はじめに
非ML（機械学習）エンジニアである私が、AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS)に合格したので、その合格記として書いていきたいと思います。
生い立ち
私は、エンジニア歴6年目で、AWS資格の12個目として本資格に挑戦をしました。(アルゴリズムなどは勉強したことが無い状態で臨みました。)
本試験は、DASを受けた後であれば比較的簡単だという記事をうのみにし、試験に臨んだ結果、1回目は無様な敗北をいたしました。
2度目にして、793点で無事合格でできました。
その際に実際に勉強した方法などを本記事では書いていきたいと思います。
勉強しててよかったと感じた箇所
前提条件
まず大前提となるのが、DASを受験し、AWSの分析サービスを基礎が身についていることが理想です。
AWS Gule、EBR、Kinessis、Redshiftの問題は多く出るので、ここの知識の基礎が前提となります。
次項以降は、どのようにアルゴリズムを勉強していったのかについて書いていきます。
実際におこなった勉強方法①
下記の動画で、様々なアルゴリズムの基礎的な知識を学習しました。
「教師あり学習、教師無し学習」「欠損値の対応方針」「分析手法のベストプラクティス」「過学習における対応方針」など
実際におこなった勉強方法②
下記の問題集をひたすら解く。
実際におこなった勉強方法③
AmazonのKindleの無料問題集を解く。
※ここの試験問題集は、無料なのですが、ほんと優秀なのでおすすめです。
実際におこなった勉強方法④
ChatGPT先生に教えを乞う。
問題文を解くだけでは本質が分からないので、ChatGPT先生に教えていただきました。
下記が実際に教えていただいた際の内容です。
こういう風に丁寧に教えてくれるので、これから勉強する方はぜひ活用いただきたい一品です。
最後に
MLSは、対策をしっかりして無いと確実に落ちる資格なので、入念に勉強することをおすすめします。
欠損値の対処法、適切な分類方法、適切なアルゴリズムを選択できるか、などが試験では重要視されているので、ポイントはしっかりと抑えてから、試験に臨みましょう。
以上です。