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8日間でAWS MLAを取得した勉強法

本記事では、AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01)に8日間・実勉強時間27時間で合格した勉強法を紹介します。
SageMakerをほぼ知らない状態から合格するまでに使った教材と手順を、つまずいた点も含めてまとめます。
短期間で効率よく対策したい方の参考になれば幸いです。

本記事は2026年6月時点の情報です。教材の内容や試験範囲は今後変わる可能性があります。

目次

対象読者

  • 機械学習の基礎知識はあるが、AWSのML系サービス(SageMakerなど)には不慣れな方
  • MLA-C01を短期間で受験したい方

前提

私のスペックは次のとおりです。受験前の知識量によって必要な勉強時間は変わります。あくまで参考としてご確認ください。

  • データサイエンティスト 約1.5年。機械学習まわりの基礎は理解している。
  • AWS SAA取得済み+AWS実務 約9か月。基本的なAWSサービスは理解している。
  • SageMakerはほぼ未経験。

機械学習とAWSの基礎はある一方で、SageMaker系サービスが弱点という状態でした。

受験結果

image.png

総勉強時間は27時間でした。これを8日間に分けて進めました。

勉強方法

勉強は次の6ステップで進めました。各ステップで、使った教材と所要時間を記載します。

① Udemyの模試で現在地を把握する(計8時間)

まず以下の模試を受験しました。模試2つ分を、それぞれ2回受験し、復習まで含めて1模試あたり4時間、計8時間かけました。

② SageMaker系サービスの全体像を講座で押さえる(約4時間)

①を解く中で、模試を重ねるよりも先にSageMaker系サービスの全体像を押さえたほうがよいと感じました。そこで以下の講座を受講しました。

講座は約8時間ありますが、倍速で視聴したため所要時間は約4時間でした。
この講座はSageMaker系サービスの一部しか紹介していません。それでも、データレイクからデプロイ・監視までの一連の流れを押さえられます。SageMakerが分からない方には受講をおすすめします。

③ Claude Codeで暗記シートを作成して②を補強する(約1時間)

②で説明のなかったサービスやパラメータを補うため、Claude Codeに暗記用シートを作成してもらいました。このシートで、未説明のサービスやパラメータを暗記しました。

image.png

④ 別の模試で演習量を増やす(計12時間)

①の講座には未受験の模試が残っていました。しかし、私には①の解説が難しく感じられました。そこで、よりかみ砕いた解説の講座を探し、以下を見つけました。

模試3つ分を、それぞれ2回受験し、復習まで含めて1模試あたり4時間、計12時間かけました。
振り返ると、私のレベルでは④を先に解き、時間が余れば①を受ける順序のほうが合っていたと思います。解説の難易度で時間が足りないと感じる方は、この順序を検討してみてください。

⑤ Claude Codeで弱点補強シートを作成して定着を確認する

④で間違えた問題をもとに、Claude Codeで弱点補強用のシートを作成しました。このシートで暗記し、付属のサンプル問題で知識の定着を確認しました。

image.png

⑥ 受験

本番は、見直し時間を含めて約50分を残して解き終わりました。時間的な余裕はあると感じました。

まとめ

8日間・27時間の学習で合格できました。流れを振り返ると次のとおりです。

  1. 模試で現在地を把握する(①)
  2. 講座でSageMakerの全体像を押さえる(②)
  3. 暗記シートで知識を補う(③)
  4. 別教材で演習量を増やす(④)
  5. 弱点補強シートで定着を確認する(⑤)

SageMakerが弱点でも、全体像を早めに押さえ、模試で弱点を特定して補強すれば、短期間で合格を狙えます。これから受験する方の参考になれば幸いです。

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