会社の資格取得補助を利用してAWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)を取得しました
こんにちは、エンジニアのすずきです。
今月、会社の福利厚生に不合格でも全額負担という資格取得補助制度が追加されました。
「1年間つかわれなかったら制度廃止」とのことだったので、制度存続のために先陣を切ってこのたび試験を受けてきました。
今回受検した資格は、AWS Machine Learning Specialty (MLS-C01)というものです。
久しぶりの資格勉強だったので、できるだけ業務内容に近く、取得のハードルが低いもの(1~2週間で取得できそうなもの)を選びました。
SNSが嫌いな上エンジニアの知り合いもほとんどいないため、Web業界のことはあまり詳しくないのですが、以前「エンジニアが資格なんてとっても全く意味がない。試験勉強なんかしている暇があったら実務で手を動かした方がいいよ！」みたいな内容の投稿をチラ見しました。
重箱の隅をつつく系の問題が多い、または状況設定が古い問題が多い試験だったら確かに一理あるよな…と思いつつ、今回の試験(MLS-C01)については、機械学習エンジニアにとって、知っておかないとさすがに恥ずかしいレベルの内容だと思ったので、理解確認のために受けてみることにしました。
自分のレベル感
AWS
エンジニアになった頃(2020年9月)、旧AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C02)を取得。
業務ではEC2、S3、ECR、SageMakerを触るくらい。
機械学習
2022年8月から機械学習の案件に携わり、自然言語処理モデルBERTの応用モデル(TabBERT)をSageMakerでトレーニング、デプロイできるようになったくらいのレベル。
案件に入る前(2022年7月)に、以下のUdemyの機械学習講座を受けた(が、1ヶ月後にはほとんど忘れていた…)。
試験結果
859/1000 (合格点750)で合格しました。
180分 全65問の試験だったのですが、120分くらい余りました。
KinesisとSageMakerに関する内容が多い印象で、混同行列に関する問題は意外にも1問も出ませんでした。
また、モデルの適合不足や過剰適合(オーバーフィッティング)における対応を2~3つ選ぶ系の問題も多かったです。
自然言語処理関連の問題は4~5問出たと思います。
勉強内容
資格勉強が業務に影響したら本末転倒なので、とにかく効率を追求しました。
総学習時間は約20時間(2時間 × 10日)でした。
まずは、TechStockというAWS WEB問題集に課金し、全161問を1日でざっとみてわからなそうな分野を把握しました。
結果、機械学習まわりのAWSサービス(Transcribe, Comprehendなど)やアルゴリズム(SVM, NTMなど)をほとんど知らない(忘れていた)ことがわかり、これらの用語をObsidianというメモ帳にまとめました。
用語問題系以外では、Kinesis、Glue、EMRの使い方まわりの問題がよくわからなかったので、こちらについては別途調べました。
用語メモは昼休憩中に覚え、WEB問題集は5日かけて3週しました。
解けた問題は都度消していきました。
1週目: 140問 → 2週目: 100問 → 3週目: 30問
6日目からKindle Unlimitedにあった回答の怪しい問題集(130問)を3日間で3週しました。
9日目にAWS Skill Builderで公式の無料模擬試験を受け、試験前日(10日目)に残った問題とメモを見返しました。
試験を受けた感想
本番はTechStockと似たような問題ばかりでした。
Kindle問題集は類似問題対策としてやっておいてよかったと思いました。
Black Beltの確認やハンズオンは、時間に余裕があればやればいいと思います。
合格だけを狙うなら必要ありません。
おわりに
土曜の8:30に新宿のテストセンターに受けに行ったら、ヨドバシにガンプラ行列ができていました。
このブームに便乗し、新しい資格を取るのはやめて、家に積まれているHGUC ディキトゥス、HGUC ファントム、HGCE ロードアストレイ、RG 福岡νを作ろうと思います。
一応、採用情報も貼っておきます。
AWSやバックエンドの経験があれば、インフラ設計やパフォーマンスチューニングなどなんでもお任せします。
もしご興味があれば、採用情報ページの画面左下のボタンからチャット(かWeb通話)でお声がけいただけると幸いです。
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