MLS-C01AWS2025 최신 문제 업데이트

AWS Certified Machine Learning - Specialty

Cloud Pass는 AWS MLS-C01(AWS Certified Machine Learning - Specialty) 시험 대비를 위한 실전 문제 풀이 앱입니다.

최신 시험 경향을 반영한 실제처럼 구성된 문제, 정확한 정답, 명확한 개념 설명을 제공합니다. 인터넷에 떠도는 검증되지 않은 AWS MLS-C01 덤프 대신, Cloud Pass에서는 최근 출제 경향 기반의 연습 문제와 상세 해설을 통해 효율적으로 학습하고 점수를 끌어올릴 수 있습니다. 또한 AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)뿐만 아니라 AWS · GCP 자격증 24종을 한 앱에서 모두 학습할 수 있어 클라우드 자격증을 준비하는 수험생에게 최적화되어 있습니다.

📘361개의 문제를 앱에서 풀어보세요

⭐ 실제 사용자들의 MLS-C01 합격 후기

Cloud Pass로 합격한 사용자들의 생생한 경험

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*********

학습 기간: 1 month

합격이용

2025-11-03

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

김

김**

학습 기간: 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***

학습 기간: 1 month

📝 361개의 시험 문제

2025 최신 업데이트된 문제들을 확인해보세요

Question 1

전 세계 18개국의 25,000대 CNC 기계에서 오는 머신 텔레메트리를 수집해야 하는 스마트 제조 분석 회사가 있으며 각 기계는 20초마다 최대 1 KB 크기의 55개 필드를 포함한 레코드를 전송하고, 회사는 Amazon Kinesis Data Streams로 이미 스트림을 수집 중이며 Amazon Athena에서 8~12개의 필드를 대상으로 조회할 시간 단위 요약본이 필요할 때 수집된 데이터를 변환하고 저장하는 데 필요한 커스터마이징을 최소화하는 솔루션은 무엇입니까?

Question 2

모바일 게임 회사의 데이터 사이언티스트는 Amazon DynamoDB 테이블(12 GB)에 인게임 구매 기록을 저장하고 Amazon S3(6 GB)에 JSON 파일로 광고 노출 로그를 저장하고 있으며, player_id 기준으로 이벤트 타임스탬프를 최대 5분 윈도우로 정렬해 단순 조인을 수행하여 하나의 학습 데이터세트를 준비해 Amazon SageMaker에서 전환 예측 모델을 최소한의 관리 오버헤드로 학습하려고 한다; 필요한 변환을 수행하기 위한 최적의 접근 방식은 무엇인가?

Question 3

핀테크 스타트업의 데이터 사이언티스트가 Amazon S3에 저장된 2TB 파케이 데이터에 대해 PySpark 3.3 스크립트를 사용해 7일 및 30일 롤링 윈도우 집계를 수행하여 학습/평가 데이터를 생성하고, 생성된 특징 수(예: 40, 80, 160)와 샘플 크기(예: 10만, 50만, 100만 레코드)를 변경하면서 각 실행의 사용 파라미터와 결과 평가 지표를 체계적으로 기록해 비교해야 하며, 장기 실행형 스파크 클러스터를 관리하지 않으면서 산출물이 S3에 버저닝되고 이후 SageMaker 학습 단계에서 쉽게 소비되길 원하는 상황에서, 모델에 최적의 데이터 변환을 결정하기 위해 어떤 접근 방식을 사용해야 합니까?

Question 4

한 디지털 미디어 스타트업이 Amazon S3에 시간 단위 파티션(s3://company-data/{csv,logs}/dt=YYYY-MM-DD-HH/)으로 저장된 3 TB 규모의 구조화된 CSV 구독 데이터와 1 TB 규모의 반구조화된 JSON 클릭스트림 로그를 보유하고 있으며, ML 스페셜리스트가 최소한의 운영 노력으로 서버 관리 없이 다음 날까지 두 데이터셋을 대상으로 ANSI SQL 임시 쿼리를 실행하고 사용량 기반 요금제를 원할 때, 이 데이터를 쿼리하는 가장 단순한 해결책은 무엇인가?

Question 5

한 승차공유 플랫폼이 신규 가입 운전자의 첫 30일 내 안전사고 발생 여부를 예측하는 운전자 위험 분류 모델을 만들려는 상황에서, 내부/외부 12개 소스의 로그를 조인해 약 8,200개의 원시 속성을 보유하게 되었고 많은 피처 쌍의 피어슨 상관계수가 0.95를 초과하며 전체 피처로 그래디언트 부스팅 분류기를 학습할 때 실행당 3시간 이상이 소요되고 과적합(학습 AUC 0.96, 검증 AUC 0.79)이 명확히 나타나기 때문에, 원본 데이터의 정보를 크게 잃지 않으면서 학습 시간을 크게 단축하고자 할 때 어떤 피처 엔지니어링 기법을 사용해야 합니까?