# AWS MLA-C01 Exam 考試準備與經驗分享
因為這個考試算蠻新的，在考試前準備的資源不好找，想說自己來整理一篇，希望可以幫助也要考這個證照的的人><

考了兩次終於過了耶呼!!剛好是在聖誕節考，送給自己最棒的聖誕節禮物XD


## AWS MLA-C01 證照介紹

AWS MLA-C01證照全名為AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate，為2024年8月底Amazon新釋出的一個考試，從字面上意思就是將機器學習(ML)結合雲端的實作流程、開發及應用等，其中很重要的就是對AWS SageMaker這個工具功用的了解。除此之外，還要對AWS其他雲服務，如EC2、S3、EKS等有充分的了解，而且必須要知道如何應用。

## 考試題型方向

考試大致分為四大面向，算蠻平均的，所以內容都要複習到。考了兩次下來，我覺得sercurity是這個考試很注重的，會放在許多題目的選項中，把選項變得複雜，可能也是比較多人的弱項，所以要特別留意和security相關的工具。下表格參考自AWS。

| 出題方向 | 分數占比(%) |
| --- | --- |
| Data Preparation for Machine Learning | 28% |
| ML Development Model | 26% |
| Deployment and Orchestration of ML Workflows | 22% |
| ML Solution Monitoring, Maintenance, and Security | 24% |
| Total | 100% |

## 考試方式

- 考試時間：130分鐘
- 形式：自選線上或是實體。建議實體考試，因為線上考會被要求蠻多，確認你沒有作弊嫌疑，多少會影響考試品質
- 題目： 65題
- 題型：單選/多選題、選項排序問題、填空選項
- 費用：USD 150 (我有用75USD的半價優惠coupon，可以多關注Aws是否有優惠活動)
- 語言：英語(沒有英翻中選項!!)、日文、韓文、簡體中文

## 成績、證書
考試當下結束不會馬上知道成績，但五天內就會收到成績單，我兩次都是當天晚上就收到了email，知道有沒有過。有過的話也是當天就可以拿到電子證書喔~

## 考試準備及推薦的資源

### 準備
由於我近一年有考過AWS CCP和Microsoft AZ-900，對於雲服務有基本的理解，也有修學校機器學習的課，所以對模型訓練及流程也頗熟悉，讓我在準備考試的過程，比較好上手一點。但不得不說，Associate的考試真的不好考，第一次考我只花了不到一個禮拜時間準備，完全小看它的難度，想當然爾沒過。

結果第二次考試我還是只花一星期準備XD，因為趕在年底才能免費重考，大家不要學我，畢竟我最後是低空飛過。還是建議至少2-3周的時間好好準備。另外我也發現，這個考試很注重你的**實務能力**，而不是只知道哪個雲服務的功用，而是要清楚知道怎麼用它、怎麼結合其他雲服務使用、怎麼樣的配置可以meet the requirement 或 need the LEAST operation。我因為時間很趕，來不及去一個一個實做，所以就找了很多網路上的Demo影片來看，很有用!!看了後有融會貫通的感覺(好像有點誇張) 但還是建議大家有時間可以實際操作一次，對考試一定更有把握!

### 做筆記

花了很多時間在做筆記，對我來說是能在短時間考過的關鍵!

我做筆記的方式其實很簡單，如下圖，把不熟的字詞寫下來，底下註明和這個雲服務相關的keyword或是用途等等。睡前拿出筆記看絕對幫助入睡XD


### 官方考試範例題

- [官方考試指南](https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/docs-machine-learning-engineer-associate/AWS-Certified-Machine-Learning-Engineer-Associate_Exam-Guide.pdf)
- 別小看這個官方指南，它在Appendix有列出並歸類考試範圍內的雲服務名稱，這個是最基本的，一定要了解每個工具有甚麼特定功能和怎麼結合其他工具應用。不要僥倖覺得哪個不會考，因為它真的就會出現在你的考試中(偶就是這樣哈)。我的方式是先把單字抄一遍，然後用聯想的方式，確認我自己有沒有真的理解。
- 官方考題可以上[AWS Skill Builder](https://skillbuilder.aws/)網站上註冊免費課程練習
- 網路上比較少練習題，因此我把官方考題做了四次XD。雖然只有20題，不過每題的解答都寫得非常詳細，能學到不少題目延伸的知識點，也可以熟悉出題方式 。

### 其他資源

- https://www.youtube.com/watch?v=iBqyloFN4yo
- 後半部有考題練習，但沒有詳解，其中有幾題跟考試一模一樣!
- https://www.youtube.com/watch?v=9mHDeYxuJFw
- 講一些exam tips，主要在影片後半(6分40秒後)有放幾頁考試可能出現的topic和雲服務比較，我覺得整理得很不錯，很多在考試上都有出現
- https://www.youtube.com/watch?v=r-Uhjy3h0NA
- 目前找到唯一完整65題的練習題目，也有講解。但題目有些偏簡單，跟實際考試難度有一些差距，但我考前還是把它看得很熟，至少基本分一定要拿到!
- https://www.youtube.com/watch?v=_lSq_MwQOMk&t=85s
- 說明考試大致上的架構和考點，快速了解考試重點
- Udemy課程(沒有很推)

當初買了這個課程是求一個心安感(沒想到做了更心不安XD)，Udemy的題目算蠻難的，會寫到懷疑人生XD，但寫到後面就感覺就是同樣的一個觀念，用不同的描述方式來考，而且範圍也有點被限縮，很多重要的雲服務，像是AutoPilot等都沒有出現，出題方式也跟實際考試不太符合，個人覺得不值得花這個時間跟花錢刷這個題目

## 可能會考的?

趁剛考完還記憶猶新，把這兩次遇到的一些考點列出來給**大家參考用**

- Hyperparameter tuning
- random search /grid search/ Hyperband/ bayesian Optimization
- Sagemaker Model Registry
- Model group vs. collection
- Model evaluation metrics
- Classification model
- Precision, recall, accuracy, F1-score, AUC
- Regression model
- MAE, MSE, RMSE, etc
- LLM
- BERTScore, BLEU, Perplexity, ROUGE
- Linear regression vs. logistic regression
- How to solve SGD's severe oscillation problem?
- Token/ embeddings/ RAG/ Temperature
- SageMaker Inference
- Asynchronous inference/ Real-time inference/ Serverless inference/ Batch inference
- SageMaker Model Monitor vs SageMaker Model Clarify
- Linear deployment/ canary deployment
- SageMaker ML Lineage Tracking
- Product variant vs. shadow varient
- Model drift/ data drift/ bias drift/ concept drift
- Random Cut Forest(RCF)
- TensorBoard
- Training compiler/ compute optimizer
- EMR (Elastic Map Reduce)/ EMR spark jobs
- AWS Glue
- DataBrew/ Crawlers/ Studio/ Custom scripts
- SageMaker Pipleline/ Aws CodePipeline
- Amazon FSx for Lustre/ S3/ S3 Glacier/ Redshift/EFS
- AWS Secrets Manager/ KMS
- SageMaker Macie
- AWS comprehend
- AWS BedRock
- DataSync/SMDDP