これは、データエンジニア、AI アルゴリズム開発者、クラウドコンピューティングアーキテクトなど、AWS エンドツーエンドの ML エンジニアリング機能を検証する必要がある人を対象としています。これは、MLOps への移行を計画している実務者や、仕事の競争力を高めるために AWS 公式承認を必要とする実務者に特に適しています。

単一選択問題、複数選択問題、状況分析問題を含む 65 問/180 分 (重み付け 50%)。合格点は750/1000点です。実験的な質問は、SageMaker パイプラインの構築と XGBoost ハイパーパラメータの調整に焦点を当てています。

コア評価には、SageMaker (機能エンジニアリング/モデル登録/エンドポイント)、Lambda 関数のデプロイメント、EC2 インスタンスの最適化、CloudFormation の自動化、データレイク シナリオでの S3 と Glue の統合が含まれます。

少なくとも 6 か月の AWS ML 実務経験が必要です。まずクラウド プラクティショナー ベーシック認定を取得し、Python + SQL の基礎を習得し、「SageMaker フル スタック開発ガイド」に重点を置いて学習曲線を短縮することをお勧めします。