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】 ： takason
【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, DBS, ANS
◆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】 ： 2024/07/20
【スコア】 ： 857 点
【合否】 ： 合格
【学習期間】 ： 3 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】 ： Cloud License, AWS認定資格試験テキスト＆問題集 AWS認定ソリューションアーキテクト - プロフェッショナル, BlackBelt, Exam Readiness
【AWS公式模擬試験】： はい
◆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
Cloud License と比較して、全体的に AWS サービスを問う問題が多かったと思います。
機械学習の知識はゼロからの学習だったため、CloudLicense の問題の選択肢に登場するアルゴリズムは網羅的にインターネットで調べて、できる限り初見のアルゴリズムが無くなるようにしました。
結果として、本番の試験でアルゴリズムを問う問題はスムーズに解けたと思います。
AWS サービスに関しては、Kinesis 関連の知識が多く問われた印象でした。
◆受験者へのアドバイス
一般的な機械学習アルゴリズムについては広く浅く、AWS サービスについては Kinesis, Glue, SageMaker について狭く深く学習するのが良いと思います。
機械学習アルゴリズムでは、再帰型ニューラルネットワークと線形学習にできることが多いので、正答となりやすい傾向にあるかと思います。
AWS サービスを活用したベストプラクティスでは、特別な要件が無い限り Comprehend や Transcribe などのマネージドサービスを活用したスリムな構造をイメージしてください。
試験全体としては、他の認定試験以上にいかに Cloud License の他に参考となるドキュメントを読むかが鍵になると思いました。
