第 1 题 · 单选
MLA-C01 中权重最高的 Domain 是哪一个?
第 00 章 · PDF 第 1-17 页
这一章的目标不是背数字,而是建立一张“题目属于哪个 Domain、在验证哪项决策”的地图。你之后看到任何服务名,都要能把它放回这张地图。
AWS 不会标出哪 15 道题不计分,因此每题都应按计分题处理。未作答按错误计分,猜测没有额外扣分。多选题必须选全正确项;排序和匹配也要求整个答案正确。
你已有 SAA 和 SageMaker 实战,最大的风险不是“不认识服务”,而是把生产经验带入题目,增加题干没有要求的复杂性。考试选的是满足明确约束的最佳答案。
| Domain | 权重 | 核心问题 | 典型线索 |
|---|---|---|---|
| D1 数据准备 | 28% | 数据如何进入、清洗、验证并变成可训练特征? | 格式、摄取、缺失值、Feature Store、偏差、标注 |
| D2 模型开发 | 26% | 选什么模型,如何训练、调优、评估和管理版本? | 算法、指标、AMT、Debugger、Clarify、Registry |
| D3 部署与编排 | 22% | 模型如何被部署、扩缩、自动化和安全回滚? | 端点、批推理、容器、IaC、CI/CD、Pipelines |
| D4 监控、维护与安全 | 24% | 生产系统如何被观察、优化、审计和保护? | 漂移、CloudWatch、成本、IAM、KMS、VPC |
记忆方式:按生命周期记成“准备 28、开发 26、部署 22、守护 24”。D1 权重最高,但四个 Domain 的差距不大,任何一块都不能完全放弃。
Udemy 课程按知识主题组织,官方考纲按工作任务组织。同一个服务可能跨多个 Domain,例如 SageMaker Clarify 同时用于训练前数据偏差、模型解释和生产偏差监控。
| 课件主题 | 主要 Domain | 学习时的抓手 |
|---|---|---|
| 数据摄取、存储、转换、特征工程 | D1 | 访问模式、规模、延迟、质量、合规 |
| 托管 AI 服务、算法、训练与 GenAI | D2 | 业务问题、数据条件、成本、可解释性、指标 |
| MLOps | D3 为主,跨 D4 | 推理形态、自动化、扩缩、发布、回滚、监控 |
| 安全、治理、最佳实践 | D4 为主,跨 D1-D3 | 谁能访问、流量如何走、如何审计、成本如何控 |
课件里出现不等于考试高频。例如当前官方 out-of-scope 列表包含 AWS WAF 和 AWS Shield,而课件仍会讲到它们。本课程会保留概念背景,但不会让它们挤占 SageMaker、D1-D4 核心能力的复习时间。
把“我们公司通常这样做”改写成“题干要求什么”。如果题干要求最低运维量,托管能力通常优先;如果题干明确已有 Kubernetes、定制容器或外部编排,再考虑 EKS、ECS、MWAA 等路径。
先关闭上方笔记,凭记忆作答。每题可单独检查,最后提交本章成绩。
第 1 题 · 单选
MLA-C01 中权重最高的 Domain 是哪一个?
第 2 题 · 多选
哪些题型要求整组响应全部正确才能得分?选择三项。
第 3 题 · 匹配
把 Domain 与主要工作任务匹配。
第 4 题 · 排序
把场景题的四个动作按建议顺序排列。
第 5 题 · 单选
一题同时提到训练前数据偏差、模型解释和生产偏差监控。最合理的判断是什么?
第 6 题 · 单选
题干要求“最低运维开销”,但你在工作中常用一套高度定制的 EKS 平台。考试中应如何处理?
尚未提交
不清楚某个题型或 Domain 边界时,直接把你的判断和排除理由发给教师。下一章将进入 D1 的数据摄取与存储决策。