Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
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KOEN
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
합격 후기
← MLA-C01/Week 10/Day 5
MLA-C01· AssociateWeek 10 · Day 5읽기 약 14분

여기부터는 Pro 전용입니다

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Day 5 - D-Day 마무리: 시험 구성·시간 배분·시나리오 분해 전략

📌 핵심 정리

  • MLA-C01은 65문항(채점 50 + 비채점 15) / 130분 / 합격 720점(1000점 만점) 이다. 어느 문항이 비채점인지는 알 수 없다.
  • 문항당 평균 2분. 1차 통과 90100분 → 2차 검토 2530분 → 3차 마무리 5분의 페이스를 지킨다.
  • 막히면 임시 답 + 표시(flag) 후 이동. 모든 문항의 배점은 같고, 오답 감점이 없으므로 빈칸은 순손해다.
  • 긴 사례형은 마지막 질문 → 조건 키워드 → 보기 전에 정답 떠올리기 → 함정 소거 순으로 해체한다.
  • 최상급 한정어(MOST/LEAST)를 반드시 읽는다. 여러 보기가 작동하더라도 그 기준의 최선 하나만 정답이다.

시험 구성 — 무엇을 마주하는가

10주의 마지막 날이다. 오늘은 새 지식이 아니라 시험을 치르는 기술을 다룬다. 같은 실력이라도 시간 배분과 문제 분해 전략에 따라 합불이 갈린다.

항목내용
문항 수65문항 (채점 50 + 비채점 15)
시간130분
문항 유형객관식 단답/다답, 사례형, 순서배열 등
합격 점수720 / 1000 (스케일 점수)
결과채점 대상 50문항으로 산정(비채점 15는 점수에 미반영)

도메인 비중은 다음과 같다.