【ユーザ名】　：　aaaa
【会員プラン】：　
【実務経験】　：　1年〜3年
【取得済み資格】：　CLF, AIF, SAA, DVA, SOA, DEA, MLA, SAP

【受験科目】　：　
【受験言語】　：　
【受験日】　　：　2026-03-18
【スコア】　　：　860 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　2週間
【受験回数】　：　1回目
【受験目的】　：　自己研鑽
【テキスト】　：　CloudLicenseのみ
【AWS公式模擬試験】：　

【分野 1】：　データエンジニアリング 20%
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【分野 2】：　探索的データ解析 24%
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【分野 3】：　モデリング 36%
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【分野 4】：　機械学習の実装と運用 20%
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■出題傾向 ・サービス：Amazon SageMaker（学習、デプロイ、Ground Truth、Feature Store、Pipelines あたり）、AWS Glue（DataBrew 含む）、Amazon Athena、Amazon Kinesis、Amazon Rekognition、Comprehend、Polly、Lex ・機械学習系：機械学習のライフサイクル、アルゴリズム選択（XGBoost、Linear Learner など）、モデル評価指標（精度、再現率、F1 スコア） ■難易度 AWS サービスの知識よりも、機械学習の専門知識の方が必要だったので、普段触らない人だと非常に難しいと思います。 データサイエンスの基礎（過学習の解消、欠損値処理、ハイパーパラメータ調整など）を知らないと、AWS の機能だけ覚えても解けない問題が多いです。 ■全体の感想 「AWS でどう組むか」と同じくらい「どの手法が適切か」が問われます。SageMaker の各機能の深い使い分けと、機械学習の高度な知識が必要です。

■勉強方法 生成 AI の勉強モードを活用して、まず広く知識を詰め込みました。 その後、CloudLicense を 2〜3 周しました。 ■学習履歴の使い方 とにかく間違えた問題を何周もして、苦手な分野は問題と解答自体を覚えるようにしました。 ■ThinkFlow 疑問点があった際に利用しました。 ■受験テクニック 解き忘れがないように、頭から順番に解きました。