MLA-C01

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

Official Certification Preparation

Amazon Web Services
ASSOCIATE

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

130 minutes
65 questions

Positionnez-vous sur les postes techniques de ML les plus demandés

Prérequis et Exigences

Avant de passer cet examen, vous devriez avoir :

  • Au moins 1 an d'expérience utilisant Amazon SageMaker et d'autres services AWS pour l'ingénierie ML
  • Au moins 1 an d'expérience dans un rôle connexe tel que développeur de logiciels backend, développeur DevOps, ingénieur de données ou data scientist
  • Compréhension de base des algorithmes ML courants et de leurs cas d'utilisation
  • Fondamentaux de l'ingénierie des données, y compris la connaissance des formats de données courants, de l'ingestion et de la transformation pour travailler avec les pipelines de données ML
  • Connaissance de l'interrogation et de la transformation des données
  • Connaissance des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle pour le développement, le déploiement et le débogage de code modulaire et réutilisable
  • Familiarité avec le provisionnement et la surveillance des ressources ML cloud et sur site
  • Expérience avec les pipelines CI/CD et l'infrastructure en tant que code (IaC)
  • Expérience avec les référentiels de code pour le contrôle de version et les pipelines CI/CD
  • Connaissance des capacités et algorithmes de SageMaker pour la construction et le déploiement de modèles
  • Connaissance des services de stockage et de traitement de données AWS pour préparer les données à la modélisation
  • Familiarité avec le déploiement d'applications et d'infrastructure sur AWS
  • Connaissance des outils de surveillance pour la journalisation et le dépannage des systèmes ML
  • Connaissance des services AWS pour l'automatisation et l'orchestration des pipelines CI/CD
  • Compréhension des meilleures pratiques de sécurité AWS pour la gestion des identités et des accès, le chiffrement et la protection des données

Domaines d'Examen

Domaines d'attention et leurs pondérations dans l'examen de certification

Préparation des Données pour l'Apprentissage Automatique (ML)
28%
Développement de Modèles ML
26%
Déploiement et Orchestration des Flux de Travail ML
22%
Surveillance, Maintenance et Sécurité des Solutions ML
24%

Modes d'Entraînement

Choisissez le mode de pratique qui correspond à votre style d'apprentissage

Mode Chronométré

Simulez le vrai examen avec des contraintes de temps

130 minutes

Mode Révision

Voir les explications après chaque question

Rythme libre

Basé sur les Sections

Pratiquez des domaines et tâches spécifiques pour un apprentissage ciblé

4 {{count}} domaines

Mode d'Amélioration

Concentrez-vous sur vos points faibles avec des questions personnalisées

Apprentissage ciblé

Badge de Certification

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Statistiques d'Examen

Score de Réussite700/1000
Coût de l'Examen Officiel$150