Обзор
Через три года после получения степени бакалавра в области компьютерных наук я почувствовал, что у меня есть сегментированные поверхностные знания во многих областях, таких как базы данных, сети и основы программирования. Однако я не мог представить себе, как все это сочетается в отрасли и как выбрать более специализированную область.
В этом коротком блоге рассказывается о подготовке к экзамену на получение сертификата AWS Machine Learning, почему это того стоит и как это помогло мне найти ответы на вопросы, которых у меня еще не было.
Подготовка к экзамену
Я рекомендую сначала сдать экзамен Cloud Practitioner (если вы еще не сдавали сертификаты AWS). Это поможет вам понять технический сленг/жаргон, который AWS бросает вам и ожидает, что вы будете знать. Я сдал экзамен по AWS ML, не имея опыта работы с AWS и имея только один курс по машинному обучению, поэтому экзамен по облачным технологиям был необходим. Кроме того, AWS предоставляет купон на 50% на последующие тесты, и, поскольку этот тест намного дешевле, вы фактически сэкономите деньги, пройдя этот тест в первую очередь.
Поначалу огромный охват материала казался невозможным, и я начал сомневаться в себе, смогу ли я действительно достичь этой цели без рекомендованного уровня опыта. Что сработало для меня, так это не увязнуть в специфике и итеративно повторять контент. Когда я начал собирать кусочки воедино, я вышел в интернет и подробно изучил каждую область с помощью коротких тематических сообщений в блогах.
В зависимости от того, являетесь ли вы экспертом AWS, пытающимся получить знания в области машинного обучения, или имеете опыт работы с машинным обучением, но новичок в AWS (как я), вам придется подходить к этому экзамену совершенно по-разному. Несмотря на то, что я только что сдал экзамен Cloud Practitioner, были термины AWS, о которых я никогда не слышал. Если вы находитесь в другом положении, ожидайте, что потратите много времени на изучение основ машинного обучения (мой папа описывает это как ощущение курса с большим количеством лекционного материала, который он в итоге посмотрел).
Дорожная карта
- ACloudGuru: я сделал это в первую очередь из-за формата лекций и лабораторных работ с гидом, чтобы вы запачкали руки и действительно были в восторге от того, что вы собираетесь узнать.
- Практические тесты: я купил 6+ тренировочных экзаменов на Udemy и сдал их в настройках экзамена. После этого убедитесь, что вы понимаете не только каждый вопрос, но и концепции, стоящие за ними. Чем больше вы практикуетесь, тем больше вероятность того, что вы заранее увидите все типы вопросов.
- Курс подготовки к экзамену AWS: это отличное всеобъемлющее учебное пособие, которое поможет вам проверить свои знания перед экзаменом. Пересмотрите все здесь! Он просматривает руководство по экзамену и находит в нем все пункты.
Почему это того стоит
На первый взгляд, сертификация AWS Machine Learning хорошо известна, уважаема и является конкретным показателем ваших способностей как в машинном обучении, так и в облачных технологиях.
AWS обучает реалистичной среде с несколькими важными ограничениями. Вот некоторые из них: стоимость, доступность (зоны доступности/регионы), масштабируемость (бессерверная), безопасность (IAM) и удобство использования (API). Это изменило мое мышление, помогло мне снять «студенческую шляпу» и надеть «индустриальную шляпу».
Как мне это помогло
Год назад я понятия не имел, какой карьерой хочу заниматься, кроме смутного представления, что она будет технической и, вероятно, будет связана с тем, что я изучаю в классе.
Как только я увидел плюсы и минусы работы с облаком и машинным обучением как с инструментами, их пересечение укрепило мой интерес к производственным моделям машинного обучения, развернутым в облаке для предоставления информации на основе данных.
Всего за год я прошел путь от старшекурсника, находящего свой путь в огромной области компьютерных наук, до аспиранта, специализирующегося на машинном обучении и преследующего эту цель.
Что дальше. Я надеюсь найти время для изучения и создания конвейеров машинного обучения и работы с реальными данными в больших масштабах!
