AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) 시험 완벽 공부 방법

1. 시험 개요

AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) 시험은 AWS 클라우드 상에서 머신러닝(ML) 솔루션을 설계·구축·배포·운영할 수 있는 능력을 검증하는 전문 자격증입니다. 이 시험은 머신러닝 또는 딥러닝 작업을 2년 이상 수행해 왔거나, AWS에서 ML 관련 워크로드를 개발 및 운영해 본 경험이 있는 사람에게 적합합니다.

📘 공식 시험 가이드 (PDF): AWS Certified Machine Learning – Specialty Exam Guide 🧩 문제풀이 페이지: Cloud Pass MLS-C01 문제풀이

시험 정보 요약

• 형식: 객관식 및 복수응답형 문항 (문항 수 및 구성은 변동 가능)
• 권장 경험: AWS에서 ML 작업을 설계·개발·운영한 경험 2년 이상

2. 주요 도메인 및 특징

이 시험에서는 다음 주요 영역이 강조됩니다:

• Domain 1: Data Engineering (약 20%)
• Domain 2: Exploratory Data Analysis (약 24%)
• Domain 3: Modeling (약 36%)
• Domain 4: Machine Learning Implementation & Operations (약 20%)

본 시험에서는 단순한 서비스 나열이 아니라, 문제를 ML 관점에서 파악하고 적절한 AWS 서비스 및 아키텍처를 선택하는 능력이 요구됩니다.

3. 학습 전략 및 준비 방법

(1) ML 프로젝트 흐름 이해

머신러닝 솔루션이 완성되기까지의 흐름을 이해하고 각 단계에 어떤 AWS 서비스가 적용될지 파악하세요.
예를 들어:

• 데이터 수집 및 저장 → 특징(feature) 생성 및 탐색 → 모델 선택 및 학습 → 배포 및 운영
• 배치 처리와 실시간 처리, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 평가 및 재학습 등

(2) 필수 AWS 서비스 중심 학습

다음과 같은 서비스 및 개념은 특히 중요합니다:

• 데이터 저장/처리: S3, Glue, Redshift 등
• 머신러닝 플랫폼: SageMaker (학습, 튜닝, 배포)
• 분석/모델링: 알고리즘 선택 (회귀, 분류, 군집, 추천), 모델 평가 지표
• 운영/배포: 엔드포인트 설계, 자동화, 모니터링

(3) 문제풀이 중심 학습

문제를 풀면서 “왜 이 선택인가?”를 스스로 묻는 학습이 중요합니다.
예:

• “이 비즈니스 문제에는 어떤 ML 접근 방식이 적절한가?”
• “비용과 학습시간 트레이드오프를 고려할 때 어떤 솔루션이 유리한가?”
  👉 Cloud Pass MLS-C01 문제풀이

(4) 공식 문서 및 백서 활용

공식 시험 가이드뿐 아니라, AWS ML 관련 백서 및 서비스 안내를 통해 실무 운영 관점을 익히세요.

4. 핵심 AWS 서비스 정리

5. 자주 등장하는 시험 시나리오 예시

• 대용량 로그 데이터를 분석해 추천 시스템을 구축하는 설계
• 실시간 예측을 위해 SageMaker 엔드포인트 자동 스케일링을 설계하는 문제
• 학습 데이터셋에 불균형이 있을 때 어떤 평가 지표와 알고리즘을 선택할지 묻는 문제
• 모델 운영 중 성능 저하가 감지되었다면 어떤 대응 절차를 설계할지 묻는 문제

6. 학습 로드맵 제안

7. 마무리 조언

• 각 문제 상황에서 “왜 이 ML 접근 또는 서비스인가?” 를 설명할 수 있을 때까지 학습하세요.
• 이론만으로 끝내지 말고, 실습과 문제풀이로 개념을 체화하세요.
• 시험 당일에는 문제 지문을 천천히 읽고, 선택지 간 차이를 명확히 파악하세요.
• 충분한 휴식과 시간 관리를 통해 실전에서 최상의 컨디션으로 응시하세요.

지금 바로 시작하세요

• 공식 시험 가이드 (PDF)
• Cloud Pass MLS-C01 문제풀이

이 가이드가 시험 준비에 도움이 되기를 바랍니다!