5 月より、現在ご受講中の AWS 試験準備コースの形式が変更されます。成績証明書と修了証明書は必ず保存してください。コースの途中の場合は、修了したドメインをメモしておいてください。
お客様への影響: 改善された形式で提供される AWS Skill Builder の AWS 試験準備コンテンツでは、引き続きすべてのコンテンツにアクセスできます。
今後の予定: AWS Skill Builder で、合理化された新しい試験準備プランをご覧ください。これらのプランでは、認定目標の達成に役立つ、より直感的で包括的な準備環境が提供されます。
AWS での学習環境は今後も改善されていきますので、今後の更新情報にご注目ください。
Amazon Web Services (AWS) が提供するこの基礎レベルのコースでは、AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験の準備状況を評価する方法を学びます。この試験は、AWS クラウドを使用して機械学習 (ML) ソリューションとパイプラインを構築、運用、保守する受験者のスキルを確かめるものです。
試験のトピックの分野と、その分野が Developing on AWS や特定の学習範囲とどのように関連しているかを調べ、試験に向けて準備します。分野ごとにグループ化された各タスクステートメントから、トピックおよび概念の理解度を測定します。ハンズオンラボの演習と試験形式の問題の解説を活用して知識を深め、学習ギャップを特定します。試験形式の問題を復習する講師の話を注意深く聞きます。間違った回答を見分けるための試験対策を学びます。その後、公式事前テストを受けて、試験対策ができているかを見極めます。
試験準備強化コースは、自信を持って試験の準備をするための 4 つのステップのうちの 1 ステップです。包括的な 4 ステッププランのリソースにアクセスするには、Enhanced Exam Prep Plan: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) に登録してください。このプランには、ロールベースのトレーニング、ハンズオンラボ、体験学習、追加の試験形式問題、事前テスト、フラッシュカードが含まれています。すでに AWS Skill Builder にログインしている場合は、このリンクバージョンを使用してプランにアクセスしてください。
AWS は、継続的な開発の一環として、サービスと機能を更新し、場合によっては廃止します。試験準備の内容は定期的に更新されますが、コースが AWS サービスの最新状況を反映していない場合があります。現在利用できるサービスや機能に関する最も正確で新しい情報については、最新の AWS ドキュメントとお知らせを確認することをお勧めします。
2024 年後半、AWS は、このコースで扱われるサービスや機能のいくつかを含め、新規のお客様に対して、一部のサービスや機能の提供を停止することを発表しました。これには、AWS CodeCommit、AWS Data Pipeline、Amazon S3 Select、Amazon Glacier Select、Amazon Forecast が該当します。次回のコース更新では、関連するリファレンスを削除します。
コースレベル: 基礎
所要時間: 12.75 時間
アクティビティ
このコースには以下の内容が含まれています。
• エキスパートインストラクターがプレゼンテーションを行い、試験形式の問題を説明するビデオ。
• スキルの準備状況を確認するハンズオン演習 (Builder Labs)。
• AWS 認定試験と同じ形式で作成された公式練習問題 (問題集、ボーナス問題、事前テスト)。すべての問題には、試験対策に役立つ詳細なフィードバックと推奨リソースが用意されています。
コースの目標
このコースでは、以下の内容を実施します。
1. AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験で出題される知識を理解する。
2. 試験のトピックと自分の知識とのギャップを理解する。
3. 試験を受ける準備状況を確認する。
コースの対象者
このコースは以下の要件を満たす方を対象としています。
1. 機械学習エンジニアリングのために Amazon SageMaker および AWS の他のサービスを使用した経験が 1 年以上ある。
2. 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種での経験が 1 年以上ある。
3. AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験の準備中である。
前提条件
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) 試験の前提条件は以下のとおりです。
IT 知識全般
以下の知識経験をお持ちであることが前提です。
• 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本的な理解
• ML データパイプラインと連携するための一般的なデータの形式、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
• データのクエリと変換に関する知識
• モジュール式で再利用可能なコードの開発、デプロイ、デバッグの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監視に精通している
• 継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインおよび 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 に関する知識
学習者は、以下のことができる必要があります。
• 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
