AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) Exam Prep Azerbaijan Eğitimi

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) Exam Prep, katılımcıların AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) sınavına yönelik hazırlık düzeylerini değerlendirmelerine ve sınav kapsamındaki temel konuları pekiştirmelerine yardımcı olan bir günlük, eğitmen liderliğinde (ILT) eğitimdir.

MLA-C01 sertifika sınavı; AWS Cloud kullanarak makine öğrenmesi (ML) çözümleri ve iş akışları oluşturma, bunları operasyonel hâle getirme ve sürdürülebilir şekilde yönetme becerilerini doğrulamaya odaklanır.

Orta seviye olarak tasarlanan bu eğitimde, sınavda ele alınan konu alanları kapsamlı şekilde incelenir. Katılımcılar bu konuların AWS üzerinde yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerinin geliştirilmesiyle nasıl ilişkili olduğunu öğrenir. Ayrıntılı konu anlatımları ve sınav formatına benzer soruların incelenmesi sayesinde mevcut bilgilerini pekiştirebilir, geliştirmeleri gereken alanları belirleyebilir ve sınav sorularını daha etkili şekilde değerlendirmeye yönelik stratejiler geliştirebilirler.

Örnek sınav sorularının değerlendirilmesi, katılımcıların doğru ve yanlış yanıtları ayırt etme becerilerini geliştirmelerine ve sınav yaklaşımını güçlendirmelerine yardımcı olur. Eğitimin sonunda katılımcıların MLA-C01 sınavında değerlendirilen kavramlar ve bunların pratik kullanım alanları hakkında daha güçlü bir anlayışa sahip olmaları hedeflenir.

Eğitim Aktiviteleri

Eğitim kapsamında:

• Konu alanlarına yönelik genel bakış sunumları,
• Sınav formatına uygun örnek sorular,
• Kullanım senaryoları,
• Grup tartışmaları ve çeşitli sınıf içi aktiviteler

yer alır.

Bu eğitime katılmadan önce tamamlanması zorunlu herhangi bir eğitim bulunmamaktadır. Bununla birlikte, AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) sınavına hazırlanan katılımcıların aşağıdaki bilgi ve deneyimlere sahip olmaları önerilir.

Önerilen Genel BT Bilgisi

Katılımcıların:

• Backend yazılım geliştirici, DevOps geliştirici, veri mühendisi veya veri bilimci gibi ilgili bir rolde yaklaşık 1 yıllık deneyime ve yaygın ML algoritmaları ile kullanım alanları hakkında temel bilgiye,
• ML veri işlem hatlarıyla çalışabilmek için yaygın veri formatları, veri alımı ve veri dönüştürme süreçlerini kapsayan veri mühendisliği temellerine,
• Verileri sorgulama ve dönüştürme bilgisine,
• Modüler ve yeniden kullanılabilir kod geliştirme, dağıtım ve hata ayıklama süreçlerine yönelik yazılım mühendisliği iyi uygulamaları hakkında bilgiye,
• Bulut ve şirket içi ML kaynaklarının sağlanması ve izlenmesi konusunda aşinalığa,
• Sürekli entegrasyon ve sürekli teslim (CI/CD) işlem hatları ile Infrastructure as Code (IaC) konusunda deneyime,
• Sürüm kontrolü ve CI/CD süreçlerinde kullanılan kod depolarıyla çalışma deneyimine

sahip olmaları önerilir.

Önerilen AWS Bilgisi

Katılımcıların aşağıdaki AWS bilgi ve deneyimlerine sahip olmaları tavsiye edilir:

• Amazon SageMaker AI ve makine öğrenmesi mühendisliğinde kullanılan diğer AWS servisleriyle yaklaşık 1 yıllık deneyim,
• Model oluşturma ve dağıtım süreçlerinde kullanılan Amazon SageMaker AI özellikleri ve algoritmaları hakkında bilgi,
• Modelleme için veri hazırlamada kullanılan AWS veri depolama ve veri işleme servisleri hakkında bilgi,
• AWS üzerinde uygulama ve altyapı dağıtımı konusunda aşinalık,
• ML sistemlerinde günlük kaydı, izleme ve sorun giderme amacıyla kullanılan araçlar hakkında bilgi,
• CI/CD işlem hatlarının otomasyonu ve orkestrasyonu için kullanılan AWS servisleri hakkında bilgi,
• Kimlik ve erişim yönetimi, şifreleme ve veri koruma dahil olmak üzere AWS güvenlik iyi uygulamalarını anlama.

Bu eğitim, AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) sertifika sınavına hazırlanan kişiler için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) sınavının kapsamını ve değerlendirilen temel konu alanlarını tanımlayabilir,
• Sınav formatındaki sorular üzerinde pratik yaparak mevcut hazırlık seviyelerini ve sınav stratejilerini değerlendirebilir,
• Farklı kullanım senaryolarını inceleyerek aralarındaki temel farkları belirleyebilir.

Domain 1: Makine Öğrenmesi (ML) için Veri Hazırlama

1.1 Verileri alma ve depolama

1.2 Verileri dönüştürme ve özellik mühendisliği (feature engineering) uygulama

1.3 Veri bütünlüğünü sağlama ve verileri modelleme için hazırlama

Domain 2: ML Modeli Geliştirme

2.1 Uygun modelleme yaklaşımını seçme

2.2 Modelleri eğitme ve iyileştirme

2.3 Model performansını analiz etme

Domain 3: ML İş Akışlarının Dağıtımı ve Orkestrasyonu

3.1 Mevcut mimari ve gereksinimlere göre uygun dağıtım altyapısını seçme

3.2 Mevcut mimari ve gereksinimler doğrultusunda altyapı oluşturma ve betiklerle yönetme

3.3 Sürekli entegrasyon ve sürekli teslim (CI/CD) işlem hatları oluşturmak için otomatik orkestrasyon araçlarını kullanma

Domain 4: ML Çözümlerinin İzlenmesi, Bakımı ve Güvenliği

4.1 Model çıkarımlarını (inference) izleme

4.2 Altyapı maliyetlerini izleme ve optimize etme

4.3 AWS kaynaklarının güvenliğini sağlama

Sınav ve Değerlendirme

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01) sertifika sınavı bu eğitime dahil değildir. Sınavın ayrıca satın alınması ve rezervasyonunun ayrı olarak yapılması gerekir.