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AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

Positionieren Sie sich für gefragte technische ML-Rollen
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Bereiten Sie sich auf die Prüfung vor

Prüfungsübersicht

Kategorie Associate
Dauer der Prüfung 130 Minuten
Prüfungsformat 65 Fragen
Kosten 150 USD. Weitere Informationen zu den Kosten, einschließlich Wechselkursen, finden Sie unter Prüfungspreise
Vorgesehener Kandidat Personen mit mindestens einem Jahr Erfahrung in der Nutzung von Amazon SageMaker und anderen AWS-Services im Bereich ML Engineering
Beispiele für Kandidatenrollen Backend-Softwareentwickler, DevOps-Ingenieur, Dateningenieur, MLOps-Ingenieur und Datenwissenschaftler
Prüfungsoptionen
 Pearson-VUE-Prüfzentrum oder Prüfung mit Online-Beaufsichtigung
Angebotene Sprachen Englisch, Japanisch, Koreanisch und vereinfachtes Chinesisch

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate bestätigt Fähigkeiten zur Implementierung und Operationalisierung von ML-Workloads in der Produktion. Stärken Sie Ihr berufliches Profil und Ihre Glaubwürdigkeit und positionieren Sie sich für gefragte Stellen im Bereich des Machine Learnings.

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AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate-Abzeichen
Wenn Sie diese Zertifizierung bis zum 15. Februar 2025 erwerben, erhalten Sie ein zusätzliches digitales Early-Adopter-Abzeichen.
Early Adopter AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate-Abzeichen

Bereiten Sie sich auf die Prüfung vor

Lassen Sie sich zertifizieren – auch als Neueinsteiger. Folgen Sie unserem Prüfungsvorbereitungsplan auf AWS Skill Builder, unserem Online-Lernzentrum, damit Sie den Prüfungstag mit Zuversicht angehen können.
1

Lernen Sie die Prüfung kennen

Folgen Sie dem 4-Stufen-Plan. 

Arbeiten Sie den Prüfungsleitfaden durch.

2

Frischen Sie Ihr AWS-Wissen und Ihre AWS-Fähigkeiten auf

Melden Sie sich für digitale Kurse an, um Wissenslücken zu schließen, und üben Sie mit AWS Builder Labs, AWS Cloud Quest und AWS Jam.

3

Prüfung ansehen und dafür üben

Melden Sie sich für einen Prüfungsvorbereitungskurs an. Der Standardkurs zur Prüfungsvorbereitung steht allen zur Verfügung, die ein AWS-Skill-Builder-Konto haben. Die erweiterten Kurse zur Prüfungsvorbereitung beinhalten zusätzliche Übungen, prüfungsähnliche Fragen und Lernkarten.

4

Prüfungsvorbereitung beurteilen

Legen Sie den offiziellen Vortest zur AWS-Zertifizierung ab. 

Wichtige FAQs für den Einstieg

Der ideale Kandidat für diese Prüfung verfügt über mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Technik des maschinellen Lernens oder einem verwandten Bereich sowie über 1 Jahr praktische Erfahrung mit AWS-Services. Fachkräfte, die noch keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben, können an den in den Prüfungsvorbereitungsplänen enthaltenen Schulungen teilnehmen und damit beginnen, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten zu erweitern.

Laut dem Bericht über die Zukunft der Arbeitsplätze 2023 des Weltwirtschaftsforums wird die Nachfrage nach Spezialisten für KI und maschinelles Lernen voraussichtlich um 40 % steigen. 70 % der nordamerikanischen IT-Führungskräfte geben jedoch an, dass sie die größten Schwierigkeiten haben, Rollen als KI/ML-Spezialisten zu besetzen. Mit dieser Zertifizierung können Sie sich für gefragte Machine-Learning-Jobs in der AWS Cloud qualifizieren.

AWS Certified Machine Learning Engineer — Associate ist eine rollenbasierte Zertifizierung für ML-Ingenieure und MLOps-Ingenieure mit mindestens einem Jahr Erfahrung in KI/ML.

AWS Machine Learning — Specialty ist eine Spezialzertifizierung, die Themen rund um Datentechnik, Datenanalyse, Modellierung sowie ML-Implementierung und Betrieb abdeckt. Es eignet sich eher für Personen mit 2 oder mehr Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Architektur und Ausführung von ML-Workloads auf AWS.

Für Profis, die tiefer in maschinelles Lernen eintauchen möchten, empfehlen wir AWS Certified Machine Learning — Specialty.

Diese Zertifizierung ist 3 Jahre gültig. Bevor Ihre Zertifizierung abläuft, können Sie sich erneut zertifizieren, indem Sie die neueste Version dieser Prüfung bestehen. Erfahren Sie mehr über die Optionen für erneute AWS-Zertifizierungen.

Weitere Ressourcen