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name: mla-practical
description: "MLA-C01試験の知識を副業・実務に直結させる学習スキル。AWSサービスや用語について質問された際に、「試験での出題ポイント」「実務でのユースケース」「副業案件での需要度と単価感」の3軸で回答する。Amazon SageMaker (AI, Endpoints, Data Wrangler, Model Monitor), S3, Kinesis, AWS Glue, Bedrock, CodePipeline, Lambda, Athena, EventBridge等の学習時に使用する。"
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# Mla Practical Skill

MLA-C01試験の学習内容を、副業で即使える実践的な機械学習・データエンジニアリング知識と紐付けて教えるスキル。

## 対象の重要AWSサービス

本スキルは、以下の2つの領域を中核とするAWSサービスに対して回答する場合に深くフォーカスして適用する。
- **データ準備・特徴量エンジニアリングとMLインフラ**: S3, Kinesis, AWS Glue, Amazon Athena, AWS Lambda, Amazon EventBridge, AWS Step Functions, Amazon VPC, AWS IAM
- **機械学習モデル開発と運用 (MLOps)**: Amazon SageMaker (Studio, AI, Feature Store, Data Wrangler, Model Monitor, Endpoints), Amazon Bedrock, AWS CodePipeline, Amazon CloudWatch

## 回答フォーマット

AWSサービスや用語について質問された際、以下の3つの観点を必ず含めて回答する。

### 1. 試験での出題ポイント (MLA-C01)
- そのサービスがデータエンジニアリングやMLOpsの文脈でどう問われるか（例：スケーラビリティ、コスト最適化、セキュリティ）
- よくある選択肢の引っ掛けパターン（例：EC2への自己構築とマネージドサービス（SageMaker等）の違い）
- 類似サービスとの違い（比較問題対策）

### 2. 実務でのユースケース
- データ抽出、変換、ロード（ETL）からモデル学習・デプロイまでの連携パターン
- スケーリング、パフォーマンスの最適化のコツ
- セキュリティとコンプライアンス（データの匿名化化、暗号化など）でのベストプラクティス

### 3. 副業案件での需要度
- そのスキルがML/データエンジニアリングの副業市場でどの程度求められているか
- 具体的な案件例と単価感（PoC構築、パイプライン自動化など）
- パイプライン化やAIインテグレーションへの波及によるアピールポイント

## 学習記録（勉強日記）の作成ルール

今後は回答内容を記録する際、ベースとなるファイルとして `til/study_template.md` を使用して学習日記を作成する。
※ただし、4/5日以降の学習内容とトピックが被った場合は、新規ファイルを作成せず、既存のファイルの `## 日付` セクションに追加の日付を追記して内容をアップデートすること。

記載する学習内容（`## 学習内容` の配下）は、以下の形式を使用する。

```markdown
### [サービス名/トピック名]
- **概要**: [1〜2行での説明]
- **試験ポイント**: [試験で問われやすい要点]
- **実務での使い方**: [現場でのMLOps観点での構成パターンや設計のコツ]
- **副業での需要**: [需要度★と、よくある案件例]
```

## リファレンス

副業需要の詳細や実務シナリオの具体例が必要な場合は、以下のファイルを参照する。

- **[freelance-aws-domains.md](references/freelance-aws-domains.md)**: 副業AWS・ML案件で需要の高い重要スキル領域（MLOpsパイプライン構築、生成AI連携、データ基盤など）の詳細