AWS Certified Machine Learning Engineer - Speciality（MLS-C01）の受験記になります。
自己紹介
- 総合電機メーカー 入社4年目
- 最近はIoT CoreやGreengrassを使った組み込みソフトウェア開発がメイン
- AWS歴 3年
- 好きなサービス Lambda
- 取得済みAWS認定 CLF, SAA, SOP, DVA, DOP, SAP, ANS, DEA, AIF, MLA(取得順)
受験のきっかけ
5、6月にAIFとMLAを取得したので、順番的にMLSを受けるべきだと考え受験。今年の12月のAWS re:Inventに参加するため、知識をつけるべく全冠を目指している。
勉強方法
今回もMLAの時と同じようにCloud Techのみを利用して解説を見つつ、不正解の選択肢についてもなぜ不正解なのか確認していった。
Cloud Techで問題を解き、わからない単語や概念、サービスの内容をPerplexityで調べて概要を理解しつつ、最終的にAWSの公式サイトの内容を見てファクトチェックするというのが学習のルーティンである。
今回は180問すべて4周して臨んだ。
受験本番
今回はいつにも増してわからない問題が多かった。Data Wranglerに関する復習や機械学習の専門用語についての勉強が足りなかったと感じた。
受験時間は180分なので、余裕を見て1問2分として解くように意識した。「30問解いた時点で120分なら時間通り」というようにX問解いた時点で残り何分なら時間通りなのかを最初にメモしておいて問題を解き進めるごとに確認することで時間管理を徹底した。
結局、全65問をまず72分で解いた。解いている最中、自信がない問題にはフラグを付け、全問題を解いた時点で27個だった。そこから60分かけて再度全ての問題を見直ししていった。
最終的には
- 自信がある問題 40問
- 7,8割方合ってそうな問題 7問
- 2分の1で合ってそうな問題 16問
- わからない問題 2問
という感じだった。
結果
ここ最近受けた中で最も自信がなかったが合格していた。
やはり自信がなかっただけあって、ここ最近受けた試験の中では最も点数が低かった。
所感
AIF、MLAに比べてより機械学習そのものの知識を問われる問題が多かった気がする。他の方の受験記を見るとE検定の勉強をしてから受けておられる方もいらっしゃったので、それをした方がよかったかもしれないと感じた。また、そこまで対象のサービスが多いわけではないので、少なくともML系サービスのホワイトペーパーは軽く目を通しておいた方がよかったかも。
終わりに
入社1年目の終わりから受け始めてようやく全冠が見えてきた。
残すはSecurity-Specialityのみ。お盆中に少しでも勉強してCloud Licenceの更新日までには受験できるようにしたい！