はじめに
2025年の2/14にAWSのAssociate資格である、MLAに合格することができました。
怠惰な性格のせいで試験対策に当てられる時間が短かったのですが、合格することのできたので、勉強方法を共有していきたいと思います。
参考にしてもらえたらありがたいです
私の試験結果
スコアは874でした。
合格スコアが720なので、点数的には余裕を持って合格することができました。
ちなみにMLAは2/15までに取得するとEarly Adopterのバッジがもらえたので、そのために少し日程的に無理をして取得をしました笑
トータルの勉強時間は大体10時間ほどで、AIFから期間を開けずに受けたこともあって、インプットの部分で詰まるところなく、演習中心に試験対策をすることができました。
勉強方法
まずはMLAの試験ガイドを確認しました。
AWS資格の試験ガイドには、その資格を合格するのに必要な知識が丁寧に書かれているので、試験勉強を始める前に一度読んでおくことをおすすめします。
次にSkillBuilderの公式練習問題の演習を行いました。問題数が20問しかありませんが、本番と変わらない質の高い問題を解くことができるので、これも一度はやっておくことを強くおすすめします。
あとは英語版UdemyとCloudLicenseで練習問題をひたすら解くといったことを行いました。この辺の問題集は問題数がこなせれば良いと思っているので個人の好きなものを選んで大丈夫だと思います。
個人的には英語版Udemyは本番よりも難しい問題が多かったため、時間に余裕のない人は無理せずやらなくてもいいかなとは思いました。(逆にMLSとかを見据えてMLAに挑戦する人はおすすめです)
おすすめのBlackbelt
一つ目のおすすめはAmazon Bedrock Overviewです。
Bedrockの各機能について簡潔でわかりやすく書いてありながら、生成AI関連では頻出のRAGなどの技術が図でとてもわかりやすく解説されています。
二つ目のおすすめはAWSの⾔語系AIサービスです。TranscribeやPollyなどの特定の用途に特化したAWSサービスについて、実際のユースケースを示しながら紹介をしてくれている資料です。正直、この資料を読んでおけば特化系のAIサービスの問題についてはMLSまで対応可能になると思います。
おわりに
これで、AWSのAI/ML系資格をコンプリートすることができました。
全て受けた感触としては、MLSはかなりAI/MLのモデルやアルゴリズム勝負の試験であるのに対して、MLAはMLOps的な運用に焦点を当てた試験だなと感じました。問題の傾向が結構違うので一概にMLS受かったからMLAも楽勝とはなりづらい印象でした。
今後、生成AIを使った製品をリリースするとなった時に役に立ちそうな知識をたくさん学べたので、実務でも活かしていきたいです。