一、认证动态
1. 微软 SC-730 Beta 上线 —— 5月27日前用 SC730Eclipse 打8折，仅限前300名
一句话：SC-730（Cybersecurity Business Professional）Beta 本月开考，前300名用代码 SC730Eclipse 把考试费打到约 $33 USD。
SC-730 是微软面向"非安全专业人员"设计的新认证，目标人群是每天接触数字工具却不靠网络安全吃饭的人：行政助理、数据分析师、项目经理、市场专员、销售人员。考试验证你能否识别常见网络威胁、执行基础数据保护操作、理解 LLM 和生成式 AI 带来的新型风险，并在安全事件发生时走正确的上报流程。
折扣细节：
- 代码：
SC730Eclipse - 截止：2026年5月27日，前300名有效
- 折扣力度：80%（折后约 $33 USD，微软 Beta 考试原价参考 Associate 级约 $165）
- 操作方式：Pearson VUE 预约 SC-730，付款页面输入优惠码
Beta 阶段注意：成绩延迟6-8周出，通过即为正式认证，不需要重考正式版。正式考试预计7月 GA，届时折扣不再适用。
对 JR Academy 的学员来说，这张证不需要编程背景，约60-90分钟考完，适合想在简历上补一张微软安全认证的运营、产品和业务分析岗位同学。
> 来源：Microsoft Learn – Exam SC-730 · The Next Wave of AI Certifications: Three New Microsoft Beta Exams
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2. AB-210 Beta 开考 —— Dynamics 365 Sales AI Consultant，接替7月31日退役的 MB-280
一句话：AB-210（Dynamics 365 Sales AI Consultant Associate）Beta 和配套学习路径5月上线，正式考试6月 GA，MB-280 持证人须单独备考新证。
AB-210 专为"AI 时代销售顾问"设计：用 Microsoft Copilot 和 Dynamics 365 Sales 构建从潜客到回款（lead-to-cash）全流程的 AI 驱动销售方案。核心考点包括：
- Copilot 驱动的销售效率工具：AI 辅助商机评级、邮件摘要与跟进建议
- AI Agent 配置与生命周期管理：在 Dynamics 365 里上线、监控、迭代 AI Sales Agent
- 负责任 AI 与数据治理：销售数据合规处理、AI 决策审计
- Dynamics 365 Sales 与 Microsoft 365 集成：Teams、Outlook、Power Platform 协作配置
时间线：
- Beta + 学习路径：2026年5月（当前）
- 正式考试 GA：2026年6月
- MB-280 退役日期：2026年7月31日
注意：从 MB-280 到 AB-210 没有自动迁移，需要单独报考并通过新考试。Microsoft Learn 上的 AB-210 官方免费学习路径已同步上线，不需要购买第三方培训材料。
> 来源：Microsoft Learn on X · Microsoft Certification Retirements 2026
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3. AWS AIP-C01 全价 $300 正式开考 —— Bedrock 为核心的 GenAI Professional 认证
一句话：AWS 首张生成式 AI 专业级认证 AIP-C01（Generative AI Developer – Professional）从 Beta 转入全价阶段，$300 USD，Bedrock 模型集成与治理是主考方向。
这不是 AI Practitioner 的进阶版，而是专门验证"能把大模型落地到生产系统"的开发者工程能力。
考试规格： | 项目 | 详情 | |------|------| | 考试代码 | AIP-C01 | | 考试费 | $300 USD（Beta 阶段 $150，现已全价） | | 题目数量 | 85 题（多选 + 多答案） | | 考试时长 | 205 分钟（约3.5小时） | | 通过分数 | 750 / 1000 | | 有效期 | 3年，需要续期 | | 考试语言 | 英文 |
5大考试域权重： 1. 基础模型集成、数据管理与合规 —— 31% 2. 实现与集成（API 调用、RAG pipeline、Agents 构建）—— 26% 3. AI 安全、安全性与治理框架 —— 20% 4. GenAI 应用的运营效率与成本优化 —— 12% 5. 测试、验证与故障排查 —— 11%
前置要求：2年以上 AWS 生产应用开发经验 + 1年 GenAI 方案落地经验。Bedrock、SageMaker、Amazon Q、RAG 架构是必须能实操的服务。
