Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
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CLF-C02 · FoundationalCloud Practitioner - Foundational
DVA-C02 · AssociateDeveloper - Associate
SAA-C03 · AssociateSolutions Architect - Associate
SOA-C02 · AssociateCloudOps Engineer - Associate
SAP-C02 · ProfessionalSolutions Architect - Professional
DOP-C02 · ProfessionalDevOps Engineer - Professional
SCS-C03 · SpecialtySecurity - Specialty
MLA-C01 · AssociateMachine Learning Engineer - Associate
  • Week 1
    • 1.ML 수명주기와 ML 엔지니어의 역할
    • 2.ML 문제 유형과 평가 지표 기초
    • 3.AWS ML 스택 한눈에 보기
    • 4.SageMaker 개요: Studio, 학습/추론, 빌트인 알고리즘
    • 5.Week 1 종합 — ML 기초·AWS 스택 복습
  • Week 2
    • 1.데이터 수집: S3 데이터 레이크, Kinesis, 배치 수집, 데이터 포맷
    • 2.데이터 카탈로그·ETL: AWS Glue와 DataBrew
    • 3.쿼리·탐색: Athena, Redshift, EDA 기초
    • 4.데이터 저장 전략: 파티셔닝·포맷 최적화·학습용 준비
    • 5.Week 2 종합 — 데이터 수집·저장 복습
  • Week 3
    • 1.특성 공학: 모델이 읽을 수 있는 숫자로 바꾸는 기술
    • 2.SageMaker Data Wrangler: 코드 없이 끝내는 데이터 준비
    • 3.SageMaker Feature Store: 특성을 자산으로 관리하기
    • 4.데이터 편향·품질: Clarify, 불균형 처리, 데이터 분할
    • 5.Week 3 종합 — 특성 공학·데이터 품질 복습
  • Week 4
    • 1.SageMaker 학습 작업(Training Job): Estimator, 입력 채널, 인스턴스, Spot
    • 2.빌트인 알고리즘: XGBoost, Linear Learner, 이미지·텍스트, 입력 포맷
    • 3.하이퍼파라미터 튜닝(AMT): 베이지안·랜덤·그리드, 조기 종료, 워밍 스타트
    • 4.JumpStart·사전학습 모델·전이학습 + 학습 비용 최적화
    • 5.Week 4 종합: 모델 개발 1 — SageMaker 학습 복습
  • Week 5
    • 1.커스텀 학습: 스크립트 모드, BYOC, 프레임워크 컨테이너
    • 2.분산 학습: 데이터 병렬과 모델 병렬
    • 3.디버깅과 프로파일링: SageMaker Debugger와 Profiler
    • 4.모델 평가: 지표 선택, 과적합, 교차검증, 혼동행렬
    • 5.Week 5 종합: 모델 개발 2 복습
  • Week 6
    • 1.추론 옵션 개요: 4가지 배포 방식과 선택 기준
    • 2.실시간 엔드포인트: 구성, 오토스케일링, 인스턴스 선택
    • 3.비용·고급 추론: 멀티모델, 멀티컨테이너, 추론 파이프라인, Inferentia
    • 4.배치·서버리스 추론 심화: 대량 처리 튜닝과 비용 트레이드오프
    • 5.Week 6 종합: 추론 배포 복습
  • Week 7
    • 1.SageMaker Pipelines: 단계, DAG, 파라미터, 조건 단계
    • 2.Model Registry & 모델 거버넌스: 모델 패키지 그룹, 승인 워크플로, 버전 관리
    • 3.CI/CD for ML: SageMaker Projects, CodePipeline/CodeBuild 연계, 자동 배포
    • 4.IaC & 워크플로 오케스트레이션: CloudFormation/CDK, Step Functions, EventBridge, Airflow(MWAA)
    • 5.Week 7 종합: MLOps 복습
  • Week 8
    • 1.SageMaker Model Monitor: 데이터 품질·모델 품질 드리프트
    • 2.편향·설명가능성 드리프트: Clarify로 운영 중 감시
    • 3.운영 모니터링: CloudWatch 지표·알람, 엔드포인트 지연·오류, 로깅
    • 4.재학습·모델 유지보수: 자동 재학습 파이프라인과 A/B·섀도 테스트
    • 5.Week 8 종합: ML 솔루션 모니터링·유지보수 복습
  • Week 9
    • 1.SageMaker IAM 보안: 실행 역할과 최소 권한
    • 2.네트워크 격리: VPC 모드 SageMaker와 PrivateLink
    • 3.데이터·모델 보호: KMS 암호화와 Secrets
    • 4.ML 비용 최적화: Spot 학습부터 비용 모니터링까지
    • 5.Week 9 종합: 보안·거버넌스·비용 복습
  • Week 10
    • 1.도메인 1·2 통합 복습: 데이터 준비 + 모델 개발
    • 2.도메인 3·4 통합 복습: 배포·오케스트레이션 + 모니터링·보안
    • 3.전체 모의고사 페이스: 4개 도메인 종합 시나리오
    • 4.자주 틀리는 함정·키워드: "요구사항 → SageMaker 기능" 번역표
    • 5.D-Day 마무리: 시험 구성·시간 배분·시나리오 분해 전략
AIF-C01 · FoundationalAI Practitioner - Foundational
DEA-C01 · AssociateData Engineer - Associate
MLS-C01 · SpecialtyMachine Learning - Specialty
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Machine Learning Engineer - Associate

