AWS 認定 機械学習 – 専門知識 合格体験記
テクノス2020年4月入社 M・Tです。
同期に刺激を受け、スキルアップの為の期間を頂きました。
題の通り合格しましたので学習方法等を共有します。
なお、学習前の私の知識、経験は以下の通りです。
・機械学習に対する知識 … 大学にて初歩範囲を受講
・AWSでの開発経験 … なし
・その他AWSの資格取得 … 約1年前にクラウドプラクティショナー(CLF)、ソリューションアーキテクト(SAA-C02)、デベロッパー(DVA)を取得
試験準備期間は3週間、うち学習時間は約150時間ほどでした。
まず、試験の概要についてまとめます。
AWS認定公式サイトによると、以下の内容が掲載されています。
「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。」
試験時間は180分間、問題数は65問、合格ラインは75%です。
以下、実際の学習内容になります。
1.Courseraの機械学習コース(実施時間:約40時間)
Machine Learning by Stanford University を受講しました。
スタンフォード大学の提供するオンライン講座です。修了証の発行は有料ですが、受講は無料です。
講義、配布資料は英語ですが、講義動画には有志の日本語字幕がついています。
しっかりした基礎の内容から、実装時の考え方まで広く教えてもらえました。
機械学習について、試験合格レベルはここ一本で十分なほどに学べます。
既に知っていた内容は、アドオンで速めつつ視聴しました。
2.AWS公式のラーニングパス(実施時間:約20時間)
AWS公式で受けられる下記のe-ラーニングを受講しました。
MLビルディングブロック:サービスと用語
データサイエンスの要素
機械学習アプリケーションの開発
試験準備:AWS認定 Machine Learning – Specialty
データエンジニアリング、学習の実施、運用と進める際に有用なAWSサービスについて学べます。
AWS経験が浅い場合、SageMakerなど初めて知る内容もありますが、
機械学習の基礎についてはCourseraにて学んだため、重複箇所は速めて視聴しました。
特に試験準備:AWS認定 Machine Learning – Specialty については試験形式の問題も掲載されているので、
必ず目を通してください。
3.公式ドキュメント、AWS Blackbelt の視聴(実施時間:約35時間)
公式のサービス別開発者向けドキュメント、サービス解説セミナーを視聴しました。
後述の模擬試験と並行で進めました。
開発者は当然学ばなければならない内容です。
まずは一通り目を通しましょう。
4.Udemyの模擬試験(実施時間:約50時間)※復習等を含む
ここまで学習した内容を補強するため、下記の問題集を購入しました。
AWS Certified Machine Learning Specialty: 3 PRACTICE EXAMS
AWS Certified Machine Learning Specialty: Full Practice Exam
ここまで登場していなかったサービス名も問題になっており、
AWSでの開発、機械学習を用いたサービスの実装経験がなかった私には特に点数を上げるための要因となりました。
問題解説ともに英語のため、翻訳アドオンを使う場合は用語の誤訳に注意してください。
これだけで足りるのか、と他の問題集も購入しましたが、
試験形式の問題でないもの、解説の無いものが多く上記以外は返金しました。
5.AWS公式の模擬試験(実施時間:約5時間)※復習等を含む
以前の資格取得特典で、公式の提供する本番形式の模試を無料で受けました。
結果は点数のみしか通知されないので注意しましょう。
Udemyでの学習開始時あたりに受けたので、点数自体はかなり低かったのですが、
本番とそう変わらない難易度の問題を解ける良い機会でした。
本試験では、ゆっくり120分ほどで一通り解き終わり、30分ほど見直しにも使いました。
ここまで学習していれば、時間が足りないことはないと思います。
時折未知のサービス名、想定しない運用方法なども聞かれましたが、
これは経験が浅いため致し方ないところです。
選択肢を選ぶ根拠はUdemyより少しシビアでした。しっかり復習していれば合格は問題ないと思います。
他の試験に合格している方は、受験料を半額にできる特典もあるので忘れないようにしましょう。
まずは機械学習の知識を修めなければならないため、少しハードルは高いですが、
学んだ内容は広く活かせるものになります。ぜひ挑戦してみてください。