AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) 完全学習ガイド

1. 試験概要

AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) は、AWS上での機械学習モデルの設計・構築・トレーニング・デプロイ・運用能力を検証する専門資格です。
データサイエンティストやMLエンジニアに最適な上級レベルの認定試験です。

📘 公式試験ガイド (PDF): AWS Certified Machine Learning – Specialty Exam Guide
🧩 問題演習: Cloud Pass MLS-C01 練習ページ

試験情報

• 問題形式：多肢選択 / 複数選択
• 試験時間：180分
• 推奨経験：AWS上でのMLソリューション設計・運用経験2年以上
• 主な領域：データエンジニアリング、EDA、モデリング、MLOps

2. ドメイン構成

試験では単なる理論ではなく、AWSサービスを利用して現実的なML課題を解決する力が問われます。

3. 学習戦略

(1) 機械学習プロセスの全体像を理解する

データ収集からモデル運用までのライフサイクルを理解しましょう：

• データ収集 → 前処理 → 特徴量エンジニアリング → モデリング → デプロイ → モニタリング

(2) 主要AWSサービスを習得する

• データ処理: S3, Glue, Redshift, Kinesis
• モデリング: SageMaker（組み込みアルゴリズム、AutoPilot、ハイパーパラメータチューニング）
• 運用: SageMaker Endpoint, CloudWatch, Model Monitor
• 自動化: Pipeline, Step Functions, Lambda

(3) 実践的な問題演習

以下のような質問を意識して学習を進めましょう：

• 「どのアルゴリズムがこのビジネス課題に適しているか？」
• 「コストを抑えつつモデル精度を維持するには？」
  👉 Cloud Pass MLS-C01 練習ページ

(4) 推奨ドキュメント

• 「Machine Learning Lens – AWS Well-Architected Framework」
• 「Amazon SageMaker Best Practices」
• 「Data Analytics on AWS」

4. 主要AWSサービスまとめ

5. 出題されやすいシナリオ

• 不均衡データセットの処理と適切な評価指標の選択
• SageMakerによる特徴量生成パイプラインの設計
• 自動スケーリング可能な推論エンドポイント構成
• モデルドリフト検出と自動再学習の設計
• Amazon Personalizeを用いたレコメンドシステム構築

6. 学習ロードマップ

7. 最後のアドバイス

• 各選択肢の「なぜ」を理解し、理論だけでなく実践に落とし込みましょう。
• 現実のビジネス課題に即したシナリオ思考を鍛えましょう。
• 模擬試験で時間配分と問題文の読み方に慣れておくこと。
• 試験当日は冷静に、論理的に判断してください。

今すぐ始めましょう

• 公式試験ガイド (PDF)
• Cloud Pass MLS-C01 練習ページ

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