Как я готовился и сдавал экзамен.

В феврале 2021 года я сдал экзамен AWS Certified Machine Learning — Speciality (MLS-C01), на подготовку у меня ушло менее 3 месяцев. В этом посте я представлю вам обзор ресурсов и стратегий, которые я использовал для сдачи экзамена. Я надеюсь, что это сослужит вам хорошую службу в вашем путешествии по сертификации.

MLS-C01 — это одна из сертификаций продвинутого уровня, предлагаемых AWS, и она предназначена для лиц, занимающихся разработкой или наукой о данных. Согласно AWS, он проверяет способность экзаменуемого создавать, обучать, настраивать и развертывать модели машинного обучения (ML) с использованием облака AWS, в частности:

  • Выберите и обоснуйте подходящий подход ML для данной бизнес-задачи.
  • Определите подходящие сервисы AWS для внедрения решений машинного обучения.
  • Разрабатывайте и внедряйте масштабируемые, экономичные, надежные и безопасные решения машинного обучения.

AWS рекомендует иметь 1–2 года практического опыта разработки, проектирования или запуска рабочих нагрузок ML/Deep Learning (DL) в облаке AWS. Хотя у меня был опыт создания моделей ML/DL на локальном компьютере с помощью таких инструментов, как R и Python, у меня не было их рекомендуемого опыта в облаке. Мой самый практический опыт работы с AWS произошел во время подготовки к экзамену.

Одним из сложных аспектов этого экзамена является сбор учебных материалов. Существует множество онлайн-ресурсов и материалов, которые вы можете легко найти. Иногда вы утопаете в ресурсах, не добившись прогресса. Суть в том, чтобы стратегически подготовиться к намеченной дате экзамена, охватить важные темы и идти к нему. Вы не можете достаточно подготовиться к этому экзамену; учебные материалы могут быть неограниченными. Попытка получить высший балл — не лучший подход. Это экзамен «сдал-не сдал». Оценка является конфиденциальной для вас. Если вы знаете руководящие принципы и темы, которые вы выбрали с достаточной практикой; вы должны чувствовать себя хорошо об этом.

Обзор экзамена

Экзамен содержит 65 вопросов с несколькими вариантами ответов и несколькими вариантами ответов. Вопросы без ответов оцениваются как неправильные; штрафа за угадывание нет. Ваши результаты на экзамене сообщаются как баллы от 100 до 1000 с минимальным проходным баллом 750. Вы узнаете сообщение о прохождении/непрохождении экзамена сразу после подачи (для онлайн) и получите официальный значок и сертификат в течение 5 дней.

Вы будете протестированы в областях инженерии данных, исследовательского анализа данных (EDA), машинного обучения и глубокого обучения с использованием сервисов AWS. В отличие от других сертификаций AWS, помимо услуг AWS, этот экзамен также фокусируется на аспектах, не связанных с AWS, то есть на принципе ML и EDA. В приведенном ниже списке представлены основные домены контента и их весовые коэффициенты для экзамена. Это не исчерпывающий список контента и услуг.

Домен 1: проектирование данных (20%)

Этот домен занимается созданием и внедрением репозиториев данных, решениями для приема и преобразования данных. Ожидается, что вы будете знать, что делают эти службы и когда их использовать.

S3, Kinesis, Glue, RDS (Aurora), NoSQL(DynamoDB), пакетная обработка, конвейер данных, служба переноса данных (DMS), Lambda, пошаговые функции, Redshift, Lake Formation, Athena, QuickSight, EMR .

Домен 2: Исследовательский анализ данных (24%)

Этот домен в основном не связан с AWS. Если вы посещали занятия по статистике или занимались анализом данных, вы в хорошей форме. Он включает в себя методы разработки признаков, такие как горячее кодирование, нормализация, стандартизация, обработка пропущенных значений, преобразование, понимание базовых методов визуализации, распределение или обнаружение выбросов. Кроме того, вам могут задать вопрос об использовании службы визуализации, такой как Athena, QuickSight, и средства обработки больших данных, такого как EMR, в сочетании с другими службами.

Домен 3: Моделирование (36%)

Моделирование — самый важный раздел экзамена. Он рассматривает формулировку бизнес-задач как задач машинного обучения, выбор соответствующих алгоритмов, моделей обучения, настройку гиперпараметров и модели оценки; все вращается вокруг службы подписи Amazon SageMaker с концепциями ML/DL. Я рекомендую вам прочитать и понять руководство разработчика SageMaker, включая архитектуру, встроенные алгоритмы и варианты их использования. Темы, связанные с этим доменом, следующие.

SageMaker, алгоритмы и концепции ML/DL, платформы глубокого обучения, нейронные сети, функции активации, настройка гиперпараметров, методы регуляризации, матрица путаницы.

Домен 4: Внедрение и эксплуатация машинного обучения (20%)

Этот раздел состоит из создания и внедрения решений машинного обучения для обеспечения производительности, доступности, масштабируемости, отказоустойчивости и отказоустойчивости, безопасности и мониторинга, развертывания в рабочей среде и понимания сервисов ИИ.
Ниже приведены темы, связанные с этой областью.

Автоматическое масштабирование, мгновенные типы, пакетное преобразование, добавочное и точечное обучение, логический вывод (эластичный вывод, конвейер вывода), SageMaker Neo, пограничные устройства, монитор модели (CloudWatch), высокоуровневые службы искусственного интеллекта, ECR, зона доступности (AZ) , безопасность (шифрование, VPC, IAM, CloudTrail).

