MLS-C01AWS2025年最新問題更新

AWS Certified Machine Learning - Specialty

Cloud Passは、AWS MLS-C01（AWS Certified Machine Learning - Specialty）試験対策のための実践問題アプリです。

最新の出題傾向を反映した本番形式の問題、正確な解答、分かりやすい概念説明を提供します。インターネット上にある信頼性の低い AWS MLS-C01 ダンプに頼るのではなく、Cloud Passでは最新傾向に基づいた練習問題と詳細な解説によって、効率的に学習し、スコアを向上させることができます。また、AWS Certified Machine Learning - Specialty（MLS-C01）だけでなく、AWS・GCPの24種類の認定試験にも対応しており、クラウド資格を目指す受験者に最適な学習プラットフォームです。

📘361問をアプリで解いてみましょう

⭐ 実際のユーザーのMLS-C01合格レビュー

Cloud Passで合格したユーザーの生の体験談

Excellent exam questions to prepare for the actual certification exam

2025-11-17

I have found the cloud pass a helpful tool for the AWS certification preparation. In addition to the quality of the questions, the explanations are really good. I make sure I understand why a question is not correct from the explanation. I was lucky that the ML Engineer Associate test package was released a week before my exam date to prepare for the exam and pass it.

K*********

学習期間: 1 month

합격이용

2025-11-03

앱 문제의 절반 정도가 시험 문제랑 비슷했던거같고 그 외엔 개념 이해를 바탕으로 풀었네요. 만족합니다

김

김**

学習期間: 1 month

My go to prep material for my cloud journey

2025-10-27

I cleared the exam this month. Got a nice score too. Very thankful that I got to take this before I took my exam. It's very helpful and I was the key to how I pass the exam.

j***

学習期間: 1 month

📝 361の試験問題

2025年の最新更新された問題をご確認ください

Question 1

スマート製造向け分析企業は、18か国にわたる25,000台のCNC機から機械テレメトリを取り込む必要がある。各機器は20秒ごとに、最大サイズ1 KBで55フィールドを含むレコードを送信する。同社はすでに Amazon Kinesis Data Streams でこのストリームを取り込んでおり、取り込んだレコードについて毎時のサマリーを作成する必要がある。これらのサマリーは Amazon Athena で、8〜12個のフィールドを対象にクエリされる。取り込んだデータの変換と保存に対するカスタマイズを最小限に抑えつつ、これらの要件を満たすソリューションはどれか？

Question 2

モバイルゲーム会社のデータサイエンティストは、ゲーム内購入記録を Amazon DynamoDB テーブル（12 GB）に、広告インプレッションのログを Amazon S3（6 GB）の JSON ファイルとして保存している。Amazon SageMaker でコンバージョン予測モデルを学習するにあたり、管理オーバーヘッドを最小限に抑えつつ、player_id での簡単な結合と、最大 5 分のイベントタイムスタンプの許容ウィンドウを用いて単一の学習用データセットを準備する必要がある。必要な変換を実行するには、どのアプローチを使用すべきか？

Question 3

フィンテックのスタートアップのデータサイエンティストは、Amazon S3 上の 2 TB の Parquet データに対して 7 日・30 日のローリングウィンドウ集計を実行して学習用・テスト用データセットを生成する PySpark 3.3 スクリプトを実行する必要がある。さらに、設計特徴量の数（例: 40、80、160）やサンプルサイズ（例: 100k、500k、1M レコード）を切り替えながら前処理バリアント間でモデル性能を体系的に比較し、各実行で使用したパラメータと得られた評価指標を記録する必要がある。長時間稼働の Spark クラスターを管理することなく、出力は S3 でバージョニングされ、下流の SageMaker トレーニングで容易に消費できるようにしたい。モデルに最適なデータ変換を見極めるために、どのアプローチを用いるべきか？

Question 4

あるデジタルメディア系スタートアップは、構造化された CSV の購読レコード 3 TB と、半構造化の JSON クリックストリームログ 1 TB を、時間単位のパーティション (s3://company-data/{csv,logs}/dt=YYYY-MM-DD-HH/) で Amazon S3 に保存している。ML スペシャリストは、サーバ管理不要で、運用負荷を最小限にし、クエリごとの従量課金で、24時間以内に両方のデータセットに対してアドホックな ANSI SQL クエリを実行したい。最も簡単にこのデータをクエリする方法はどれか。

Question 5

あるライドシェアプラットフォームは、新規にオンボーディングしたドライバーが最初の30日以内に安全インシデントを起こすかどうかを予測するドライバーリスク分類モデルの構築を計画している。社内外12のソースのログを結合した結果、約8,200の生の特徴量があり、多くの特徴量ペアでピアソン相関が0.95を超えている。すべての特徴量を用いた勾配ブースティング分類器のベースライン学習は1回あたり3時間以上かかり、過学習が明確に見られる（学習AUC 0.96、検証AUC 0.79）。チームは元のデータセットからの情報をあまり失わずに学習を大幅に高速化したい。この目的を満たすために、どの特徴量エンジニアリング手法を用いるべきか？