> 来源：AWS – Certified Generative AI Developer Professional · AWS Generative AI Developer Guide – Whizlabs
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4. AWS Professional 级考试6月1日起加入 Bedrock + Amazon Q 场景题
一句话：6月1日后参加 AWS Solutions Architect – Professional 或 DevOps Engineer – Professional，会遇到基于 Bedrock 部署、Amazon Q 接入和 AI 治理框架的真实场景题，现有备考资料不够用。
AWS 在 Q2-Q3 2026 对旗舰认证做系列调整：
- SAA-C04（Solutions Architect – Associate）：「弹性架构设计」域权重升至30%；成绩出分从原来1-5个工作日缩短至24小时以内
- Professional 级（SAP-C02 / DOP-C02）：从6月1日起加入多步骤生成式 AI 场景判断题，涉及 Amazon Q Business 接入、Bedrock 基础模型选型与部署、AI 使用的安全治理
对备考影响的实操建议：6月1日前参加 Professional 级的同学按原考纲备考问题不大；6月1日后开考的同学，建议提前在 AWS Skill Builder 上过一遍 Bedrock 基础架构（有免费模块）和 Amazon Q Business 文档。
另外，AWS 从5月15日起更新 AUD、EUR、CNY 汇率，USD 考试价格不变。AUD 学员报考费用可能因汇率变化略有浮动，建议以 Pearson VUE 结账页面显示价格为准。
> 来源：AWS Training and Certification Blog – Announcements · AWS revamps 2026 certification path (MSN)
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5. AI-900 六月底停办 —— 剩40天，适合零编程背景入门 Azure AI
一句话：微软 AI-900（Azure AI Fundamentals）6月30日退役，剩最后40天，是零编程背景进入 Azure AI 认证体系成本最低的路径。
AI-900 考试费约 $165 USD，考试时长45-60分钟，不要求编程经验，覆盖 Azure AI 服务的基础概念（Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Service 等）。退役后，成绩永久保留在 Microsoft 认证档案，但无法再报考，也不计入续期。
适合人群：产品经理、运营、项目管理、业务分析师——想在简历上有一张微软 AI 背书，但不打算深入 AI 工程方向的同学，AI-900 是目前入门门槛最低的微软 AI 认证（退役后最近的替代是 AI-102，门槛高出不少）。
> 来源：Microsoft Credential Retirement · Microsoft Certification Retirements 2026 – VladTalksTech
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二、免费 / 限免课程
1. DeepLearning.AI + Hugging Face：《Open Source Models with Hugging Face》— 免费短课约2小时
适合：想用 Llama、Mistral、CLIP 等开源模型搭 AI 应用，不想被商业 API 费用锁定的开发者 链接：https://www.deeplearning.ai/courses/open-source-models-hugging-face
DeepLearning.AI 与 Hugging Face 联合出品，平台 Beta 期间免费访问，无需订阅。约2小时课程涵盖：
- 在 Hugging Face Hub 按任务、Star 数、内存需求筛选合适的开源模型
- 用
transformers库几行代码跑 NLP、语音转文字、图像识别、多模态任务 - 用 Gradio 把模型封装成 Web UI，部署到 Hugging Face Spaces（免费托管）
学完能独立构建一个功能完整的 AI demo，不依赖 OpenAI API，适合备考 AWS AIP-C01 的工程师补充开源模型知识，也适合想自己搭演示项目的求职同学。
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2. Google Cloud Skills Boost GEAR 计划 —— 每月35免费积分，AI Labs 不花钱
适合：备考 GCP Professional Data Engineer、Professional ML Engineer，或想练 Gemini API 实操的学员 链接：https://cloud.google.com/resources/boost-your-cloud-skills-with-google
