AWS、Microsoft、Googleの機械学習認定資格【前編】
“機械学習のプロ”を認める「AWS Certified Machine Learning - Specialty」とは？ 合格するには
大手クラウドベンダー3社は、キャリアアップに役立つ機械学習認定資格を用意している。AWSの機械学習資格「AWS Certified Machine Learning - Specialty」を取得するためのお役立ち情報をお届けする。
データから価値を引き出す「データサイエンス」の活用が企業の間で広がっている。データサイエンスを支える主な技術は、機械学習だ。企業は機械学習を活用すれば、人間によるプログラミング作業を省きながら、データを踏まえた正確な予測をしやすくなる。
こうした中、機械学習に精通するエンジニアが貴重な人材になっている。IT分野でのキャリア形成や転職を考えている人には、機械学習認定資格の取得がお勧めだ。中でも大手クラウドベンダーが認定している機械学習資格が支持を得ている。主要な例は以下の通りだ。
- Amazon Web Services（AWS）の「AWS Certified Machine Learning - Specialty」
- Microsoftの「Azure Data Scientist Associate」
- Googleの「Professional Machine Learning Engineer」
本稿はこの3つのそれぞれの特徴をまとめ、試験合格のための教材や学習方法を紹介する。
知っておきたい「AWS Certified Machine Learning – Specialty」の基礎知識
AWS Certified Machine Learning - Specialtyの試験分野は、
- データエンジニアリング
- 探索的データ分析（EDA）
- データモデリング
- 機械学習の実装と運用
の4つだ。
受験に当たり必要な知識は、
- データの取り込みと変換
- データのクリーニング
- データの視覚化
- ビジネス課題を機械学習で解決する方法
- 機械学習モデルのトレーニング
- AWSでの機械学習
など多岐にわたる。受験者は、AWSでの機械学習の開発と運用の実務経験が最低2年必要だ。
AWS Certified Machine Learning - Specialtyは65問で構成し、試験時間は3時間。受験料は300ドル。専用テストセンター、オンラインのいずれかで受講できる。対象言語は英語、日本語、韓国語、簡体字中国語。
事前に機械学習の腕を磨くには、機械学習トレーニングを受講することが有効だ。AWSは機械学習コース2つを無料で提供している。有料コースもある。以下の3つだ。
- 無料コース
- Practical Data Science with Amazon SageMaker（機械学習モデル構築ツール「Amazon SageMaker」を使ったデータサイエンスの実用）
- Deep Learning on AWS（AWSでの深層学習）
- 有料コース
- The Machine Learning Pipeline on AWS（AWSでの機械学習パイプライン＜処理の組み合わせ＞）
他にも試験準備として、Udemyのオンライン講座がある。これはAmazon SageMakerを扱い、AWS Certified Machine Learning - Specialtyで出題される内容を学べる。
中編は、MicrosoftのAzure Data Scientist Associateを取り上げる。
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