【ユーザ名】　：　ryosuke1986
【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, AIF, SAA, SOA, DVA, DEA, MLA, SAP, DOP, SCS, 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】　　：　2025/02/10
【スコア】　　：　849 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
【テキスト】　：　Cloud License, BlackBelt
【AWS公式模擬試験】：　いいえ

【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

想像していたよりも簡単でした。問題文や選択肢の文量も SAP と比較するとかなり少ないです。途中お手洗いで中座したものの、1 周解き終えて 60 分くらい時間があまり、20 問程度の見直しを行って余裕をもって終了しました。
Cloud License と類似問題が 5 割ほど、初見でも解ける問題が 2-3 割ほど、よくわからない問題が 1-2 割ほど、という感じでした。

CloudLicense の問題を 8 割程度、理解して解けるようになっておけば合格できると思います。
勉強時間があまりとれなかったため、模擬試験は利用せずに 問題と解答、解説内容を理解することに時間を使いました。G 検定の本も買いましたが、時間なくてあまり読めませんでした。

CloudLicense を繰り返せば自然と身につくとは思いますが、モデルが過剰適合した場合の対処方法や混合行列における各指標の計算方法、SageMaker での環境構築方法などはしっかり頭に入れておくべきです。特に SageMaker については BlackBelt まで確認しておくことで、関連した通信やセキュリティ周りの問題が出てきても対処できるようになります。
Kinesis の各サービスが何ができて何ができないのかについても整理しておくとよいでしょう。