10주 · 총 50일 · Associate

Week 1부터 시작

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시험 정보

중급 · 관련 실무 1~2년 권장
문항 수
65문항
시험 시간
130분
합격 기준
720 / 1000
응시료
$150
유효기간
3년

도메인 비중

ML을 위한 데이터 준비28%
ML 모델 개발26%
ML 워크플로 배포 및 오케스트레이션22%
ML 솔루션 모니터링·유지보수·보안24%
형식객관식·복수응답
선수지식없음(권장: SageMaker 등 ML 엔지니어링 서비스 1년 경험)
언어영어, 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.

자주 묻는 질문

MLA-C01 시험은 몇 문항이고 시험 시간은 얼마나 되나요?+

MLA-C01은 총 65문항이며, 시험 시간은 130분입니다. 문항은 객관식과 복수응답형으로 출제됩니다.

합격 점수는 몇 점인가요?+

1000점 만점에 720점 이상이면 합격입니다. 점수는 문항 난이도를 보정한 스케일 점수라 단순 정답률과는 다릅니다.

응시료는 얼마이고 어떻게 접수하나요?+

응시료는 미화 $150이며, Pearson VUE를 통해 시험 센터 또는 온라인 감독(프록터드) 시험으로 응시할 수 있습니다. 무료 재응시는 없어 매 응시마다 전액을 결제합니다.

자격증은 얼마나 유효한가요? 재인증은 어떻게 하나요?+

합격 후 3년간 유효하며, 만료 전 재인증이 필요합니다. 합격 시 다음 시험 50% 할인 바우처가 제공되어 재인증이나 다른 AWS 자격증 응시에 사용할 수 있습니다.

한국어로 응시할 수 있나요?+

네, 한국어를 포함해 총 4개 언어로 제공됩니다. 시험 등록 시 언어를 선택할 수 있습니다.

공식 시험 안내 시험 등록

트랙 구성

  • 심화 노트 50일 — 10주 커리큘럼, 1주차까지 무료
  • 모의고사 65문항 — 공식 시험 가이드 도메인 기반 오리지널 문항(Pro 전용)
  • 일일 연습문제 — 학습일마다 이해도 점검 퀴즈
  • 오답 복습 — 틀린 문항을 SM-2 간격 반복으로 재출제

1주차

  • Day 1ML 수명주기와 ML 엔지니어의 역할
  • Day 2ML 문제 유형과 평가 지표 기초
  • Day 3AWS ML 스택 한눈에 보기
  • Day 4SageMaker 개요: Studio, 학습/추론, 빌트인 알고리즘
  • Day 5Week 1 종합 — ML 기초·AWS 스택 복습

