AWS Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) — Questões de prática e simulado

A AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate valida a capacidade de construir, treinar, implantar e manter modelos de machine learning em produção na AWS. Ela abrange preparação de dados para ML, desenvolvimento e ajuste de modelos, implantação e orquestração de workflows de ML, e monitoramento e segurança de soluções de ML usando serviços como SageMaker.

Esta certificação é destinada a engenheiros de ML, cientistas de dados e profissionais de MLOps com pelo menos um ano de experiência usando serviços de ML da AWS. Demonstra proficiência em operacionalizar modelos de ML, construir pipelines de treinamento automatizados e implementar práticas de IA responsável em ambientes de produção.

O banco de questões do Pass-IT oferece material para você praticar para MLA-C01. Um simulado do Pass-IT tem 65 questões e limite de 130 minutos; essas são as configurações da prática.

Data Preparation for Machine Learning pesa mais que tudo, com 28%: entra aí a ingestão de dados e a escolha do formato de armazenamento, a criação de novas features e a codificação de valores brutos em algo que o modelo consiga consumir, além do trabalho de detecção de viés e conformidade que precisa acontecer antes de o modelo ver qualquer dado de treinamento. Logo depois vem ML Model Development, com 26%, que testa se o candidato sabe escolher o caminho certo para construir um modelo (um serviço de AI da AWS, um algoritmo integrado do SageMaker ou um foundation model) e depois treinar, ajustar e avaliar esse modelo.

ML Solution Monitoring, Maintenance, and Security fica com 24%, bem colada no desenvolvimento de modelos: detecção de drift, otimização de custo de infraestrutura e segurança em nível de IAM para sistemas de ML moram todos aqui. Deployment and Orchestration of ML Workflows fecha o blueprint com 22% e cobre as decisões de infraestrutura e CI/CD que levam um modelo treinado para produção. Somados, esses dois domínios colocam quase metade da prova no que acontece depois que o treinamento termina.

A prova traz 65 questões (50 valendo nota, 15 não pontuadas) em uma mistura de múltipla escolha, múltipla resposta, ordenação e correspondência, dentro de uma janela de 130 minutos. As questões giram em torno de workflows do SageMaker: configuração de training jobs, tuning de hiperparâmetros, escolha do alvo de deployment e automação de pipelines, sempre apresentados como cenários, não como definições. Com cerca de 2 minutos por questão, vale lembrar que os cenários mais longos merecem mais tempo do que uma divisão igual daria a eles.

A prova é aplicada pela Pearson VUE, seja em centro de testes ou online com proctor remoto, e está disponível em inglês, japonês, coreano e chinês simplificado. A certificação vale 3 anos. Para renovar, você precisa passar em uma prova de recertificação antes do vencimento ou conquistar uma certificação AWS de nível superior, que renova a anterior automaticamente.