こんにちは、@yshr10icです。
先日、AWS Certified Machine Learning – Specialty（MLS-C01）に合格しました！
私が行った勉強方法などについて備忘録として残しておきたいと思います。
AWS Certified Machine Learning – Specialtyとは
AWSの認定試験で、AWS上で機械学習モデルの構築、トレーニング、チューニングおよびデプロイに関する専門知識を認定するものとなっています。
また、AWSの認定試験は2022/3/5時点で11個ありますが、AWS Certified Machine Learning – Specialtyは専門知識を問われるものとなっており、認定試験の中でも難易度が高いものとなっています。
前提知識
AWS Certified Machine Learning – Specialtyを受ける前の前提知識は以下の通りです。
AWS関連の知識
- AWSの他の認定資格は一つも持っていない
- 仕事でAmazon S3, EC2, Lambda, DynamoDB, CloudWatchは触ったことがある
- AWSの基本知識に関する書籍を2〜3冊読んだことがある。ただし、数年前
機械学習関連の知識
- JDLAのG検定、E資格は取得済み
- 仕事で機械学習・ディープラーニングを使っているので、だいたい分かる
勉強期間
だいたい1ヶ月半程度
試験勉強
試験ガイドの確認
まずは試験ガイドを読み、出題範囲の確認をしました。ざっと見たところ、データエンジニアリングおよびAWSサービス全般が分かっていなさそうだったので、重点的に勉強が必要だと感じました。
サンプル問題の確認
公式で用意されているサンプル問題を解いてみました。確か勉強する前の段階では、10問中4問くらいしか解けなかったと思います。
書籍による勉強
だいたい2週間程度かけて以下の2冊を読みました。試験用の書籍ではありませんが、データレイクに関することや機械学習サービスについて学ぶことができたため読んでおいて良かったと思っています。
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Udemyによる勉強
英語ですが以下の講座をさらっとやりました。模擬試験に関しては、実際の問題ともそこまで似ていないため正直あまり意味なかったかなと思います。
AWSオンライントレーニングによる勉強
以下の講座で勉強しました。
- Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning – Specialty (Japanese) (日本語実写版)
- Introduction to Amazon SageMaker (Japanese) (日本語字幕版)
Black Beltによる勉強
勉強を開始してすぐにBlack Beltを読み始めたのですが、正直専門的過ぎて内容が頭に入ってきませんでした。試験1週間前くらいに再度読み始めたら少しは分かるようになっていたため、知識を補完するために試験に出てきそうなサービスについては、目を通すようにしました。
なお、Black Beltの資料はPDFやSlideshareなどがあるのですが、サービスごとに開くのが面倒だったため、Notionを使ってSlideshareのページを埋め込んで見るようにしていました。以下のような形で2列に並べて配置していました。
Black Belt以外にも勉強したことはすべてNotionにまとめるようにしていたため、試験直前にはNotionを見ればすぐに復習することができる状態にしていました。Notionは画像やPDF、Slideshareまで埋め込めるのでまとめ先としては最適だと感じました。
試験当日
コロナ禍ということもあり、自宅受験にしました。試験で使うアプリが固まってしまったり、選択肢を選ぶ度にクルクルとマウスが回ったりしてしまったため、非常にストレスフルな試験となってしまいましたが、なんとか合格することができました！
最後に
本記事では、AWS Certified Machine Learning – Specialtyに合格するまでの勉強方法についてまとめました。これから本試験を受験する方に少しでもお役に立てれば幸いです。
