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】 ： yasu123
【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】： SAA, SAP
◆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】 ： 2023/10/01
【スコア】 ： 821 点
【合否】 ： 合格
【学習期間】 ： 2 か月
【受験回数】 ： 1 回目
【受験目的】 ： 業務都合, 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
◆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
SAP は取得していたものの、微分や分散といった数学的知識からは 15 年以上遠ざかっており、ベイズって何 ? というレベルでした。
問題の配分は機械学習 5 割、AWS5 割の印象でしたが、聞いたことないサービス (Data Wrangler など) やクラウドライセンスに掲載されていない機械学習の基本的な知識を問われ、絶対に不合格だと思いました。SageMaker 組み込みアルゴリズムのパラメータや機械学習サービス (例 :Personalize や Comprehead など) の詳細設定については深掘しなかった為、試験中に物凄く後悔しました。奇跡的に合格しましたが、実務で生かせるかどうかは別で、勉強した知識をベースに Jupyter など使って実践する事でようやく入口に立てるかな、、、といった状況です。
◆受験者へのアドバイス
クラウドライセンス、Anaconda、Youtube で勉強しました。合格してみるとこんなものかというレベルでした。
・一般的なサービスについての問題についてはクラウドライセンスで 3 周 (SAP レベルの知識で問題ありませんでした)
・アルゴリズムを除く SageMaker の問題については、BlackBelt の Basic、Advance での学習 (丸暗記が理想) は必須
・その他の言語や画像の機械学習サービスも BlackBelt や動画で学習必須
・クラウドライセンスから派生する分散、微分などの基本的な数学の勉強
・Anaconda を使った Jupyter の実機操作
