AWS Certified Machine Learning Engineer ─ Associate(MLA-C01)
**AWS が 2024 年に正式リリース** した ML Engineer 向けの **Associate レベル** 認定。**AI Practitioner の上位** として、ML パイプラインの **データ準備 ・ 学習 ・ デプロイ ・ 監視 ・ MLOps** までを実装できる技術者を認定します。**SageMaker ・ Bedrock ・ Q ファミリ** を実機で扱う AI エンジニアの標準資格です。
どんな試験?
試験は **CBT(Pearson VUE)or オンライン監督受験 / 65 問 / 130 分 / 単一・複数選択 + ケーススタディ / 合格 720 点(1000 点満点)**。**実装シナリオ問題** が中心で、要件 → 最適 SageMaker / Bedrock サービス選択 → デプロイ判断を問われます。
受験料は **150 USD**、有効期限は **3 年**。**SageMaker / Python / SQL / 統計の基礎** が前提知識。**AI Practitioner(基礎)+ MLA-C01(実装)** の組合せが AWS ML 系の鉄板パスです。
主な出題範囲(公式試験ガイド)
S3 / Glue / Data Wrangler / 特徴量エンジニアリング / Feature Store。
SageMaker / Built-in / BYOC / HPO / 評価 / Autopilot。
Endpoints 5 種 / Pipelines / Model Registry / Step Functions。
Model Monitor / Clarify / VPC / KMS / コスト管理。
評価指標 / 不均衡対策 / 過学習対策 / バイアス・バリアンス。
Bedrock / JumpStart / Fine-tuning / Amazon Q ファミリ。
対策の方針
- AI Practitioner 範囲を復習: 本サイトの[AWS AI Practitioner 教科書](/certs/aws-ai-practitioner/textbook)で土台を再確認。
- AWS Skill Builder + 無料アカウント: 公式無料学習 + AWS Free Tier(SageMaker Studio Lab は完全無料)で実機演習。
- 本サイトの[MLA-C01 教科書](/certs/aws-ml-engineer/textbook) で SageMaker サブサービス全体像 + Pipelines + Model Monitor を体系学習。
- SageMaker Pipelines + Model Registry を実装: 前処理 → 学習 → 評価 → 登録 → デプロイの一気通貫を体験。
- Bedrock + Knowledge Bases を試す: 生成 AI / RAG パターンも頻出。
- 過去問 ・ 模擬試験: AWS 公式の Practice Exam + 本サイトの[演習問題](/certs/aws-ml-engineer/quiz)。
MLA-C01 の学習を始める
本サイトでは MLA-C01 対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。SageMaker 全体像 ・ データ準備 ・ 学習 / HPO ・ 推論デプロイ 5 種 ・ MLOps Pipelines ・ Model Monitor / Clarify ・ セキュリティ ・ Bedrock / Q まで、合格に必要な範囲を体系的に学べます。
AWS ML / AI 認定の比較
| AI Practitioner | ML Engineer Associate(本資格) | ML Specialty | |
|---|---|---|---|
| レベル | Foundational | Associate | Specialty |
| 主眼 | 概念 ・ サービス選択 | SageMaker 実装 ・ MLOps | 深い数学 ・ アルゴリズム |
| 問題数 / 時間 | 65 問 / 90 分 | 65 問 / 130 分 | 65 問 / 180 分 |
| 受験料 | 100 USD | 150 USD | 300 USD |
| 学習時間目安 | 40 〜 80 時間 | 150 〜 250 時間 | 200 〜 400 時間 |
よくある質問
- Q. AWS Certified Machine Learning Engineer Associate(MLA-C01)とは?
- A. **AWS が 2024 年に正式リリース** した ML Engineer 向けの **Associate レベル** 認定。**AI Practitioner(Foundational)の上位** で、SageMaker / Bedrock / MLOps を実装する技術者向け。**ML Specialty より入門的** な位置付け。
- Q. 試験形式と合格基準は?
- A. **CBT(Pearson VUE)or オンライン監督受験 / 65 問 / 130 分 / 合格 720 / 1000 点 / 受験料 150 USD / 有効期限 3 年**。SageMaker / Python / SQL / 統計の基礎が前提知識。
- Q. AI Practitioner と何が違う?
- A. **AI Practitioner は概念中心**(コードなし)、**MLA-C01 は SageMaker 実装 ・ MLOps ・ Pipelines ・ Model Monitor まで** 実装力を測る。AI Practitioner → MLA-C01 が王道パス。
- Q. 学習時間の目安は?
- A. AI Practitioner 合格者で **120 〜 150 時間**、未経験者で **150 〜 250 時間**。**AWS Skill Builder + AWS Free Tier(SageMaker Studio Lab は完全無料)** で実機ハンズオンが必須。
- Q. 次のステップは?
- A. MLA-C01 → **ML Specialty(MLS-C01)** で深い数学 ・ アルゴリズム理解、または **AWS SAA → SAP** で全体アーキテクトへ。三大クラウド ML を揃えるなら本サイトの[Azure AI-102](/certs/azure-ai-102) ・ [GCP Generative AI Leader](/certs/gcp-gen-ai-leader)も。
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