はじめに
2024年の12/26にAWSのSpeciality資格であるMachine Learning Specialty(MLS)を合格したので、これまでやってきた勉強や試験の傾向について共有していきたいと思います。
試験結果
スコアは849点でした。
前日にやったskillbulderの練習問題では8割ほどだったので、本番少し上振れてくれました。
勉強前の私の状態
- 昨年まで大学院で自然言語処理の研究をしていた
- アルバイトで1年半ほどデータ分析のプロジェクトに従事していた
- 2か月ほど前にAWS SAA資格を取得した
勉強方法
試験対策をした期間は2週間でした。
勉強時間はトータルで30時間くらいだったと思います。
勉強方法としては、愚直にひたすら練習問題を解くといったことをしました。
各問題集だいたい2週ほど回しました。
間違えた問題は解説を読みこみ、不明点はChatGPTとGoogle検索で補填していた感じです。
練習問題に使った問題集は以下の3点です。
問題集
試験を受けた印象
- 機械学習の知識だけで解ける問題は全体の3割
- 回帰、分類、特徴量削減など各モデルがどの用途で良く使われるのかを整理しておくのがおすすめです
- モデル選定の問題はAWSの組み込みアルゴリズムなども含むので、AWS以外でデータ分析をしてきた人などはひっかかることが多そうです
- 生成AI以外の機械学習についての知識が問われる
- Bedrockなどは試験範囲に含まれていません
- 勾配ブースティング(XGBoost等)についての知識はよく出てきた印象でした
- AWSサービスではSageMakerについて最も多く問われていた
- Ground Truthでラベル付けができたり、Data Wranglerでデータの前処理もできるので登場機会が多かったです
- A/Bテストのアーキテクチャも抑えたほうがいいです
- データ処理のAWSサービスも頻出
- データ収集ではKinesisが良く出てくるので抑えておきましょう
- 特にFirehoseとStreamsのユースケースの違いは頻出です
- 複雑なETLになるとGlueもよく登場してきました
- データ収集ではKinesisが良く出てくるので抑えておきましょう
おわりに
大学時代のバックグラウンドが機械学習だったので、機械学習系の問題は大丈夫だろうと思っていたら、初見の練習問題では5割ほどしか取れずショックを受けました
AWSのサービスについて理解が必要なのはもちろんですが、欠損値の処理などはあまりやったことがなかったのでこの試験で知見を深めることができました。
資格試験全般に言えると思いますが、合格のカギはとにかく練習問題の数をこなすことにあると思います。
私もまた機会があれば、AWSの別の資格にもチャレンジしていきたいです