【図解付き詳細解説】AWS MLA-C01完全攻略問題集 | 構成図＆グラフ解説付き

About this course

更新履歴2026/2:  出題順序固定版の演習問題を追加しました。※出題順序固定版は演習1~4と同じ問題です。2026/2:  問題を50問追加し、各演習セットの問題入れ替えを行いました。本コースの特徴1. 最新のMLA試験範囲に完全準拠2024年に新設されたAWS認定機械学習エンジニア – アソシエイト試験の最新試験範囲に基づいて問題を作成しています。Amazon Bedrockを使用した生成AIアプリケーションの構築など、最新のトピックもカバーしています。2. 機械学習の考え方を徹底図解機械学習の概念や手法を視覚的に理解できるよう、豊富な図解を用意しています。Token、Embedding、RAGなどの生成AI技術から、データ準備のワークフローまで、初心者にも分かりやすく解説しています。3. AWSアーキテクチャを徹底図解各問題の解説には、実際のAWSアーキテクチャ図を掲載しています。AWS Glue Crawler、AWS Glue DataBrew、Amazon SageMakerなどのサービスがどのように連携するのか、視覚的に理解できます。4. 機械学習初心者にも分かりやすい詳細な解説機械学習の専門用語や概念を、初心者でも理解できるよう丁寧に解説しています。各問題には「前提知識」セクションを設け、必要な背景知識を体系的に学べます。5. AWS初心者にも分かりやすい詳細な解説AWSサービスの機能や使い方を基礎から解説しています。Amazon ECR、Amazon SageMaker Model Registry、AWS Glueなど、各サービスの役割と使い分けを明確に理解できます。6. 実践的な問題形式単純な知識問題だけでなく、実際の業務で遭遇するようなシナリオベースの問題を多数収録しています。複数のAWSサービスを組み合わせた最適なソリューションを選択する力が身につきます。7. 詳細な公式ドキュメント参照リンク各問題の解説には、AWS公式ドキュメントへの参照リンクを掲載しています。さらに深く学習したい場合に、信頼性の高い情報源にすぐにアクセスできます。品質確認用サンプル問題以下は本コースに収録されている問題の一例です。問題の品質と解説の詳しさをご確認ください。問題文：ある企業が、サービス契約の解約（チャーン）を予測するモデルをAmazon SageMakerで開発しています。データサイエンスチームは毎週、新しい利用実績データでモデルを再学習し、十数本のモデル候補を作り出しています。ガバナンス部門は、判定の妥当性と説明責任を担保するため、責任者の承認を得たモデルだけが本番の解約予測APIに展開される仕組みを求めています。モデルの登録後に人の承認を挟み、承認済みのモデルだけを本番へ展開するワークフローを実装するには、どのソリューションが適切ですか。選択肢：A. SageMaker PipelinesとModel Registryを組み合わせ、承認ステータスをAWS SDKで更新します。B. SageMaker ML Lineage Trackingで、データの出所と変換履歴を追跡するエンティティを作成して管理します。C. SageMaker Experimentsで実験の実行とパラメータ・メトリクスを記録し、その結果を使ってモデル登録時の承認を管理します。D. SageMaker Feature Storeにモデルの特徴量を保存して共有し、その更新状況でデプロイの承認を管理します。<

Course objectives

• prepare for the AWS Certified Machine Learning - Associate exam
• grasp fundamental machine learning methods and workflows
• foster practical skills in using AWS services for machine learning