みんなの合格記(MLS-C01)
合格者の体験記について、試験対策の情報として是非ご活用ください。
◆登録情報
【ユーザ名】 ： wyxlyx
【会員プラン】： プロフェッショナル
【実務経験】 ： なし
【取得済み資格】： CLF, SAA, SOA, DVA, SAP, DOP, SCS, DAS, MLS
◆受験情報
【受験科目】 ： 【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】 ： 日本語
【受験日】 ： 2023/12/02
【スコア】 ： 788 点
【合否】 ： 合格
【学習期間】 ： 3 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, 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
【AWS公式模擬試験】： いいえ
◆セッション毎の正解率
【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
◆試験の感想
機械学習については初、知識ゼロの状態から勉強し始め、結構苦労した。
最初は G 検定の本から勉強したが、詳しい知識は ChatGPT で勉強した方がいいと思います。ネット上は機械学習についてよくまとめた記事があったため、むしろ教科書は要らないと思います。また、本サイトを 3～4 周したら、受かると思います。
◆受験者へのアドバイス
他の方にも書いていたように、AWS サービスにおいては機械学習の内容が主であり、一般的な機械学習の知識を把握していないと難しい。以下は把握すべき一般的な機械学習の知識
・CNN、RNN の使用ケース
・混同行列
・教師あり、教師なし、強化学習の区別
・回帰、分類の違い
・過学習の対策
AWS サービスに関しては、DAS (Data Analytics Specialist) を先に取得すると役立つかもしれない。以下の把握が必要
・Amazon Kinesis サービスの違い
・SageMaker で使用できるアルゴリズム
・Glue と Amazon Kinesis の使い分け