Учебная литература

1. Курс Удеми

Первым шагом, который я сделал в этом путешествии, был курс Udemy, специальность AWS Certified Machine Learning Speciality 2021 — Hands On. Этот курс предоставляет общий обзор экзаменационных и учебных материалов. Это отличный курс для начала. Я смотрел его три раза. Во-первых, я просто смотрел курс, чтобы прочувствовать себя перед экзаменом. Большая часть раздела по разработке данных была для меня новой, хотя у меня был некоторый опыт построения конвейеров данных. Во-вторых, я смотрел лекции с заметками, справочным материалом и практической практикой. В-третьих, я пересмотрел курс за неделю до экзамена — к тому времени я сдал практические экзамены, изучил документацию AWS и другие справочные материалы. Я чувствовал себя хорошо о содержании и экзамене. Этот курс был только началом.

2. Документация AWS

Если есть один ресурс, который я должен порекомендовать, это будут собственные материалы AWS, включая документацию, обзор продукта и его варианты использования, часто задаваемые вопросы, курсы электронного обучения. Я настоятельно рекомендую курс AWS Cloud Practitioner Essentials (CPE) тем, кто плохо знаком с облачными концепциями и сервисами AWS. Он предоставляет обзор облака AWS независимо от конкретных технических ролей. Вас не будут спрашивать о CPE, но знание облачных сервисов AWS по таким темам, как безопасность и архитектура, полезно для понимания сервисов и систем, которые вам зададут на экзамене. Блоги AWS являются дополнительными источниками, если вы хотите подробно разобраться в конкретных алгоритмах или вариантах использования сервиса.

3. Практические экзамены

Практические экзамены важны. Во-первых, это дает вам представление о том, на каком этапе подготовки вы находитесь. Это не значит, что у вас получится лучше или хуже, но это хороший показатель. Во-вторых, это побуждает вас мыслить стратегически с точки зрения экзамена во время учебы; как правило, вы просто пытаетесь понять или запомнить. Я обнаружил это во многом, когда сдавал первый тренировочный тест, который я сделал плохо. Я думал, что знаю много о материалах. Я ошибся, в основном из-за того, что не имел достаточно практики в сценарии экзамена. Наличие ожиданий относительно того, как задаются вопросы, добавляет еще одну точку зрения на исследование. Я практиковал экзаменационные курсы Udemy. Кроме того, я пробовал каждый практический онлайн-тест, включая викторину курса AWS.

Стратегии и советы

Большинство вопросов основаны на сценариях использования, когда вам будет задан вопрос о реальной бизнес-проблеме. Некоторые вопросы занимают целый абзац, некоторые даже больше. Не обращайте внимания на длину вопросов. Постарайтесь понять вопросы, записав в уме ключевые фразы и определители, такие как эффективный, рентабельный, не требующий обслуживания, и придумайте возможные ответы, прежде чем рассматривать варианты. Вам не разрешается делать физические заметки. Используйте технику исключения, чтобы уменьшить количество вариантов ответа. Вы должны быть в состоянии исключить один или два варианта без особых усилий. Некоторые опции не будут иметь смысла, они просто отвлекают внимание. Вариант исключения еще более полезен, когда вы сталкиваетесь с вопросами из темы, с которой вы не знакомы. Если вы можете исключить один или два варианта, вы увеличиваете шанс получить правильный ответ с 25% до 33% или 50%. Если вы планируете сдавать другие экзамены AWS, такие как AWS Certified Cloud Practitioner, сдайте их в первую очередь. Помимо предоставления основы для экзамена по специальности ML, вы получаете скидку 50% на следующий экзамен.

Планирование экзамена

Вы можете перейти по ссылке AWS Certification и создать учетную запись, чтобы запланировать экзамен. Выберите подходящие экзамены из списка, PSI или Pearson VUE. Даты экзаменов известны. Я выбрал онлайн-версию Pearson VUE. Вы можете зарегистрироваться за 30 минут до начала. Это должен быть довольно простой процесс, учитывая, что вы предварительно прочитали инструкции и рекомендации. Вы можете сдать экзамен после завершения регистрации. Ваше время начинается с момента, когда вы видите первый вопрос на экране. Это трехчасовой экзамен. Помните, что вам не разрешено делать заметки или использовать калькулятор. Во время экзамена вы можете пометить или пропустить вопросы для последующего просмотра. Воспользуйтесь преимуществами этих вариантов. Не тратьте слишком много времени, пытаясь ответить на сложный вопрос. Отметьте это и вернитесь позже. Выносливость является ключевым фактором, примите все необходимые меры, чтобы быть продуктивным.

В целом, я нашел этот сертификационный экзамен сложным, но, безусловно, выполнимым при правильной стратегии, учебных материалах и практике. Я надеюсь, что этот пост был полезен в вашей подготовке к MLS-C01. Спасибо за чтение. Желаю вам всего наилучшего на пути к сертификации в облаке AWS!

Ресурсы

  1. Сертифицированная специальность AWS по машинному обучению 2021 — Практика!
  2. Основы работы с облачными сервисами AWS

2. Готовность к экзамену: специальность машинного обучения AWS

3. Вопросы по обучению и сертификации AWS

4. Полный практический экзамен AWS по машинному обучению

5. Сертификат AWS по машинному обучению: 3 ПРАКТИЧЕСКИХ ЭКЗАМЕНА