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DVA-C03 新增 AI 安全 + Kiro 入题;MS-102 下月退役换 AB-650;CKA 折扣码 DCUBE30 省 30%

AWS DVA-C03(10月27日开放报名,12月1日正式开考)新增 Task 2.3 AI 安全考点,Amazon Kiro、Bedrock AgentCore 首次入题,$150/65题;SAP-C03(同日开放,11月17日GA,$300/75题)加入后量子密码(ML-DSA + ML-KEM)、Bedrock Guardrails、VPC L...

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一、认证动态

1. AWS DVA-C03 三天后开放报名:AI 安全 + Kiro 首次入题,$150 / 65 题

一句话:10 月 27 日开放报名,12 月 1 日正式开考,考旧版 DVA-C02 的最后机会是 11 月 30 日。

DVA-C03 在四个域的权重不变,但在所有域里都穿插了 AI 辅助开发。最值得注意的新考点:

  • Task 2.3 AI 安全(新增,5 个技能点):AI 服务权限控制、数据隐私处理、prompt injection 防护、AI Agent 安全——这是历代 DVA 考纲第一次出现 AI 安全专项。
  • 新入题服务:Amazon Bedrock、Bedrock AgentCore、Amazon Q、Amazon Kiro(AWS 新出的 AI 原生 IDE)、Amazon Data Firehose、AWS PrivateLink。
  • 容器管理加重:ECR、ECS、EKS、Fargate 都在新考纲里有更多覆盖。
  • 明确不考:prompt engineering、RAG 架构设计、AI 模型选型、SageMaker AI、AI 治理框架——这部分留给 MLA-C02。

考试规格:$150 USD,130 分钟,65 题(50 计分 + 15 不计分),通过线 720/1000。

来源:AWS Training and Certification Blog – September 2026 New Offerings


2. AWS SAP-C03 同日开放:后量子密码 + Bedrock Guardrails 进考纲,11 月 17 日 GA

一句话:SAP-C03 比 SAP-C02 多了整整 11 项 GenAI/Agentic AI 技能点和 6 项 DevSecOps 考点,报名费 $300。

SAP-C03 考纲做了较大结构重组,五个域变为云原生设计、安全、成本、韧性、运营卓越。具体新增:

  • GenAI 架构层:Amazon Bedrock AgentCore 和 Bedrock Guardrails 进入设计题范围;负责任 AI 实践也有考点。
  • 韧性工程(新域重点):AWS Fault Injection Service(混沌工程)和 Application Recovery Controller 均有涉及。
  • 云原生模式:Step Functions 工作流编排、VPC Lattice 服务网格均是新增 7 项云原生技能之一。
  • 数据与分析:Lake Formation + Apache Iceberg 集成是 3 项新数据技能点之一。
  • 安全亮点:后量子密码,具体考 AWS KMS 的 ML-DSA(签名)和 ML-KEM(密钥封装)——SAP 系列里第一次出后量子。

考试规格:$300 USD,180 分钟,75 题。SAP-C02 最后可考日期:11 月 16 日。

来源:AWS Training and Certification Blog – September 2026 New Offerings


3. AWS MLA-C02 Beta 进行中:$75 报名,2027 年 1 月 14 日 GA

一句话:MLA-C02 Beta 已于 9 月 29 日开考,Beta 价格 $75,GA 后原价未知(MLA-C01 当时定价 $150)。

MLA-C02 相比 MLA-C01 的主要变化:

  • 新增 GenAI 实现:RAG 架构、Agentic AI 系统、Foundation Model 和 LLM 使用——这些是 MLA-C01 明确不考的内容。
  • Amazon Bedrock 大幅扩展:从基本 API 调用扩展到 Bedrock Agents、Knowledge Bases、Guardrails 等。
  • 负责任 AI:新增专项考点。

MLA-C01 英文版最后可考日期:9 月 28 日已过;日文/韩文/中文版维持到 2027 年 1 月 14 日,届时 MLA-C01 全版本退役。Beta 报名:170 分钟,85 题。

来源:AWS Training and Certification Blog – September 2026 New Offerings


4. MS-102 下月退役:Microsoft 365 Admin Expert 换成 AB-650(AI Services Admin)

一句话:MS-102(Microsoft 365 Certified: Administrator Expert)11 月 30 日退役,官方指定 AB-650 接棒。

Microsoft 合作伙伴中心本月公告:AB-650(Microsoft 365 Certified: AI Services Administrator Associate)被正式纳入 Modernize Endpoints 专项认证和 Modern Work Solutions Partner 指标,替代即将退役的 MS-102。

几个关键点:

  • 退役不等于立即失效:认证在达到过期日期之前仍然有效,但退役后无法再续期,MS-102 持有者要注意自己的证书到期时间。
  • AB-650 考什么:围绕 Microsoft 365 AI 服务管理,覆盖 Copilot、Teams AI、AI 治理,考纲可在 Microsoft Learn 认证页 查看。
  • 同步变化:SC-400(Information Protection Admin)因退役满一年,本月起从 Security Solutions Partner 计分指标中移除。

来源:Microsoft Partner Center – October 2026 Announcements


5. CKA 折扣码 DCUBE30 可省 30%:$445 降至约 $311,验证后再下单

一句话:Linux Foundation 官网 CKA 官方定价 $445,DCUBE30 代码可减 30%,约省 $133,但验证时效不保证。

CKA(Certified Kubernetes Administrator)当前考试信息(来自 DevOpsCube 10 月版整理):

  • 考试版本:Kubernetes v1.36
  • 时长:2 小时,动手实操题(无选择题)
  • 通过线:66%
  • 证书有效期:2 年
  • 新增考点:Gateway API(对比 Ingress 的替代方案),今年考纲有新增