2주차

  • Day 1데이터 수집: S3 데이터 레이크, Kinesis, 배치 수집, 데이터 포맷
  • Day 2데이터 카탈로그·ETL: AWS Glue와 DataBrew
  • Day 3쿼리·탐색: Athena, Redshift, EDA 기초
  • Day 4데이터 저장 전략: 파티셔닝·포맷 최적화·학습용 준비
  • Day 5Week 2 종합 — 데이터 수집·저장 복습

3주차

  • Day 1특성 공학: 모델이 읽을 수 있는 숫자로 바꾸는 기술
  • Day 2SageMaker Data Wrangler: 코드 없이 끝내는 데이터 준비
  • Day 3SageMaker Feature Store: 특성을 자산으로 관리하기
  • Day 4데이터 편향·품질: Clarify, 불균형 처리, 데이터 분할
  • Day 5Week 3 종합 — 특성 공학·데이터 품질 복습

4주차

  • Day 1SageMaker 학습 작업(Training Job): Estimator, 입력 채널, 인스턴스, Spot
  • Day 2빌트인 알고리즘: XGBoost, Linear Learner, 이미지·텍스트, 입력 포맷
  • Day 3하이퍼파라미터 튜닝(AMT): 베이지안·랜덤·그리드, 조기 종료, 워밍 스타트
  • Day 4JumpStart·사전학습 모델·전이학습 + 학습 비용 최적화
  • Day 5Week 4 종합: 모델 개발 1 — SageMaker 학습 복습

5주차

  • Day 1커스텀 학습: 스크립트 모드, BYOC, 프레임워크 컨테이너
  • Day 2분산 학습: 데이터 병렬과 모델 병렬
  • Day 3디버깅과 프로파일링: SageMaker Debugger와 Profiler
  • Day 4모델 평가: 지표 선택, 과적합, 교차검증, 혼동행렬
  • Day 5Week 5 종합: 모델 개발 2 복습

6주차

  • Day 1추론 옵션 개요: 4가지 배포 방식과 선택 기준
  • Day 2실시간 엔드포인트: 구성, 오토스케일링, 인스턴스 선택
  • Day 3비용·고급 추론: 멀티모델, 멀티컨테이너, 추론 파이프라인, Inferentia
  • Day 4배치·서버리스 추론 심화: 대량 처리 튜닝과 비용 트레이드오프
  • Day 5Week 6 종합: 추론 배포 복습

7주차

  • Day 1SageMaker Pipelines: 단계, DAG, 파라미터, 조건 단계
  • Day 2Model Registry & 모델 거버넌스: 모델 패키지 그룹, 승인 워크플로, 버전 관리
  • Day 3CI/CD for ML: SageMaker Projects, CodePipeline/CodeBuild 연계, 자동 배포
  • Day 4IaC & 워크플로 오케스트레이션: CloudFormation/CDK, Step Functions, EventBridge, Airflow(MWAA)
  • Day 5Week 7 종합: MLOps 복습

8주차

  • Day 1SageMaker Model Monitor: 데이터 품질·모델 품질 드리프트
  • Day 2편향·설명가능성 드리프트: Clarify로 운영 중 감시
  • Day 3운영 모니터링: CloudWatch 지표·알람, 엔드포인트 지연·오류, 로깅
  • Day 4재학습·모델 유지보수: 자동 재학습 파이프라인과 A/B·섀도 테스트
  • Day 5Week 8 종합: ML 솔루션 모니터링·유지보수 복습

9주차

  • Day 1SageMaker IAM 보안: 실행 역할과 최소 권한
  • Day 2네트워크 격리: VPC 모드 SageMaker와 PrivateLink
  • Day 3데이터·모델 보호: KMS 암호화와 Secrets
  • Day 4ML 비용 최적화: Spot 학습부터 비용 모니터링까지
  • Day 5Week 9 종합: 보안·거버넌스·비용 복습

10주차

  • Day 1도메인 1·2 통합 복습: 데이터 준비 + 모델 개발
  • Day 2도메인 3·4 통합 복습: 배포·오케스트레이션 + 모니터링·보안
  • Day 3전체 모의고사 페이스: 4개 도메인 종합 시나리오
  • Day 4자주 틀리는 함정·키워드: "요구사항 → SageMaker 기능" 번역표
  • Day 5D-Day 마무리: 시험 구성·시간 배분·시나리오 분해 전략