Szkolenia AWS

Cel szkolenia

kod: AWS-EXAMPREP-MLA-C01 | wersja: 1.0.0

Exam Prep: AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) is a one-day ILT where you learn how to assess your preparedness for the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam. The exam validates a candidate’s ability to build, operationalize, and maintain machine learning (ML) solutions and pipelines by using the AWS Cloud.

This intermediate-level course prepares you for the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam by providing a comprehensive exploration of the exam topics. You'll delve into the key areas covered on the exam, understanding how they relate to developing AI and machine learning solutions on the AWS platform. Through detailed explanations and walkthroughs of exam style questions, you'll reinforce your knowledge, identify gaps in your understanding, and gain valuable strategies for tackling questions effectively. The course includes review of exam-style sample questions, to help you recognize incorrect responses and hone your test-taking abilities. By the end, you'll have a firm grasp on the concepts and practical applications tested on the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam.

 

Course objectives

In this course, you will learn to:

  • Identify the scope and content tested by the AWS Certified Machine Learning Engineer -Associate (MLA-C01) exam.
  • Practice exam-style questions and evaluate your preparation strategy.
  • Examine use cases and differentiate between them.

 

Intended audience

This course is intended for individuals who are preparing for the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam.

Plan szkolenia Rozwiń listę

  • Domain 1: Data Preparation for Machine Learning (ML)
    • Ingest and store data.
    • Transform data and perform feature engineering.
    • Ensure data integrity and prepare data for modeling.
  • Domain 2: ML Model Development
    • Choose a modeling approach.
    • Train and refine models.
    • Analyze model performance.
  • Domain 3: Deployment and Orchestration of ML Workflows
    • Select deployment infrastructure based on existing architecture and requirements.
    • Create and script infrastructure based on existing architecture and requirements.
    • Use automated orchestration tools to set up continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipelines.
  • Domain 4: ML Solution Monitoring, Maintenance, and Security
    • Monitor model interference.
    • Monitor and optimize infrastructure costs.
    • Secure AWS resources.
Pobierz konspekt szkolenia w formacie PDF

Dodatkowe informacje

Wymagania wstępne

You are not required to take any specific training before taking this course. However, the following prerequisite knowledge is recommended prior to taking the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam.

General IT knowledge

Learners are recommended to have the following:

  • Suggested 1 year of experience in a related role such as a backend software developer, DevOps developer, data engineer, or data scientist.
  • Basic understanding of common ML algorithms and their use cases
  • Data engineering fundamentals, including knowledge of common data formats, ingestion, and transformation to work with ML data pipelines
  • Knowledge of querying and transforming data
  • Knowledge of software engineering best practices for modular, reusable code development, deployment, and debugging
  • Familiarity with provisioning and monitoring cloud and on-premises ML resources
  • Experience with continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipelines and infrastructure as code (IaC)
  • Experience with code repositories for version control and CI/CD pipelines

Recommended AWS knowledge

Learners are recommended to be able to do the following:

  • Suggested 1 year of experience using Amazon SageMaker AI and other AWS services for ML engineering.
  • Knowledge of Amazon SageMaker AI capabilities and algorithms for model building and deployment
  • Knowledge of AWS data storage and processing services for preparing data for modeling
  • Familiarity with deploying applications and infrastructure on AWS
  • Knowledge of monitoring tools for logging and troubleshooting ML systems
  • Knowledge of AWS services for the automation and orchestration of CI/CD pipelines
  • Understanding of AWS security best practices for identity and access management, encryption, and data protection
Poziom trudności
Czas trwania 1 dzień
Certyfikat

The participants will obtain certificates signed by AWS (course completion). This course also helps you prepare for the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) exam and this way gain the AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate title. AWS certification exams are offered at Pearson Vue test centers worldwide https://home.pearsonvue.com/Clients/AWS.aspx
Prowadzący

AWS Authorized Instructor (AAI)

Pozostałe szkolenia AWS | AI and Machine Learning

Wszystkie szkolenia AWS
Formularz kontaktowy

Prosimy o wypełnienie poniższego formularza, jeśli chcą Państwo uzyskać więcej informacji o powyższym szkoleniu.





* pola oznaczone (*) są wymagane

Informacje o przetwarzaniu danych przez Compendium – Centrum Edukacyjne Spółka z o.o.

CENA SZKOLENIA OD 2000 PLN NETTO

AWS Skill Builder Team Subscription

Najbliższe szkolenia AWS

  • 2025-10-01 | 3 dni | Warszawa / Wirtualna sala

    MLOps Engineering on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-03 | 1 dzień | Kraków / Wirtualna sala

    Generative AI Essentials on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-03 | 1 dzień | Warszawa / Wirtualna sala

    Building Data Analytics Solutions Using Amazon Redshift
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-03 | 1 dzień | Warszawa / Wirtualna sala

    Networking Essentials for Cloud Applications on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-06 | 3 dni | Warszawa / Wirtualna sala

    Cloud Operations on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID rabat termin: -500 PLN
  • 2025-10-06 | 3 dni | Warszawa / Wirtualna sala

    MLOps Engineering on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID rabat termin: -1500 PLN
  • 2025-10-08 | 3 dni | Kraków / Virtual Classroom

    Designing and Implementing Storage on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-08 | 3 dni | Kraków / Wirtualna sala

    Data Warehousing on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-08 | 3 dni | Warszawa / Virtual Classroom

    Advanced Architecting on AWS
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
  • 2025-10-08 | 3 dni | Warszawa / Virtual Classroom

    Amazon SageMaker Studio for Data Scientists
    szkolenie dostępne w wersji stacjonarnej we wskazanej lokalizacji lub w trybie zdalnym, w zależności od preferencji uczestnika: HYBRID
Harmonogram szkoleń AWS