はじめに
「AWS Certified Machine Learning - Specialty」(MLS-C01)を受験しました。
機械学習領域はまったく知らない状態から勉強しました。
スコア
819/1000
無事に合格できました。
試験ガイド
分野の比重
• 第 1 分野: データエンジニアリング (採点対象コンテンツの 20%)
• 第 2 分野: 探索的データ分析 (採点対象コンテンツの 24%)
• 第 3 分野: モデリング (採点対象コンテンツの 36%)
• 第 4 分野: 機械学習の実装と運用 (採点対象コンテンツの 20%)
個人的には「モデリング」領域の試験ガイドに記載されている内容がよくわからず苦戦した印象です。。
受験対策
AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) 試験ガイド
どのAWS試験もですが、、、
試験ガイドは一通り目を通して、それとなく出題されるAWSサービスを確認します。
Web問題集
3～4周くらい実施しました。
よくわからない単語についてはネットや本で調べたりしてます。
今回はAWSの用語というよりも機械学習用語がわかりづらい印象でした。
G検定対策本
ディープラーニングG検定 最強の合格テキスト
いろんな人の合格記や感想などを見たらG検定のテキストを使って対策している人が多くいたので、私も物は試しで購入してみました。
内容は直接的にAWSのサービスと関係ない本ではありますが、AWS認定機械学習対策の本があまりないのと、基礎的なことを初めに学習したかったので、こちらの本を使いました。
わからない用語が出た時などにひく辞書のような使い方をしてました。
受験方法
テストセンターで受験しました。
久々に予約しましたが、12月だからかもしれませんがあまり空きがなく結構混んでました。
受験の感想とか
いまいちイメージが湧かず、機械学習の専門用語と機能・内容を覚えるのに結構苦戦しました。
AWSのサービスもですが、機械学習系の業務に使っていないサービスについても出題範囲に含まれているのでイメージが湧かなかったです。
「AI Practitioner」と「Machine Learning Engineer - Associate」の２つを持っていない人はこっちから受験したほうが良いと思います。
一応、「Practitioner」と「Associate」の資格なので、「Specialty」よりは簡単と思っています。
もしくは、G検定をあらかじめ取得していると楽なのかなと思います。
おわりに
合格できてよかったです。
次は専門知識のネットワークあたりに挑戦したいと考えています。
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