本記事では、AWS Certified Machine Learning Engineer資格を受験する際のポイントについてご紹介します。
AWS Certified Data Engineer - Associate概要
概要
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) は、AWS クラウド上で機械学習 (ML) ワークロードを構築、デプロイ、および運用する技術的能力を検証する資格です。
この資格は、データの準備、ML モデルの開発とチューニング、CI/CD パイプラインの構築、セキュリティやコストの最適化、モデルのモニタリングと保守に関するスキルを評価します。
特に、Amazon SageMaker などの AWS サービスを使用した知識が求められます。
試験範囲
公式ガイドからの抜粋です。
- 第 1 分野: 機械学習 (ML) のためのデータ準備 (採点対象コンテンツの 28%)
- 第 2 分野: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
- 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 (採点対象コンテンツの 22%)
- 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 (採点対象コンテンツの 24%)
主な出題サービス
こちらも公式ガイドからの抜粋です。
Amazon SageMakerについて深く問われる資格ですが、「AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)」や「AWS Certified Data Engineer - Associate(DEA-C01)」の範囲からも出題されます。
AWSのAIおよびMLサービスを幅広く理解することができる資格です。
- 分析: Amazon Athena、Amazon Data Firehose、Amazon EMR、AWS Glue、AWS Glue DataBrew、AWS Glue Data Quality、Amazon Kinesis、AWS Lake Formation、Amazon Managed Service for Apache Flink、Amazon OpenSearch Service、Amazon QuickSight、Amazon Redshift
- アプリケーション統合: Amazon EventBridge、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA)、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)、AWS Step Functions
クラウド財務管理: AWS Billing and Cost M、AWS Budgets、AWS Cost Explorer - コンピューティング: AWS Batch、Amazon EC2、AWS Lambda、AWS Serverless Application Repository
コンテナ: Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) - データベース: Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache、Amazon Neptune、Amazon RDS
- デベロッパーツール: AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)、AWS CodeArtifact、AWS CodeBuild、AWS CodeDeploy、AWS CodePipeline、AWS X-Ray
- 機械学習: Amazon Augmented AI (Amazon A2I)、Amazon Bedrock、Amazon CodeGuru、Amazon Comprehend、Amazon Comprehend Medical、Amazon DevOps Guru、Amazon Fraud Detector、AWS HealthLake、Amazon Kendra、Amazon Lex、Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Metrics、Amazon Lookout for Vision、Amazon Mechanical Turk、Amazon Personalize、Amazon Polly、Amazon Q、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker、Amazon Textract、Amazon Transcribe、Amazon Translate
難易度
出題サービスを見ていただければわかるように、AWS認定 Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) は幅広い知識が求められる難しい資格です。
私は、AIF-C01（AWS Certified AI Practitioner）とDEA-C01（AWS Certified Data Engineer - Associate）に合格した後にこの資格を受験しましたが、それぞれの資格の出題範囲のサービスを組み合わせて回答する問題が多く出題されるため、各資格の深い理解が必要となります。
学習方法
主に利用した教材をご紹介します。
Udemyの教材は、セール期間中（毎月開催）であれば、1000円台後半の価格で購入可能です。
参考教材
AWS Certified Machine Learning Engineer Associate: Hands On!
この資格は幅広い知識を求められますが、この教材を通じて全ての知識を得ることができます。
英語の教材ですが、自動日本語翻訳の字幕があるので、英語が苦手な方でも問題なくご利用いただけます。
ところどころにハンズオンが含まれており、サービスをより深く学ぶことができます。
練習問題は20問だけなので、別の問題集を利用して知識を補強することをおすすめします。
問題集
AWS Certified ML Engineer Associate : MLA-C01 Practice Tests
2025年1月時点で112問が収録されています。
英語の教材ですが、ブラウザーの翻訳機能を利用すれば、英語が苦手な方でも問題なくご利用いただけます。
実際の試験と同じ形式で出題されるため、合格に必要な知識を実践形式で確認できます。
購入して実施されることを強くおすすめします。
Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)
受験後に気がついたので私はこの問題集を解いていませんが、これはAWS公式の無料の練習問題です。
英語版しかありませんが、英語が苦手な方はブラウザーの翻訳機能を利用してください。
これから受験される方は、こちらの練習問題も検討してみてください。
学習時間
教材を標準スピードで１回視聴、問題集を２回実施しました。
年末年始休みに集中して実施したので、４日間程で試験準備は完了しました。
- 教材 約 24時間
- 問題集 約 4時間
試験
申し込み
AWS認定アカウントの「EXAM REGISTRATION→Schedule an exam」ページから「AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01) SCHEDULE」を選択すると、ピアソンVueの画面に移動し、申し込みを行うことができます。
初めての方は、まずAWS認定アカウントを取得してください。
受験結果
スコアは814点でした。
※合格点は、1000点満点中720点以上です。
2025年3月末までに合格すると、通常のデジタルバッジに加えて、アーリーアダプターバッジももらえます。
一部の分野でクライテリアは満たしていないので、時間のある時に参考教材をもう一度閲覧して知識を補強したいと思います。
最後に
別のAI向け資格であるAWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)とデータエンジニアリング向け資格であるAWS Certified Data Engineer - Associate(DEA-C01)の範囲からも出題されるため、AWSのAIおよびデータエンジニアリングサービスの総合的な資格となっています。
AWSのサービスに特化した内容だけでなく、機械学習の基本的な知識も問われるので、AWS Certified AI Practitioner(AIF-C01)およびAWS Certified Data Engineer - Associate(DEA-C01)に合格された方は、ぜひ挑戦すると良いと思います。
この記事が皆様の参考になれば幸いです。
神田 英樹（日本ビジネスシステムズ株式会社）
西日本事業本部 クラウドサービス2部3グループに所属しています。主にAzureなどのクラウドサービスを取り扱っています。趣味は特にありませんが、愛犬のお世話をして過ごすことが多いです。
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