# AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 考试旨在考查考生是否具备能力，能够使用 AWS 云构建、运营、部署和维护机器学习 (ML) 解决方案及管道。

**Topics**
+ [简介](#machine-learning-engineer-associate-01-intro)
+ [目标考生说明](#machine-learning-engineer-associate-01-target)
+ [考试内容](#machine-learning-engineer-associate-01-exam-content)
+ [内容大纲](#machine-learning-engineer-associate-01-domains)
+ [考试涉及的 AWS 服务](#machine-learning-engineer-associate-01-services)
+ [内容领域 1： 机器学习 (ML) 的数据准备](machine-learning-engineer-associate-01-domain1.md)
+ [内容领域 2： ML 模型开发](machine-learning-engineer-associate-01-domain2.md)
+ [内容领域 3： ML 工作流的部署和编排](machine-learning-engineer-associate-01-domain3.md)
+ [内容领域 4： ML 解决方案的监控、维护和安全保护](machine-learning-engineer-associate-01-domain4.md)
+ [考试范围内的 AWS 服务](mla-01-in-scope-services.md)
+ [超出考试范围的 AWS 服务](mla-01-out-of-scope-services.md)
+ [调查问卷](#machine-learning-engineer-associate-01-survey)

## 简介
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 [AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)](https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-engineer-associate/) 考试旨在考查考生是否具备能力，能够使用 AWS 云构建、运营、部署和维护机器学习 (ML) 解决方案及管道。

本考试还考查考生完成以下任务的能力：
+ 摄取、转换、验证和准备数据用于 ML 建模。
+ 选择通用建模方法、训练模型、优化超参数、分析模型性能以及管理模型版本。
+ 选择部署基础设施和终端节点，预置计算资源，并根据要求配置自动扩缩。
+ 设置持续集成和持续交付 (CI/CD) 管道，用于实现 ML 工作流的自动编排。
+ 监控模型、数据和基础设施，以便检测问题。
+ 利用访问控制、合规性功能和最佳实践，保护 ML 系统和资源。

## 目标考生说明
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目标考生在使用 Amazon SageMaker 和其他用于 ML 工程的 AWS 服务方面，应有至少 1 年的经验。目标考生还应具有至少 1 年的相关职位的工作经验，例如后端软件开发人员、DevOps 开发人员、数据工程师或数据科学家。

### 建议掌握的一般 IT 知识
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目标考生应具备以下的一般 IT 知识：
+ 基本了解常见的 ML 算法及其使用案例
+ 数据工程的相关基础知识，包括了解常用的数据格式及其摄取和转换方法，以便将数据用于 ML 数据管道
+ 了解如何查询和转换数据
+ 了解与模块化、可重用代码开发、部署和调试相关的软件工程最佳实践
+ 能够熟练地预置和监控云端及本地的 ML 资源
+ 拥有 CI/CD 管道和基础设施即代码 (IaC) 方面的经验
+ 拥有代码存储库的版本控制和 CI/CD 管道方面的经验

### 建议掌握的 AWS 知识
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目标考生应具备以下 AWS 知识：
+ 了解用于模型构建和部署的 SageMaker 功能与算法
+ 了解用于为建模准备数据的 AWS 数据存储和处理服务
+ 能够熟练地在 AWS 上部署应用程序和基础设施
+ 了解用于对 ML 系统进行日志记录和故障排除的监控工具
+ 了解用于 CI/CD 管道自动化和编排的 AWS 服务
+ 了解有关身份和访问权限管理、加密及数据保护的 AWS 安全最佳实践

### 超出目标考生考试范围的工作任务
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下表列出了不要求目标考生能够完成的相关工作任务。此列表并非详尽无遗。以下任务超出考试范围：
+ 设计和架构完整的端到端 ML 解决方案
+ 制定最佳实践并指导 ML 策略
+ 处理与各种服务或新工具和技术的集成
+ 深入研究两个或更多 ML 领域（例如，自然语言处理 [NLP]、计算机视觉）
+ 量化模型并分析对准确率的影响

## 考试内容
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### 题型
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考试包含以下一种或多种题型：
+ **单选题：** 具有一个正确答案和三个错误答案（干扰项）。
+ **多选题：** 在五个或更多答案选项中具有两个或更多正确答案。您必须选对所有正确答案才能得分。
+ **排序题：** 列出完成指定任务可能需要的 3 至 5 个答案。您必须选择正确的答案并按正确的顺序排列答案，才能得分。
+ **配对题：** 采用一列提示和一列答案的形式，提示列有 3 至 7 条提示。您必须将所有答案与提示正确匹配才能得分。

在考试中，未回答的试题计为回答不正确。猜答案不会扣分。本考试包括 50 道试题，这些试题将影响您的分数。

### 不计分内容
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本考试包括 15 道不计分试题，这些试题不影响您的分数。AWS 收集这些不计分试题的答题情况进行评估，以便将来将这些试题作为计分试题。在考试中不会标明这些不计分试题。

### 考试结果
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 考试结果分为及格和不及格两种。本考试按照 AWS 专业人员根据认证行业最佳实践和准则制定的最低标准进行评分。

您的考试结果换算分数为 100-1000 分。最低及格分数为 720 分。您的分数表明您的总体考试答题情况以及是否通过考试。标准分模型有助于将难易程度可能略有不同的多种考试形式中的分数进行公平处理。

您的成绩单可能包含一个分类表，其中列出您在每个部分的考试成绩。本考试采用补偿评分模型，这意味着您无需在每个部分都达到及格分数。您只需通过整体考试即可。

考试的每个部分具有特定的权重，因此，某些部分的试题比其他部分多。分类表包含常规信息，用于突出显示您的强项和弱项。在解读各个部分的反馈时，请务必小心谨慎。

## 内容大纲
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本考试指南包括考试的权重、内容领域和任务说明，并未列出考试的全部内容。不过，每个任务说明都提供有额外的背景信息，有助于您备考。

考试中考查的内容领域和相应的权重如下：
+ [内容领域 1： 机器学习 (ML) 的数据准备（占计分内容的 28%）](machine-learning-engineer-associate-01-domain1.md)
+ [内容领域 2： ML 模型开发（占计分内容的 26%）](machine-learning-engineer-associate-01-domain2.md)
+ [内容领域 3： ML 工作流的部署和编排（占计分内容的 22%）](machine-learning-engineer-associate-01-domain3.md)
+ [内容领域 4： ML 解决方案的监控、维护和安全保护（占计分内容的 24%）](machine-learning-engineer-associate-01-domain4.md)

## 考试涉及的 AWS 服务
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AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate 考试中涵盖了与机器学习工程师相关的特定 AWS 服务。了解哪些服务在考试范围内之后，您可以更有针对性地进行备考。

有关考试所涵盖 AWS 服务的详细信息，请参阅以下部分：
+ [考试范围内的 AWS 服务](mla-01-in-scope-services.md)

## 调查问卷
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本考试指南对您有帮助吗？ 欢迎填写 [调查问卷](https://amazonmr.au1.qualtrics.com/jfe/form/SV_8vLR1a9uG9zu9Po?course_title=MLE-Associate&course_id=MLA-C01&Q_Language=EN)，与我们分享您的建议。