加入 Google Cloud Innovators（免费会员）后，每月自动获得35个 Skills Boost 学习积分，可解锁包括 Qwiklabs 实操实验室在内的付费内容。5月可用积分的课程包括：
- Develop GenAI Apps with Gemini and Streamlit（真实 GCP 环境实操）
- Prompt Engineering in Vertex AI（实操 Vertex AI Studio）
- Build a Generative AI Multimodal App with the Gemini API
不需要绑信用卡，不需要购买订阅，积分每月1日刷新。备考 GCP Professional 认证的学员，把考纲里的实操题在真实环境里跑一遍，比刷 Dump 记得更牢。
加入方式：访问 cloud.google.com/innovators → 免费注册 → 每月领积分。
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3. Microsoft Learn：AB-210 + SC-730 官方免费学习路径已上线
适合：准备考 AB-210 Dynamics 365 Sales AI Consultant 或 SC-730 Cybersecurity Business Professional 的学员 链接：https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/
微软在两张 Beta 考试上线的同时，同步放出官方免费学习路径，不需要购买任何第三方培训：
- AB-210 路径：Dynamics 365 Sales AI 配置、Copilot 销售助理工作流、Agent 部署与治理、Power Platform 集成
- SC-730 路径：网络安全基础概念、数据保护日常操作、AI 系统数据风险识别、安全事件上报流程
每个模块末尾有配套知识检验题，做完能判断是否准备好参加 Beta 考试。学习路径可按模块拆开做，不用一次性刷完。
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4. edX NEXTMOVE2026 折扣码 —— 今天（5月19日）最后一天，15% 折扣截止今晚
适合：想拿 edX 认证证书、盯着 IBM Data Engineering 或 Linux Foundation CKA 系列的学员 链接：https://www.edx.org/
折扣码 NEXTMOVE2026，全场证书15%折扣，今天到期（UTC 午夜前）。edX 上热门 IT 方向认证定价通常在 $50-$300，打折后约 $42-$255。常见可用方向：
- IBM Data Engineering Professional Certificate（~$234 → ~$199）
- Linux Foundation – Kubernetes and Cloud Native Associate 备考课
- MIT MicroMasters in Statistics and Data Science
操作提示：选课 → 升级到 Verified 认证轨道 → 付款时输入代码 NEXTMOVE2026。Audit（免费旁听）模式不需要代码，也不适用折扣。
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三、JR Academy 学员行动建议
1. 今天之前（5月19日）：用代码 NEXTMOVE2026 在 edX 升级到认证轨道，折扣今晚过期。如果你计划考 CKA 系列或 IBM Data Engineering 相关认证，今天是今年最后一次15%折扣机会，明天恢复原价。
2. 5月27日前：用代码 SC730Eclipse 报名 SC-730 Beta，折后约 $33 USD 拿下一张微软网络安全认证。不需要技术背景，适合运营、产品、项目管理同学。Beta 名额300个，比一顿饭贵不了多少，现在应该还有余额，但早去早拿。
3. 6月1日前参加 AWS Professional 考试：如果你的 SAP-C02 或 DOP-C02 备考已接近尾声，6月1日前参加可以避开新增的 Bedrock/Amazon Q 场景题，降低意外失分风险。6月1日后开考就务必把 Bedrock 基础补齐。
4. 6月30日前：带团队里零编程背景的同事去考 AI-900，$165 USD、45-60分钟，退役后这个价位和门槛的 Azure AI 入门证就没有了，下一张 AI-102 对技术背景要求高得多。
5. 备考 GCP 的学员：现在加入 Google Cloud Innovators（免费），领5月的35个积分，先在真实 GCP 环境里把 Gemini API、Vertex AI Studio 的实操部分跑一遍，再去刷模拟题效果更好。Professional Data Engineer 和 ML Engineer 的大量实操题，动手做一遍记忆远比看文档深。
