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MLA-C01
Machine Learning Engineer - Associate
10주 · 총 50일 ·
Associate
Week 1부터 시작
시험 정보
문항 수
65문항
시험 시간
130분
합격 점수
720 / 1000
응시료
$150
유효기간
3년
도메인 비중
ML을 위한 데이터 준비
28%
ML 모델 개발
26%
ML 워크플로 배포 및 오케스트레이션
22%
ML 솔루션 모니터링·유지보수·보안
24%
형식
객관식·복수응답
선수지식
없음(권장: SageMaker 등 ML 엔지니어링 서비스 1년 경험)
언어
영어, 한국어, 일본어, 중국어 간체
혜택 & 꿀팁
합격하면 다음 시험 50% 할인 바우처가 생깁니다. AWS Certification 계정의 "Benefits"에서 확인하고 재인증·다른 자격증 응시에 쓸 수 있어요(만료일이 있으니 그 전에 사용).
인증은 3년간 유효하며 만료 전 재인증이 필요합니다. 재인증 때도 이 50% 바우처를 쓸 수 있어요.
무료 재응시는 없습니다(매 응시 전액 결제). 첫 시도에 붙는 게 가장 저렴하니, 모의고사로 합격선을 넘긴 뒤 응시하세요.
합격하면 Credly 디지털 배지가 발급돼 링크드인·이메일 서명에 붙일 수 있습니다.
공식 시험 안내
시험 등록
Week 1
Day 1
ML 수명주기와 ML 엔지니어의 역할
Day 2
ML 문제 유형과 평가 지표 기초
Day 3
AWS ML 스택 한눈에 보기
Day 4
SageMaker 개요: Studio, 학습/추론, 빌트인 알고리즘
Day 5
Week 1 종합 — ML 기초·AWS 스택 복습
Week 2
Day 1
데이터 수집: S3 데이터 레이크, Kinesis, 배치 수집, 데이터 포맷
Day 2
데이터 카탈로그·ETL: AWS Glue와 DataBrew
Day 3
쿼리·탐색: Athena, Redshift, EDA 기초
Day 4
데이터 저장 전략: 파티셔닝·포맷 최적화·학습용 준비
Day 5
Week 2 종합 — 데이터 수집·저장 복습
Week 3
Day 1
특성 공학: 모델이 읽을 수 있는 숫자로 바꾸는 기술
Day 2
SageMaker Data Wrangler: 코드 없이 끝내는 데이터 준비
Day 3
SageMaker Feature Store: 특성을 자산으로 관리하기
Day 4
데이터 편향·품질: Clarify, 불균형 처리, 데이터 분할
Day 5
Week 3 종합 — 특성 공학·데이터 품질 복습
Week 4
Day 1
SageMaker 학습 작업(Training Job): Estimator, 입력 채널, 인스턴스, Spot
Day 2
빌트인 알고리즘: XGBoost, Linear Learner, 이미지·텍스트, 입력 포맷
Day 3
하이퍼파라미터 튜닝(AMT): 베이지안·랜덤·그리드, 조기 종료, 워밍 스타트
Day 4
JumpStart·사전학습 모델·전이학습 + 학습 비용 최적화
Day 5
Week 4 종합: 모델 개발 1 — SageMaker 학습 복습
Week 5
Day 1
커스텀 학습: 스크립트 모드, BYOC, 프레임워크 컨테이너
Day 2
분산 학습: 데이터 병렬과 모델 병렬
Day 3
디버깅과 프로파일링: SageMaker Debugger와 Profiler
Day 4
모델 평가: 지표 선택, 과적합, 교차검증, 혼동행렬
Day 5
Week 5 종합: 모델 개발 2 복습
Week 6
Day 1
추론 옵션 개요: 4가지 배포 방식과 선택 기준
Day 2
실시간 엔드포인트: 구성, 오토스케일링, 인스턴스 선택
Day 3
비용·고급 추론: 멀티모델, 멀티컨테이너, 추론 파이프라인, Inferentia
Day 4
배치·서버리스 추론 심화: 대량 처리 튜닝과 비용 트레이드오프
Day 5
Week 6 종합: 추론 배포 복습
Week 7
Day 1
SageMaker Pipelines: 단계, DAG, 파라미터, 조건 단계
Day 2
Model Registry & 모델 거버넌스: 모델 패키지 그룹, 승인 워크플로, 버전 관리
Day 3
CI/CD for ML: SageMaker Projects, CodePipeline/CodeBuild 연계, 자동 배포
Day 4
IaC & 워크플로 오케스트레이션: CloudFormation/CDK, Step Functions, EventBridge, Airflow(MWAA)
Day 5
Week 7 종합: MLOps 복습
Week 8
Day 1
SageMaker Model Monitor: 데이터 품질·모델 품질 드리프트
Day 2
편향·설명가능성 드리프트: Clarify로 운영 중 감시
Day 3
운영 모니터링: CloudWatch 지표·알람, 엔드포인트 지연·오류, 로깅
Day 4
재학습·모델 유지보수: 자동 재학습 파이프라인과 A/B·섀도 테스트
Day 5
Week 8 종합: ML 솔루션 모니터링·유지보수 복습
Week 9
Day 1
SageMaker IAM 보안: 실행 역할과 최소 권한
Day 2
네트워크 격리: VPC 모드 SageMaker와 PrivateLink
Day 3
데이터·모델 보호: KMS 암호화와 Secrets
Day 4
ML 비용 최적화: Spot 학습부터 비용 모니터링까지
Day 5
Week 9 종합: 보안·거버넌스·비용 복습
Week 10
Day 1
도메인 1·2 통합 복습: 데이터 준비 + 모델 개발
Day 2
도메인 3·4 통합 복습: 배포·오케스트레이션 + 모니터링·보안
Day 3
전체 모의고사 페이스: 4개 도메인 종합 시나리오
Day 4
자주 틀리는 함정·키워드: "요구사항 → SageMaker 기능" 번역표
Day 5
D-Day 마무리: 시험 구성·시간 배분·시나리오 분해 전략