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【合格体験記】AWS認定 機械学習(MLS‑C01)を提供終了前に合格:30日で仕上げた学習ロードマップと当日対策

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こんにちは。ベトナム出身のエンジニアで、沖縄で働いています。昨年、AWS Certified Machine Learning – Specialty(MLS‑C01)に合格しました。この記事では、30日間の学習計画と当日の工夫を、私の体験ベースで共有します。
この試験は 2026年03月31日が最終受験日(以降は受験不可)ですが、既取得者の認定は取得日から3年間有効です(AWS公式)。リンク

以下は私の認定資格です。

image.png


1) 基本情報(まず押さえたこと)


2) 私が実際にやった 30日ロードマップ

Week 1|基礎を固める(Udemy)

Udemyの「AWS Certified Machine Learning Specialty 2025 – Hands On!」で、S3/Glue/Athena/EMR、SageMakerのトレーニング/デプロイ/監視 を手を動かして総復習。設計観点試験の出題粒度をそろえるのに役立ちました。
→ コース:Udemy – AWS Certified Machine Learning Specialty 2026 – Hands On! (https://www.udemy.com/course/aws-machine-learning/)

Week 2–4|演習問題の反復 × メモの体系化

残り3週間は、UdemyのPractice Examsと合法的な練習サイトで解きまくり → 誤答はノート化(なぜ外すか/キーワード/関連AWSサービス/Exam Guideの該当タスク)。ここが一番伸びた期間でした。

学習を加速したAI活用

  • 2エージェント体制
    • エージェントA(解答):各選択肢の除外理由まで書かせて最終結論へ
    • エージェントB(用語):難解用語・概念を平易に説明
    • コツASCIIダイアグラム生成をプロンプトに入れると、設問状況の可視化が早い
  • 本番UIに似せた模擬サイト
    • 簡単なプロンプト/自動化で模擬UIを用意し、時間配分と集中力を鍛えました

⚖️ NDA順守合法的な練習リソースのみを使用。思考プロセス(設計判断・除外理由)を鍛えるのが目的です。


3) 所感:頻出論点と“刺さった”ポイント

  • 過学習/汎化不足(overfitting/underfitting)の対処を問う設問が多い(正則化・早期終了・交差検証・データ重みづけ等)
  • SageMakerの設計パターンが頻出:新規構築移行(migrate)の双方(training jobs / endpoints / Batch transform / Model Registry / Clarify / Model Monitor…)
  • 設計スタイルは概ね2極:
    1. 相互接続されたフルマネージドAWSサービスを使用した構築。(Comprehend、Textract、Transcribe、Amazon Lex、Amazon Pollyなど)
    2. SageMakerを使用した構築
  • 評価指標/数理(precision/recall、AUC/PR‑AUC、RMSE/MAPE…)は難所
  • IoT文脈edge → 取り込み → 保管 → 推論/監視)も一定数あり

以下は私の結果です。

image.png


4) まとめ/これから挑戦する方へ

私は大学の卒業研究でMLを扱っていたので多少アドバンテージがありました。(https://ieeexplore.ieee.org/document/8919491)初学者の方でも、1週間の基礎固め+3週間の反復演習で十分合格圏に届くはずです。
結論:ML‑Sは今でも実務への接続が強い良い試験です。提供終了の前に、ぜひ挑戦してみてください。いつか自分専用の “JARVIS” を作るのが私の夢です。 😄


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