AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate – TÀI LIỆU ÔN TẬP

AWS ĐÃ ĐỔI MÃ KỲ THI. Bộ đề trong mục này mang mã MLA-C01, kỳ thi đang tổ chức hiện nay là MLA-C02. Bản C02 bổ sung hẳn phần foundation model và agentic workflow, và đổi cách chia domain. Ôn theo bảng MLA-C02 bên dưới; AWS có phụ lục so sánh MLA-C01 với MLA-C02 trong exam guide. (Đối chiếu ngày 03/10/2026.)

1. TỔNG QUAN KỲ THI (MLA-C02 — bản đang tổ chức)

• Mã kỳ thi: MLA-C02
• Thời gian: 130 phút
• Số câu: 65 câu (50 câu tính điểm, 15 câu không tính điểm)
• Điểm đậu: 720/1000
• Lệ phí tham khảo: 150 USD
• Kinh nghiệm khuyến nghị: 1 năm dùng SageMaker AI và Bedrock, 1 năm ở vai trò backend / DevOps / data engineer / data scientist. Cần có kinh nghiệm cả ML truyền thống lẫn AI tạo sinh.

2. NỘI DUNG ÔN TẬP THEO 4 DOMAIN (MLA-C02)

Domain 1: Data Preparation for ML and AI (28%)

• Thu nạp và lưu trữ dữ liệu huấn luyện: S3, Glue, Athena, EMR, Kinesis.
• Biến đổi và làm sạch: SageMaker Data Wrangler, Glue DataBrew, Processing job.
• Feature engineering: chuẩn hoá, one-hot encoding, binning, xử lý dữ liệu thiếu, xử lý dữ liệu lệch lớp.
• SageMaker Feature Store: lưu và dùng lại feature giữa huấn luyện và suy luận.
• Kiểm tra chất lượng dữ liệu; phát hiện và xử lý bias trong dữ liệu (SageMaker Clarify).
• Chuẩn bị dữ liệu cho foundation model: chunking, embedding, vector store.
• Gán nhãn dữ liệu: SageMaker Ground Truth.

Domain 2: ML Model and FM Development (24%)

• Chọn cách tiếp cận: thuật toán có sẵn của SageMaker, mô hình tự viết, JumpStart, hay dùng FM qua Bedrock.
• Huấn luyện: training job, distributed training, spot training để giảm chi phí, checkpoint.
• Tinh chỉnh siêu tham số: Automatic Model Tuning, chiến lược Bayesian và random.
• Tinh chỉnh FM: fine-tuning, continued pre-training, RAG — và chi phí tương ứng.
• Đánh giá mô hình: với phân loại dùng precision, recall, F1, AUC-ROC, confusion matrix; với hồi quy dùng RMSE, MAE; với sinh văn bản dùng ROUGE, BLEU.
• Overfitting và underfitting: nhận ra từ đường cong học, cách xử lý (regularization, thêm dữ liệu, early stopping).
• Quản lý phiên bản mô hình: SageMaker Model Registry, Experiments.

Domain 3: Deployment and Orchestration (24%)

• Chọn kiểu endpoint: real-time, serverless, asynchronous, batch transform — chọn theo độ trễ, kích thước payload và mức tải.
• Multi-model endpoint và multi-container endpoint để tiết kiệm.
• Auto scaling cho endpoint; chọn loại instance (bao gồm Inferentia và Graviton).
• CI/CD cho ML: SageMaker Pipelines, Step Functions, CodePipeline, MLOps project.
• Hạ tầng dưới dạng mã cho tài nguyên ML; container hoá mô hình, BYOC.
• Agentic workflow: Agents for Amazon Bedrock, gọi công cụ, điều phối nhiều bước.
• A/B testing bằng production variant, shadow test.

Domain 4: Operating, Monitoring, and Securing (24%)

• SageMaker Model Monitor: data drift, model quality drift, bias drift, feature attribution drift.
• CloudWatch metric và alarm cho endpoint; log suy luận; X-Ray.
• Theo dõi chi phí suy luận và huấn luyện; right-sizing endpoint.
• Bảo mật: IAM role cho SageMaker và Bedrock, VPC mode cho training và endpoint, không dùng Internet.
• Mã hoá: KMS cho volume, artifact mô hình, dữ liệu huấn luyện; mã hoá đường truyền.
• Bedrock Guardrails cho ứng dụng sinh nội dung.
• Quản trị và kiểm toán: CloudTrail, SageMaker Model Cards, lineage tracking.

3. BẢNG CHỌN KIỂU ENDPOINT — CHỖ ĐỀ HAY HỎI

4. LUYỆN ĐỀ Ở ĐÂU

Bộ đề luyện của chứng chỉ này được tổng hợp theo đúng các domain ở trên — danh sách đề nằm ngay phía dưới khối này. Làm hết đề là phủ được toàn bộ nội dung cần ôn, nên tài liệu này không kèm câu hỏi mẫu.

Cách dùng cho hiệu quả:

• Chế độ luyện — trả lời rồi bấm kiểm tra là thấy đáp án kèm giải thích ngay. Đồng hồ bấm riêng từng câu, nên bạn biết câu nào mình mất nhiều thời gian suy nghĩ nhất và nên đọc lại phần nào.
• Thi thật — đếm ngược đúng thời gian thi thật, không hiện đáp án tới khi nộp bài. Dùng để tập nhịp làm bài, đừng dùng để học kiến thức mới.
• Lưới số câu đánh chấm đỏ vào những câu bạn đã chấm mà sai, kèm tổng số câu sai. Quay lại đọc giải thích của đúng những câu đó trước khi sang đề mới.

5. TÀI LIỆU HỌC CHÍNH THỨC

• Exam Guide MLA-C02: https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/machine-learning-engineer-associate-02/machine-learning-engineer-associate-02.html
• Trang chứng chỉ: https://aws.amazon.com/certification/certified-machine-learning-engineer-associate/
• Tài liệu SageMaker AI: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/
• Tài liệu Amazon Bedrock: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/

Lưu ý: Tỉ lệ 4 domain ở trên là của MLA-C02, lấy từ exam guide chính thức của AWS, tra ngày 03/10/2026. Bộ đề trong mục này mang mã MLA-C01.