【ユーザ名】　：　takason
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　あり
【取得済み資格】：　CLF, SAA, SOA, DVA, DEA, SAP, DOP, SCS, DBS, MLS, ANS

【受験科目】　：　【MLA-C01】AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2025/05/17
【スコア】　　：　945 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　3 か月
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Cloud License, BlackBelt, Exam Readiness
【AWS公式模擬試験】：　はい

【分野 1】: 機械学習 (ML) のためのデータ準備 (採点対象コンテンツの 28%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 2】: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 3】: ML ワークフローのデプロイとオーケストレーション (採点対象コンテンツの 22%)
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 4】: ML ソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ (採点対象コンテンツの 24%)
→　コンピテンシーを満たしている

既に MLS を取得しており、試験範囲は重複する部分が多かったので、それほど学習には困りませんでした。
演習で初見のアルゴリズムが出てきたら、その都度解説している Web サイトを参照することを繰り返していました。
また、理解度を深めるために MLS の問題集も 2 周以上行っており、一方の問題と解説だけでは曖昧な部分を、他方の問題と解説も確認することで理解を補うことができたと思います。
出題の傾向としては、MLS のように単に要件に沿うアルゴリズムを選択する問題より、実際に SageMaker などをどのように使うかといった構築と運用に重きを置いている問題が多かったです。

新しい試験ということもあり、まだ試験範囲は狭いため、SageMaker の推論の種類や SageMaker Data Wrangler の活用など、よく問われる問題を重点的に学習すれば良いかと思います。
また、問題は CloudLicense でほとんどカバーできているようなので、解答の理由付けをしながら何度も演習を繰り返すことをおすすめします。
新傾向の複数ステップを並び替える問題は完答が必要かと思うので、消去法だけでなく「どのような順でデータが流れるか」といった視点も必要だと考えています。