AWS認定機械学習-専門分野-に合格したので、その体験記を記載します。
これから受験される方の参考になればと思います。
#■対象の資格
今回受験したのはAWS認定機械学習-専門分野(MLS-C01) （certified-machine-learning-specialty）になります。以下の図の中で赤枠で囲ってある資格となります。
前提として、以下のAWS認定資格は取得済みでした。
| 取得年月 | コード | 認定 |
|---|---|---|
| 2019-11 | CLF-C01 | AWS Certified Cloud Practitioner |
| 2019-12 | SAA-C01 | AWS Certified Solutions Architect - Associate |
| 2020-03 | SAP-C01 | AWS Certified Solutions Architect - Professional |
| 2020-03 | SOA-C01 | AWS Certified SysOps Administrator - Associate |
| 2020-03 | DVA-C01 | AWS Certified Developer - Associate |
| 2020-04 | DOP-C01 | AWS Certified DevOps Engineer - Professional |
#■筆者情報（2020年6月時点）
受験の検討を始めた時の筆者情報です。
・インフラエンジニア。
・AWS資格はプロフェッショナルを含め6資格取得済み（体験記）。
・Azure資格は「AZ-900：Azure Fundamentals」のみ取得済み（体験記）。
・AIは初心者
#■受験動機
AWS資格に関して2つのプロフェッショナル資格を取得した後、次に取得する資格について検討しました。AWS上で今後利用していく可能性が高そうなのがAIだったので専門知識分野の中で「AWS認定機械学習-専門分野」を取得したいと考えました。
しかし「AWS認定機械学習-専門分野」の学習をはじめてすぐに解りましたが、AI知識がないと理解するのが非常に厳しいです。これはAI知識を先に身に付けた方がよいと考え、少し遠回りになりますがAIの勉強に注力することにしました。
#■先にAI知識を身に付ける
AIを学習するにあたり、以下の資格を取得しました。
半年間かかりましたが、AIに関する知識は相当習得することができました。
| 日程 | 体験記 | 内容 |
|---|---|---|
| G検定 (2020/07) |
体験記 | AIの基礎知識が身に付きます。 |
| Python3エンジニア認定基礎試験 (2020/08) |
体験記 | Pythonの基礎知識が身に付きます。 |
| Python3エンジニア認定データ分析試験 (2020/9) |
体験記 | Pythonでデータ分析関連のライブラリを利用する基礎知識が身に付きます。 |
| E資格 (2021/2) |
体験記 | AIの実装レベルの能力が身に付きます。 |
その結果、「AWS認定機械学習-専門知識」の資料を見た際に、「AIに関する問題は余裕で解ける」という状態となりました。正直、「AWS認定機械学習-専門知識」のAIに関する質問はE資格を取得するレベルの人からするとサービス問題になると思います。
#■そしてAWS認定機械学習-専門分野の学習へ
| 教材名 | 区分 | 勉強方法 |
|---|---|---|
| 試験ガイド | Web資料(無料) | まずは公式資料で試験内容を把握しました。 |
| Jayendra's Blog | Web資料(無料) | 私がプロフェッショナル試験の時から参考にしているブログです。英語のサイトなのでGhromeで開いて日本語翻訳機能をフル活用して参照しました。 私の勉強の方法は「Jayendra's Blog」で例えば「SageMaker」の説明が記載されている場合、まず「BlackBelt」でその機能の説明を読み込み、AWS環境でも簡単に操作して機能について理解するように努めました。その後ジェイエンドラ氏が記載している学習ポイントを意識して理解する、という流れです。ジェイエンドラ氏の説明で解りにくい部分はネットで検索して調べました。 |
| BlackBelt (AWS公式) |
Web資料(無料) | 書籍でイメージが掴めない際に参照しました。各機能の概要が纏まっていて、解りやすい資料です。プロフェッショナルの勉強中は何度となく読みました。 |
| ドキュメント (AWS公式) |
Web資料(無料) | BlackBeltを見ても解らない場合は、ユーザガイド等のドキュメントを参照しました。更に掘り下げて記載されています。模擬問題を実施して、どうしても理解したい場合に活用しました。 |
| AWS環境 | Web | 実際のAWS環境を利用して簡単に動作を確認しました。機械学習関係の機能は簡単に触るだけでイメージがつきやすい機能が多かったです。 |
| Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (Japanese) | Web資料(無料) | 公式の対策講座です。試験範囲の内容の解説や例題もあり、必ず受講した方がよい講座です。 |
| AWS Certified Machine Learning Specialty Full Practice Exam | Web資料(有料) | Udemyで機械学習のために購入した講座です。タイムセールで1,760円で購入しました。この講座では75問の例題を実施できます。 例題を何度も解いて知識を固めていくのが私のスタイルなので、今回もこの問題集でそれを実践しました。 具体的には5問実施しては答えを確認する、を繰り返しながら何度も何度も問題を解き続けて、最終的に全問通して実施した時に90%以上は回答できるように実施しました。 |
#■受験（合格）
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| 試験会場 | 試験会場は「PSI」と「ピアソン VUE」から選択できます。私は今回も「ピアソン VUE」で申し込みました。。 |
| 受験料 | 30,000 円 |
| 言語 | 「日本語」で受験。本当は英語で受けた方がよいが、英語能力が無いので無理でした。英語で受けた方が良い理由は、AWS認定試験の翻訳はあまり正確ではないのですが、その結果に日本語と英語での意味が異なってしまった場合は英語側が優先されることになっているからです。 |
| 所感 | 180分で65問くらいの問題を解く必要がありますが、AI関連の問題に関しては一瞬で解る問題もあり、正直120分くらいあれば回答できます。 |
| 結果 | 余裕をもった点数で合格できました。試験後のアンケートが終わると、すぐに結果が表示されます。その時に表示されるのは合否判定のみで、点数は半日後くらいにAWS認定のHPで閲覧可能になります。この試験は過去のAWS試験のなかでも特段高い点数で合格できました。 |
#■感想
E資格を取得する程度のAI学習をしていれば、50%くらいの点数は取れるイメージです。あと50%をAWS関する学習で埋めれば合格できるかと思います。
私にとって初めての専門知識分野の試験でしたが、無事合格できてよかったです。AI学習を優先したため、半年かかりましたが、AI学習⇒AWS機械学習の順番での対応は有効だとお思います。