【ユーザ名】　：　tekuta
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　
【取得済み資格】：　

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2023/05/27
【スコア】　　：　893 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　2 週間
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明, 転職のため
【テキスト】　：　Tech Stock, BlackBelt, Exam Readiness, Udemy
【AWS公式模擬試験】：　はい

【分野 1】：　データエンジニアリング 20%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 2】：　探索的データ解析 24%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 3】：　モデリング 36%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 4】：　機械学習の実装と運用 20%
→　コンピテンシーを満たしている

機械学習というテーマから、SageMaker や他のマネージドサービス、アルゴリズムについて勉強しましたが、予想以上にデータ分析に関する問題が多く出題されたと感じました。

本試験では主に以下の 3 種類の問題が出題されました。

1.SageMaker やその他の機械学習のマネージドサービスから最適なソリューションを選ぶ問題
2. アルゴリズムなど、機械学習そのものに関する問題
3. データ分析に関する問題

1 つ目の問題タイプでは、SageMaker に関するドキュメントを隅から隅まで読むことで対策できました。他のマネージドサービスについては概要レベルの理解で十分でした。最小の労力で、もしくは最速で実装するなどの要件に基づき、SageMaker と他のマネージドサービスの選択を問われることが多かったです。

2 つ目の問題タイプについては、機械学習に未経験だったため、それなりに困難な問題がありました。私自身はこれを実施していませんでしたが、他の合格者の体験談を見ると、G 検定のテキストを読むことで解答できるかもしれません。これらの問題は完全に知識問題であり、知っているか否かが問われる形でした。

3 つ目の問題タイプについては、既に DAS を取得していたため、特別な対策をせずとも解答できました。DAS を先に受けておくか、DAS の合格体験記を参考に勉強すると良いでしょう。

これら 3 種類の問題がバランスよく出題されましたので、どれか一つでも対策できていないと合格は難しいと感じました。