Valida habilidades na construção, implantação e operação de cargas de trabalho ML na AWS. Cobre SageMaker e pipelines MLOps.
Ingestão e armazenamento de dados (S3, Kinesis, Glue), Engenharia de features (SageMaker Data Wrangler, Feature Store), Qualidade e governança de dados (Clarify, Lake Formation)
Escolha de abordagem de modelagem (algoritmos integrados, JumpStart, Bedrock), Treinamento e ajuste de modelos (treinamento distribuído, HPO, Debugger), Análise e avaliação de modelos (Clarify, SHAP, métricas de desempenho)
Seleção de infraestrutura de implantação (inferência em tempo real, em lote, serverless), Escalabilidade de infraestrutura ML (Auto Scaling, contêineres, VPC), Pipelines CI/CD (SageMaker Pipelines, CodePipeline, MLOps)
Monitoramento de inferência de modelos (Model Monitor, detecção de drift), Otimização de infraestrutura e custos (CloudWatch, Inference Recommender), Segurança de soluções ML (IAM, KMS, isolamento VPC)
O exame AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) tem 65 questões e limite de 130 minutos.
A nota de aprovação do exame MLA-C01 é 720 de 1000.
O conjunto de amostra de MLA-C01 (20 questões com explicações completas) é gratuito. O banco completo com mais de 340 questões está disponível com uma assinatura do CloudMasterIT.
A certificação MLA-C01 é válida por 3 anos após a aprovação. Depois disso é necessária a recertificação.