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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/aws-certified-machine-learning-engineer-associate-mla-c01-u/
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课程名称：AWS 认证机器学习工程师 - 助理 (MLA-C01) 课程概述： 本课程旨在帮助学员准备AWS认证机器学习工程师助理考试（考试代码：MLA-C01）。考试形式为65道选择题和多选题，时长130分钟，费用为150美元，支持英语、日语、韩语和简体中文等语言。考试可在Pearson VUE测试中心进行，也可在线监考。 目标受众： 本课程适合对机器学习工程有1年以上经验的个人，特别是机器学习工程师、MLOps工程师、数据工程师、后台开发人员和DevOps工程师。 技能测评： 课程涵盖以下技能： 1. 在AWS上设计和实施机器学习解决方案 2. 自动化和运营化机器学习工作流 3. 监控和优化生产中的机器学习模型 4. 应用安全性、可靠性和可扩展性的最佳实践 备考资源： - AWS Skill Builder：考试准备计划、实验室和练习题 - 官方练习题集 - AWS Builder Labs 和AWS Cloud Quest 考试领域： 1. 数据准备和特征工程（22%） - 收集、清洗和转换数据 - 处理缺失值和异常值 - 特征选择和提取 - 数据标准化和编码 2. 模型开发（24%） - 选择适当的机器学习算法 - 训练和评估模型 - 超参数调优 - 使用Amazon SageMaker进行模型开发 3. 机器学习解决方案的运营化（28%） - 通过SageMaker端点部署模型 - 自动化机器学习工作流（例如SageMaker Pipelines） - 监控模型性能 - 为机器学习实施CI/CD 4. 机器学习解决方案监控和优化（26%） - 检测模型漂移和数据质量问题 - 日志记录和警报 - 模型重新训练策略 - 成本优化和资源扩展 本课程将为考生提供全面的知识和实践经验，帮助他们成功通过AWS认证机器学习工程师助理考试。
AWS Certified Machine Learning Engineer - AssociateExam Code: MLA-C01Exam OverviewFormat: 65 questions (multiple choice and multiple response)Duration: 130 minutesCost: $150 USDLanguages: English, Japanese, Korean, Simplified ChineseDelivery: Pearson VUE testing center or online proctoredIntended AudienceIndividuals with 1+ year of experience in machine learning engineeringHands-on experience with Amazon SageMaker and other AWS ML servicesRoles: ML Engineer, MLOps Engineer, Data Engineer, Backend Developer, DevOps EngineerSkills MeasuredDesigning and implementing ML solutions on AWSAutomating and operationalizing ML workflowsMonitoring and optimizing ML models in productionApplying best practices in security, reliability, and scalabilityPreparation ResourcesAWS Skill Builder: Exam prep plans, labs, and practice questionsOfficial Practice Question SetAWS Builder Labs and AWS Cloud QuestMLA-C01 Exam Domains1. Data Preparation and Feature Engineering (22%)Collecting, cleaning, and transforming dataHandling missing values and outliersFeature selection and extractionData normalization and encoding2. Model Development (24%)Selecting appropriate ML algorithmsTraining and evaluating modelsHyperparameter tuningUsing Amazon SageMaker for model development3. Operationalizing Machine Learning Solutions (28%)Deploying models using SageMaker endpointsAutomating ML workflows (e.g., SageMaker Pipelines)Monitoring model performanceImplementing CI/CD for ML4. Machine Learning Solution Monitoring and Optimization (26%)Detecting model drift and data quality issuesLogging and alertingModel retraining strategiesCost optimization and resource scaling
