.

  • 일반적인 ML 알고리즘과 그 사용 사례에 대한 기본적인 이해

  • 일반적인 데이터 형식, 수집 및 변환에 대한 지식을 포함한 데이터 엔지니어링 기본 지식으로 ML 데이터 파이프라인 작업 가능

  • 데이터 쿼리 및 변환에 대한 지식

  • 재사용 가능한 모듈식 코드 개발, 배포 및 디버깅을 위한 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례에 대한 지식

  • 클라우드 및 온프레미스 ML 리소스 프로비저닝 및 모니터링에 대한 지식

  • CI/CD 파이프라인 및 코드형 인프라(IaC) 사용 경험

  • 버전 제어 및 CI/CD 파이프라인을 위한 코드 리포지토리 사용 경험

권장하는 AWS 지식

대상 응시자는 다음과 같은 AWS 지식을 보유하고 있어야 합니다.

  • 모델 구축 및 배포를 위한 SageMaker 기능 및 알고리즘에 대한 지식

  • 모델링을 위해 데이터를 준비하기 위한 AWS 데이터 스토리지 및 처리 서비스에 대한 지식

  • AWS에서의 애플리케이션 및 인프라 배포에 대한 지식

  • ML 시스템 로깅 및 문제 해결을 위한 모니터링 도구에 대한 지식

  • CI/CD 파이프라인의 자동화 및 오케스트레이션을 위한 AWS 서비스에 대한 지식

  • ID 및 액세스 관리, 암호화, 데이터 보호를 위한 AWS 보안 모범 사례에 대한 이해

대상 응시자의 시험 범위에 해당하지 않는 작업

다음 목록에는 대상 응시자가 수행할 수 있을 것으로 예상되지 않는 작업이 나와 있습니다. 이 목록에 모든 사항이 포함된 것은 아닙니다. 다음 작업은 시험 범위에 해당하지 않습니다.

  • 완전한 엔드투엔드 ML 솔루션 설계 및 아키텍팅

  • 모범 사례 설정 및 ML 전략 안내

  • 다양한 서비스 또는 새로운 도구 및 기술과의 통합 처리

  • 2개 이상의 ML 도메인(예: 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전)에서 심층 작업

  • 모델 정량화 및 정확도에 미치는 영향 분석

시험 콘텐츠

문항 유형

시험에는 다음 문항 유형 중 1개 이상이 포함됩니다.

  • 선다형: 정답 1개와 오답 3개(정답 이외의 답)가 있습니다.

  • 복수 응답형: 5개 이상의 응답 중에 2개 이상의 정답이 있습니다. 문항에 배정된 점수를 받으려면 정답을 모두 선택해야 합니다.

  • 순서 배열: 지정된 작업을 완료하기 위한 3~5개의 응답 목록이 있습니다. 정답을 선택하고 정답을 올바른 순서로 배열해야 문항에 배정된 점수를 받을 수 있습니다.

  • 매칭형: 3~7개의 프롬프트 목록과 일치하는 응답 목록이 있습니다. 문항에 배정된 점수를 받으려면 모든 쌍을 정확하게 매칭해야 합니다.

답을 하지 않은 문항은 오답으로 채점됩니다. 추측에 따른 불이익은 없습니다. 시험에는 점수에 반영되는 50개의 문항이 포함되어 있습니다.

채점되지 않는 콘텐츠

시험에는 점수에 영향을 주지 않는 15개의 채점되지 않는 문제가 포함됩니다. AWS는 채점되지 않은 문제의 성과에 대한 정보를 수집하여 나중에 채점 문제로 사용할 수 있도록 해당 문항을 평가합니다. 이러한 채점되지 않는 문항은 시험에서 식별되지 않습니다.

시험 결과

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01) 시험은 합격 또는 불합격이 결정되는 시험입니다. AWS 전문가가 자격증 분야 모범 사례 및 가이드라인에 따라 설정한 최소 표준을 기준으로 시험 점수를 매깁니다.

시험 결과는 100~1,000점의 변환 점수로 보고됩니다. 합격 최소 점수는 720점입니다. 응시자는 점수를 통해 전반적인 시험 성적과 합격 여부를 알 수 있습니다. 변환 점수 모델은 난이도가 조금씩 다를 수 있는 여러 시험 형식에 걸쳐 점수를 균등하게 조정하는 데 도움이 됩니다.

점수 보고서에는 섹션 수준별로 성적 분류표가 포함될 수 있습니다. 시험은 보상 점수 모델을 사용하므로 각 섹션에서 합격 점수를 얻을 필요는 없으며, 전체 시험에만 합격하면 됩니다.

시험의 섹션마다 특정 가중치가 적용되므로 일부 섹션은 다른 섹션보다 문항 수가 많습니다. 분류표에는 응시자의 장단점을 강조하여 보여주는 일반 정보가 포함되어 있습니다. 섹션별 피드백을 파악할 때 주의하시기 바랍니다.

내용 개요

이 시험 안내서는 시험의 가중치, 콘텐츠 도메인 및 작업 설명을 제공합니다. 이 안내서는 시험 내용의 전체 목록을 제공하지 않습니다. 그러나 각 작업 설명에 관한 추가 맥락 정보를 사용하여 시험을 준비하는 데 참고할 수 있습니다.

시험의 콘텐츠 도메인과 가중치는 다음과 같습니다.

시험을 위한 AWS 서비스

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 시험은 기계 학습 엔지니어와 관련된 특정 AWS 서비스를 다룹니다. 어떤 서비스가 범위에 포함되는지 이해하면 준비 작업에 집중할 수 있습니다.

시험에서 다루는 AWS 서비스에 대한 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하십시오.

설문 조사

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