AWS 認定 機械学習 – 専門知識 合格体験記
・自己紹介
こんにちはテクノス2020年10月入社S・Yです。
AWS 認定 機械学習を受験する前、以下のAWSの認定を取得した状況でした。
AWS 認定 クラウドプラクティショナー
AWS 認定 ソリューションアーキテクト – アソシエイト
・AWS 認定 機械学習 – 専門知識とは
AWS認定の公式サイトには以下のように書いてあります。
“AWS 認定 機械学習 – 専門知識は、開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方を対象としています。この試験では、与えられたビジネス上の問題に対する機械学習ソリューションを設計、実装、デプロイ、維持する受験者の能力が検証されます。”
引用:「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」
・試験について
全65問、正答率75%以上で合格です。
問題形式は、複数の選択肢から正しいものを選ぶ選択形式です。
問題分野は以下の4つです。
データエンジニアリング
探索的データ解析
モデリング
機械学習の実装と運用
詳細はAWS 認定機械学習専門知識試験ガイドに目を通すことをお勧めします。
・試験に向けての学習
学習から試験までの期間は3週間、学習には主にCoursera、Learning Path、Udemy模試、AWS 公式模試、AWS 公式ドキュメントを利用しました。
Coursera
機械学習の講座を受講。
機械学習について知らなかったため、これで基礎知識の学習を行いました。
動画は英語ですが、解説の日本語訳があるため、問題にはなりませんでした(いくつか訳がない項目があり、それらは翻訳サイトを利用しました)。
内容はアルゴリズムのユースケースを抑えることが重要でした。
内容がAWSのラーニングパスといくらか被っているため、内容があまりわからなかった場合でも、ラーニングパスに進んでみてもよかったかもしれません。
AWS Learning Path
以下のラーニングパスを視聴しました。
ML Building Blocks: Services and Terminology (Japanese)
The Elements of Data Science (Japanese)
Developing Machine Learning Applications (Japanese)
Machine Learning Security (Japanese)
Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning – Specialty (Japanese)
動画は英語ですが、日本語字幕があるため、問題はありませんでした。
内容はAWSのサービスの機能とユースケース、アルゴリズムのユースケースを抑えることが重要でした。
また、SageMakerがAWS MLを取得する上でとても重要なサービスであるため、SageMakerのドキュメントに一通り目を通し、サービスを把握することが重要でした。
時間があまりなかったため、できませんでしたが、他の動画内で紹介されるAWSのサービスについても、ドキュメントに目を通すことをお勧めします。
Udemyの模試
Udemyの以下の模擬試験を購入し、学習を始めました。
AWS Certified Machine Learning Specialty Full Practice Exam
AWS Certified Machine Learning Specialty: 3 PRACTICE EXAMS
10問のミニテスト2つと65問の模擬試験3つを繰り返し解きました。
間違った問題の解説と、それに関係するAWSのドキュメントを読んで覚えることを繰り返しました。
選択式なので、運で正解した問題がある可能性も含めて、正解したものも解説とドキュメントを読むことをおすすめします。
どのテストも1度目は55%程度の正答率だったので、合格に届いていなくても、気にしなくてよかったかもしれません。
問題を繰り返す際、できる限り問題の答えを気にせず、偽の選択肢と正しい選択肢の理由を気にするようにしました。
AWSの公式模試
AWS認定アカウントの特典を使用して無料で購入しました。
20問程度のミニテストで、試験前日に確認用のつもりで利用しました。
回答解説と、問題を見返すことはできないため、気を付けてください。
正答率は65%で合格点(75%)に届いていなかったため、不安でしたが本試験では無事合格できました。
・本試験について
ローカルテストセンターで受験しました。
試験室には貸し出されるペンとホワイトボードと身分証明書1点のみで、他にはなにも持ち込めません。
受験料は30,000円ですが、他のAWS認定に合格しているならば、AWS認定アカウントの特典から、受験料の半額クーポンを利用できるため、おすすめです。
試験は180分のうち、90分程度で一通り解き終わり、見直しを2周し、30~45分程度残った余裕を持った状態で試験を終了しました。
私以外に受けた人も試験時間は余って終わったので、余裕をもって焦らず解いていいと思います。
・まとめ
全体的に、SageMakerのサービスと機械学習のアルゴリズムの重要性が高かったと感じました。
サービスのユースケースやソリューションは、全体を進めるうちになんとなくわかるようになっていました。
この体験記が、これから機械学習を受けようとしている方の助けに少しでもなれば幸いです。