クラウドプラクティショナー(CLF) 【CLF-C02】ストレージ徹底比較｜S3ストレージクラス・EBS・EFS/FSx・Glacierの使い分けを図解
AWS認定 クラウドプラクティショナー(CLF-C02)ドメイン3。オブジェクト(S3)・ブロック(EBS)・ファイル(EFS/FSx)・アーカイブ(Glacier)の使い分けと、S3ストレージクラス・ライフサイクルポリシーを図とクイズで解説します。
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クラウドプラクティショナー(CLF) 【CLF-C02】コンピューティング徹底比較｜EC2・コンテナ(ECS/EKS)・サーバーレス(Lambda/Fargate)の使い分けを図解
AWS認定 クラウドプラクティショナー(CLF-C02)ドメイン3。仮想サーバー(EC2)・コンテナ(ECS/EKS)・サーバーレス(Lambda/Fargate)の使い分けと、弾力性を支えるAuto Scaling・ロードバランサーの違いを図とクイズで解説します。
クラウドプラクティショナー(CLF) 【CLF-C02】責任共有モデルをわかりやすく図解｜AWSと利用者の境界・サービスで動く責任範囲
AWS認定 クラウドプラクティショナー(CLF-C02)ドメイン2の最頻出テーマ「責任共有モデル」を図解。AWSが守る『クラウド自体(OF)』と利用者が守る『クラウドの中(IN)』の境界、EC2/RDS/Lambdaで責任が動く仕組みまでクイズ付きで解説します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】機械学習エンジニアの参考書・教材ガイド｜専用書がなくても独学合格する選び方
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)に専用参考書はある？新しい試験のため専用書はまだ少ない実情を正直に解説し、AWS公式(Skill Builder)・Udemy問題集・当サイト無料教材・ハンズオンの4本柱で独学合格する教材の選び方を紹介します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】機械学習エンジニアの勉強法・勉強時間は？独学合格ロードマップを解説
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)の勉強時間はレベル別に何時間必要？経験者30〜50時間・未経験80〜120時間という目安と、データ準備→モデル開発→デプロイ→監視で学ぶ独学合格ロードマップ、教材の使い分けまで解説します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】機械学習エンジニアの難易度は？AIFとの違い・合格率・落ちる人の特徴を解説
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)の難易度を正直に解説。AWS認定のアソシエイトでAIF(Foundational)より明確に難しい理由、AIFとの違い、合格率、落ちる人の特徴、レベル別の体感難易度と対策時間まで合格者目線で整理します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】無料模試 全20問｜AWS認定 機械学習エンジニア 本番形式の演習問題と解説
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)の無料模試。4ドメインを網羅した本番形式のシナリオ問題20問を、解答後に解説が開くインタラクティブ形式で出題。実力チェックと弱点の発見に。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】AWSリソースのセキュリティ｜IAM最小権限・KMS・Macie・Secrets Manager・VPCを図解
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)ドメイン4。IAMの最小権限とSageMaker Role Manager、KMSによる暗号化、Macieによる PII検出、Secrets Managerの機密管理、VPCによるネットワーク隔離まで図とクイズで解説します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】インフラ・コストの監視と最適化｜CloudWatch/X-Ray/CloudTrail・購入オプションを図解
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)ドメイン4。CloudWatch/X-Ray/CloudTrailの使い分け、インスタンス選定(Inference Recommender/Compute Optimizer)、購入オプション(スポット/Savings Plans)、タグ戦略によるコスト配分まで図とクイズで解説します。
機械学習エンジニア(MLA) 【MLA-C01】推論の監視とドリフト検知｜SageMaker Model Monitorの4種・A/Bテストを図解
AWS認定 機械学習エンジニア(MLA-C01)ドメイン4。ドリフトの概念、SageMaker Model Monitorの4種(データ品質・モデル品質・バイアスドリフト・特徴量寄与ドリフト)、A/Bテストとシャドウテストの違いまで図とクイズで解説します。