• モデリング用にデータを準備するための AWS データストレージサービスおよび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 システムのロギングとトラブルシューティングのための監視ツールに関する知識
• CI/CD パイプラインの自動化とオーケストレーションのための AWS サービスに関する知識
• ID とアクセス管理、暗号化、データ保護に関する AWS セキュリティのベストプラクティスの理解
推奨コース
試験を受ける前に特定のトレーニングを受ける必要はありませんが、前の 2 つのセクションに記載した基礎となるトレーニングと知識を身に付けることをお勧めします。知識を深める必要がある場合は、Enhanced Exam Prep Plan: AWS Certified Machine Learning - Associate (MLA-C01) に登録してください。この学習プランには、以下の推奨コースがすべて含まれています。すでに AWS Skill Builder にログインしている場合は、このリンクバージョンを使用してプランにアクセスしてください。
デジタルコース
• Collect, Ingest, and Store Data (45 分)
• Transform Data (1 時間)
• Validate Data and Prepare for Modeling (45 分)
• Choose a Modeling Approach (1 時間)
• Train Models (1 時間)
• Refine Models (1 時間)
• Analyze Model Performance (45 分)
• Select a Deployment Infrastructure (1 時間 15 分)
• Create and Script Infrastructure (1 時間)
• Automate Deployment (1 時間)
• Monitor Model Inference (45 分)
• Monitor and Optimize Infrastructure and Costs (45 分)
• Secure AWS Resources (30 分)
体験型のゲームベースの学習
• Machine Learning: Model Deployment Using Blue/Green Method (2 時間)
• Analyze and Prepare Data with Amazon SageMaker Data Wrangler and Amazon EMR (1 時間)
• Train a Model with Amazon SageMaker (50 分)
• AWS Cloud Quest: Machine Learning (時間は不定)
コースの概要
モジュール 1: 試験形式の問題で試験について知る
• AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) の概要
• 試験ガイド: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)
• 試験形式の問題の概要
• 概要と説明: 公式練習問題集
• 公式練習問題集: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01)
モジュール 2: AWS の知識とスキルを更新する
• AWS トレーニングに関する提案
• ホワイトペーパーとよくある質問
モジュール 3: 復習と演習
機械学習入門
• 機械学習の概要
• 機械学習のライフサイクル
分野 1: 機械学習 (ML) のためのデータ準備
• 概要
• 1.1 データを取り込んで保存する。
• 1.2: データを変換し、特徴量エンジニアリングを実行する。
• 1.3 データの整合性を確保し、モデリング用のデータを準備する。
• 復習と演習
• 問題の解説
• ラボの評価: Amazon SageMaker Data Wrangler を使用したデータ準備
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 2: ML モデル開発
• 概要
• 2.1 モデリングアプローチを選択する。
• 2.2 モデルをトレーニングして改良する。
• 2.3 モデルパフォーマンスを分析する。
• 復習と演習
• 問題の解説
• ラボの評価
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 3: ML ワークフローのデプロイとオーケストレーション
• 概要
• 3.1 既存のアーキテクチャと要件に基づいてデプロイインフラストラクチャを選択する。
• 3.2 既存のアーキテクチャと要件に基づいてインフラストラクチャの作成とスクリプティングを行う。
• 3.3 自動オーケストレーションツールを使用して、継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) パイプラインを設定する。
• 復習と演習
• 問題の解説
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
分野 4: ML ソリューションのモニタリング、メンテナンス、セキュリティ
• 概要
• 4.1 モデル推論をモニタリングする。
• 4.2 インフラストラクチャのコストのモニタリングと最適化を行う。
• 4.3 AWS リソースを保護する。
• 復習と演習
• 問題の解説
• ラボの評価
• ボーナス問題
• その他のリソース
• フラッシュカード
モジュール 4: 試験準備状況の評価
• 公式事前テストの紹介
• 概要と説明: 公式事前テスト
• 公式事前テスト: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Japanese)
