※本コースにはAIの使用が含まれています。

・コース全体コンセプト

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate(MLA-C01)は、AWSクラウド上でMLパイプラインを設計・構築・運用できるエンジニアであることを証明するロールベース認定です。

本講座は、AWSの機械学習エンジニアリングサービスを実務視点で体系的に学び、試験合格と現場で通用するスキル習得の両方を目指すエンジニア向けに設計されています。

この講座を修了すると、AWS上でのデータ準備からモデル開発、デプロイ、監視・保守まで、エンドツーエンドのMLワークフローを自分で設計・実装・運用できるレベルを目指せます。

・この講座で学べること（試験ドメイン対応）

試験ガイドの4ドメインに完全対応したカリキュラムになっています。

第1分野: MLのためのデータ準備

データレイク/S3/Glue/Athena を活用した特徴量抽出と前処理、欠損値・外れ値処理、バッチ/ストリーミングデータの取り込みなどを実務的に解説。

第2分野: MLモデル開発

Amazon SageMaker を用いたトレーニングジョブ、ハイパーパラメータチューニング、推論エンドポイント、AutoML(SageMaker Autopilot)など、モデル開発プロセスをハンズオン形式で習得。

第3分野: MLワークフローのデプロイメントとオーケストレーション

SageMaker Pipelines、Step Functions、CodePipeline/CodeBuild を使ったMLOpsパイプライン構築、Blue/GreenデプロイやA/Bテストなど、実務レベルのデプロイ戦略を解説。

第4分野: MLソリューションの監視、保守、セキュリティ

CloudWatch / CloudTrail / SageMaker Model Monitor を用いたモデルドリフト検知、ログ/メトリクス監視、IAM・VPC・暗号化などセキュリティ設計のベストプラクティスをカバー。

この講座は、単なる試験対策にとどまらず、「AWSで戦えるMLエンジニア」を育成することにフォーカスしています。

また、AWS公式試験ガイド(MLA-C01)の各ドメインとオブジェクティブを1つずつ丁寧に解説しています。

本講座を通じて、「MLパイプライン全体の設計」「コスト最適化」「スケーラビリティ」「セキュリティ」を踏まえた設計思考をトレーニングできます。

AI Practitioner 試験からのステップアップパスとして、AWS AI/ML認定ポートフォリオ全体でのキャリア戦略が描けるように構成しています。

・このコースの対象者

1. AWS上で機械学習ソリューションを構築・運用するエンジニア（Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, Data Engineer, Backend Engineer, Data Scientistなど）。

2. すでにPython/機械学習の基礎知識があり、クラウド(AWS)上で本番運用レベルのMLパイプラインを構築したい方。

3. AIプラクティショナーなどの入門資格から次のステップとして、より技術的・実務寄りのAWS認定資格にチャレンジしたい方。

4. 前提条件としては、Pythonによる開発経験、基本的な機械学習アルゴリズムの理解、およびAWSの基礎サービス（IAM, VPC, S3, Lambdaなど）の利用経験があるとスムーズに学習を進められます。

・最後に

機械学習エンジニアリングのスキルは、今後も長期的に高い需要が見込まれる「クラウド×AI」のコアスキルです。

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associateは、そのスキルを客観的に証明し、転職・昇進・フリーランスとしての信頼獲得に直結する強力な認定資格です。

今こそ、AWS上でエンドツーエンドのMLパイプラインを設計・構築・運用できるMachine Learning Engineerとしての市場価値を高めていきましょう。

この講座に登録して、一緒にMLA-C01合格と、その先のキャリアアップを実現してください。