【ユーザ名】　：　apollon6
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　あり
【取得済み資格】：　CLF, SAA, SOA, DVA, SAP, DOP, SCS, DAS, DBS, MLS, ANS

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2023/08/27
【スコア】　　：　788 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　2 か月
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Tech Stock, BlackBelt, 深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト第2版
【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

機械学習の前提知識がほとんどなかったため、TechStock の模擬試験と並行して G 検定のテキストで機械学習の勉強をしてから試験に臨みました。試験中はぱっと見でわかる問題が少なく、最初から最後まで一通り見た段階で 7 割くらいの問題に後からチェックのマークがついており、これは落ちたかもしれんな ......... と絶望したのですが、1 時間ほどかけて見直しをして、なんとか合格することができました。

機械学習の前提知識がない場合は、試験に頻出するアルゴリズムの特徴やユースケースは重点的に抑えておくとだいぶ安心できると思います。私が受けた時は、機械学習系の問題は「こういう分析をしたい場合にどういうアルゴリズムや手法を使えばよいか」という問題が多かったように感じました。

SageMaker をはじめとする AWS の各種サービスについても、そこそこ細かい部分が出題された印象でしたので、Blackbelt のコンテンツを利用して詳細な機能まで理解をしておけば、確実に合格はできると思います。