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MLA-C02 es la versión actualizada del examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate. Valida que puedes construir, desplegar, operar y mantener soluciones y canalizaciones de ML e IA en AWS, tanto con modelos tradicionales como con modelos fundacionales: preparación de datos, entrenamiento y ajuste, RAG y bases de conocimiento, agentes, CI/CD, monitorización, costes y seguridad.
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Banco de preguntas actualizado el 4 de octubre de 2026
Un despacho de servicios jurídicos debe asignar cada documento entrante a una de 12 áreas de práctica predefinidas. Solo tiene unos cientos de documentos etiquetados, así que el equipo quiere ajustar un modelo preentrenado mediante transfer learning en lugar de entrenar desde cero. El equipo quiere usar un algoritmo integrado de Amazon SageMaker AI. ¿Qué algoritmo cumple estos requisitos?
Tu progreso
Simulacro cronometrado de 130 minutos, ponderado por dominio.
Practica dominio a dominio, sin presión de tiempo.
El temario oficial organizado, con resúmenes y seguimiento de tu progreso.
El simulador de MLA-C02 de CertifyDeck incluye 295+ preguntas de examen en español, redactadas a partir del temario oficial de AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate, con la respuesta correcta explicada y la terminología en inglés que verás en el examen real.
Puedes hacer un test online por dominio, un examen de prueba cronometrado de 130 minutos ponderado como el examen oficial y repasar tus fallos. Empieza gratis, sin registro ni tarjeta, y prueba el practice test antes de decidir.
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Ingenieros de ML, MLOps, datos o backend con al menos un año de experiencia con Amazon SageMaker AI, Amazon Bedrock y otros servicios de AWS para ingeniería de ML, y experiencia tanto en ML tradicional como en IA generativa.
MLA-C02 es la versión actualizada del examen AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate. Sustituye a MLA-C01, cuyo último día en inglés fue el 28 de septiembre de 2026, y está en fase beta desde el 29 de septiembre. Valida que puedes construir, desplegar, operar y mantener soluciones de ML e IA en AWS.
La gran novedad es la IA generativa: además del ML tradicional con Amazon SageMaker AI, el temario incluye modelos fundacionales, Amazon Bedrock, RAG y bases de conocimiento, agentes y Amazon Bedrock AgentCore, evaluación de modelos y guardrails. Los cuatro dominios son preparación de datos (28 %), desarrollo de modelos (24 %), despliegue y orquestación (24 %) y operación, monitorización y seguridad (24 %).
Datos: ingesta por lotes y en streaming, formatos, AWS Glue, Feature Store, bases de datos vectoriales, embeddings, troceado de documentos para RAG y control del sesgo. Modelos: elegir entre servicios gestionados, modelos fundacionales y entrenamiento propio; ajuste de hiperparámetros, ajuste fino y métricas de evaluación tanto clásicas como de IA generativa.
Despliegue y operación: tipos de endpoint e inferencia, contenedores, autoescalado, canalizaciones de CI/CD, registro de modelos, gestión de prompts y despliegue de agentes. Y por último monitorización de deriva, costes de inferencia y de tokens, IAM con privilegio mínimo, aislamiento en VPC y Amazon Bedrock Guardrails.
La guía oficial de MLA-C02 incluye una comparación con MLA-C01: si ya estudiabas la versión anterior, empieza por ahí para ver qué se añade. La beta solo está en inglés, tiene 85 preguntas y 170 minutos, y sus resultados tardan más en publicarse que los de un examen normal.
Empieza gratis para medir tu nivel. Las preguntas de CertifyDeck siguen el formato del examen: opción múltiple con una respuesta correcta y respuesta múltiple con dos o tres, siempre con un escenario y sus requisitos.
Fuente oficial: Guía oficial del examen MLA-C02
CertifyDeck es una plataforma de estudio independiente, no afiliada ni patrocinada por AWS. MLA-C02 y sus marcas relacionadas pertenecen a su respectivo titular.
MLA-C02 mantiene cuatro dominios, pero añade a todos ellos la IA generativa: modelos fundacionales, Amazon Bedrock, RAG, agentes, evaluación y guardrails. MLA-C01 dejó de ofrecerse en inglés el 28 de septiembre de 2026.
La guía oficial indica 50 preguntas que puntúan y 15 que no. Durante la beta el examen tiene 85 preguntas y 170 minutos, según la página de la certificación.
La puntuación va de 100 a 1000 y el mínimo para aprobar es 720. La puntuación es compensatoria: solo hay que aprobar el examen en conjunto.
No. La beta solo está disponible en inglés. En CertifyDeck puedes practicar en español o en inglés para dominar la terminología antes del examen.
Al menos un año usando Amazon SageMaker AI, Amazon Bedrock y otros servicios de AWS para ingeniería de ML, y un año en un puesto relacionado como desarrollo backend, DevOps, ingeniería de datos o ciencia de datos.
No. Son preguntas originales redactadas a partir de la guía oficial del examen y de la documentación pública de AWS; no usamos contenido filtrado.
Sí. Puedes empezar gratis, sin registro ni tarjeta: preguntas de MLA-C02 con explicación, un test online por dominio y preguntas de ejemplo publicadas con su respuesta. El acceso completo al banco y al simulacro cronometrado es un pago único.
AI-103AI-103 valida la capacidad para diseñar, desarrollar, desplegar y operar aplicaciones y agentes de IA en Azure con Python y Microsoft Foundry. Incluye IA generativa, RAG, agentes, visión, voz, análisis de texto, extracción documental, seguridad y observabilidad.
Simulador AI-103AI-300AI-300 valida MLOps y GenAIOps con Azure Machine Learning, Microsoft Foundry, MLflow, GitHub Actions, Bicep y Azure CLI.
Simulador AI-300AIF-C01AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) valida que entiendes los conceptos de IA, aprendizaje automático e IA generativa y cómo se aplican con servicios de AWS: casos de uso, modelos fundacionales, ingeniería de prompts, RAG, agentes, evaluación de modelos, IA responsable, seguridad y gobierno. Está pensado para quien usa soluciones de IA, no necesariamente para quien las construye.
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