DatabricksDatabricks の公式資格中級
機械学習 アソシエイト
Databricks Certified Machine Learning Associate
Databricks 上で機械学習モデルを開発し、実験を管理し、デプロイするまでの基礎力を証明する資格。
どのような資格か
Databricks の機械学習の機能（MLflow、AutoML、特徴量の管理、Model Serving など）を使って、モデルを開発し、実験を記録し、本番に届けるまでの基礎を問う資格です。
出題の約 4 割（38%）が「Databricks Machine Learning」の分野です。公式ページでは、試験ガイドにあるタスクを 6 か月以上実際に行った経験が推奨されています。
こんな人に向いています
- データサイエンティストや機械学習エンジニア
- Databricks で MLflow を使ってモデルを管理している人
- 機械学習の基礎を Databricks 上の実務につなげたい人
出題範囲
| 分野 | 配点 | 本サイトの学習ガイド |
|---|---|---|
| Databricks の機械学習機能Databricks Machine Learning | 38% | MLflow とモデルの管理・提供機械学習の基礎（評価・特徴量・リーケージ） |
| 機械学習のワークフローML Workflows | 19% | 機械学習の基礎（評価・特徴量・リーケージ） |
| モデルの開発Model Development | 31% | 機械学習の基礎（評価・特徴量・リーケージ） |
| モデルのデプロイModel Deployment | 12% | MLflow とモデルの管理・提供 |
勉強の進め方
- 公式ページで最新の試験ガイドを確認し、出題範囲と配点を把握する
- 本サイトの学習ガイドで、分野ごとの要点と用語をつかむ
- Databricks Academy の関連トレーニングと公式ドキュメントで理解を深め、実際のワークスペースで手を動かす
- 問題集の練習モードで分野ごとに解き、間違えた問題は苦手克服モードで解き直す
- 仕上げに模試モードで、1 問あたり約 2 分の時間配分に慣れておく
学習すべき内容
- 機械学習の基礎（評価・特徴量・リーケージ）過学習やデータリーケージ、偏ったデータの評価指標、特徴量の作り方、AutoML の使いどころなど、モデル開発の基本を学びます。
- MLflow とモデルの管理・提供MLflow での実験の記録、Unity Catalog でのモデル管理、バッチ推論とリアルタイム推論の使い分けを学びます。