折扣码使用建议:在 training.linuxfoundation.org 结账时输入 DCUBE30 验证,显示折扣金额后再付款。代码可能随时失效,不要提前截图当凭证。另一个选项是用 Tux Rewards 积分(500 分)换取 50% 折扣,兑换后有 2 年使用期。

来源:DevOpsCube – Kubernetes Certification Coupon (October 2026 更新)


二、免费 / 限免课程

1. DeepLearning.AI:131 门课视频全免,$25/月解锁实验室 + 证书

适合:有一点编程基础、想系统学 AI 工程的人 链接:deeplearning.ai/short-courses

DeepLearning.AI(Andrew Ng 旗下)的 131 门短课视频部分全部免费观看,涵盖从 AI For Everyone(零代码入门)到 MCP 协议实现、Claude Code 工作流、Agentic AI 设计等进阶主题。其中几门与 JR Academy 学员直接相关:

  • MCP 专题课(与 Anthropic 合作):动手实现 MCP 服务器,适合想给 Claude Code 写插件的同学
  • Generative AI for Everyone:无需代码基础,适合 PM / BA / 运营
  • AI Agent 系列:多 Agent 协作、Tool Use 设计

想拿证书或做编程实验(graded assignments)需要订阅 Pro 套餐 $25/月。10月17日第三方整理,具体课程数量以官网为准。

来源:Free AI Courses From DeepLearning.AI and Hugging Face 2026 Guide


2. AWS Skill Builder:600+ 免费课,含 Bedrock Foundation 和生成式 AI 路径

适合:备考 AWS 认证 / 想在工作中用 Bedrock 的云工程师 链接:skillbuilder.aws

AWS Skill Builder 免费层提供 600+ 自学课程(一说 1,000+,以官网显示为准)。目前和认证备考最直接相关的免费内容:

  • AWS Cloud Practitioner Essentials:覆盖 CLF-C02 整个考纲
  • Amazon Bedrock Getting Started:实际调用 Bedrock API,适合 DVA-C03 备考
  • Generative AI for Decision Makers:不写代码,了解 GenAI 应用场景

付费的 Team Subscription($449/人/年)解锁实验环境和 Exam Prep Official Practice。备考 SAP-C03 的同学重点找"Advanced Architecting on AWS"路径。

来源:Amazon – Free AWS Training Courses


3. Microsoft Learn:1,300+ 免费学习路径,含 Foundry Agent 新课 1h14min

适合:准备 AZ 系认证 / 刚开始学 Azure AI / 备考新 AB-650 的同学 链接:learn.microsoft.com

Microsoft Learn 全部内容免费,考试才收费(一般 $99–$165)。本月值得关注的路径:

  • Develop your first agent with Microsoft Foundry(1 小时 14 分钟):配合 AI-103 考纲,动手搭 AI Agent
  • AI-900 替代路径:AI-900 已在 2026 年被新一代 AI 基础证书替代,新路径覆盖 AI-901 考纲
  • AB-650 备考路径:MS-102 11 月退役,现在开始走 AB-650 路径正好来得及

所有学习路径完成后可获得 digital badge,部分路径有沙盒实验环境(浏览器直接跑 Azure)。

来源:Microsoft AI Certifications 2026 – Windows Forum; Class Central – Microsoft Learn 1300+ Courses


4. Google Cloud Skills Boost:生成式 AI 免费路径 10 门课,入门到 Vertex AI

适合:准备 GCP 认证 / 想了解 Vertex AI 和 Gemini 的工程师 链接:cloudskillsboost.google

Google Cloud Skills Boost 有一条 10 门课的生成式 AI 免费路径,覆盖:

  • Introduction to Generative AI(~45 分钟)
  • Introduction to Large Language Models
  • Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud
  • Vertex AI: Getting Started with MLOps
  • Gemini for Google Cloud 系列

免费层不含 Qwiklabs 动手实验;完整实验环境需订阅($29/月或 $299/年)。GCP 认证考试备考建议先把免费路径走完,再酌情订一个月练习题和实验。

来源:Google Cloud – Access Role-Based Google Cloud Training Free of Charge


三、JR Academy 学员行动建议

  1. DVA-C03 考生(10月27日就去报名):注册链接届时会在 AWS Certification 账户里出现。DVA-C02 最后可考到 11 月 30 日——如果你刷题接近通过线,这周安排 DVA-C02 考试;如果还差 2-3 周备考时间,就直接对着 DVA-C03 新考纲补 AI 安全(Task 2.3)和 Amazon Kiro 这两块。

  2. SAP-C03 备考:后量子密码(ML-DSA / ML-KEM)是全新知识点,AWS KMS 官方文档专门有一页讲 post-quantum TLS,看完能应付大多数 SAP-C03 相关选项。VPC Lattice 也值得专门刷一遍 FAQ。

  3. MS-102 持有者:确认你的证书到期时间(在 Microsoft Learn Profile 查)。如果 12 个月内到期,赶在 11 月 30 日退役前完成续期;如果 12 个月后到期,等 AB-650 路径出来改考新证即可。

  4. CKA 备考中的同学:用 DCUBE30 结账,$445 省 30%,把省出来的 $133 直接买 KodeKloud 或 killer.sh 模拟题——CKA 的通过率提升主要靠练手速,不靠读文档。

  5. AI 学习路径新人:先把 DeepLearning.AI 的 "AI For Everyone" 和 "Generative AI for Everyone" 两门零代码课(视频全免)看完,建立概念框架,再决定往 AWS / Azure / GCP 哪个方向深入——节省了在平台官方营销文档里绕弯子的时间。

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