AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)
**AWS 認定の Specialty レベル** で **AWS ML 認定の最上位**。**ML Engineer Associate(MLA-C01)の上位** として、**深い数学 ・ アルゴリズム理解 + 設計判断 + 実装ニュアンス** が問われる高度試験。**シニア ML エンジニア ・ ML 専門コンサルタント ・ 研究開発者** を対象とします。
どんな試験?
試験は **CBT(Pearson VUE)or オンライン監督受験 / 65 問 / 180 分(MLA より長い) / 単一・複数選択 + ケーススタディ / 合格 750 / 1000 点 / 受験料 300 USD / 有効期限 3 年**。**ML 実務 1 〜 2 年 + 統計 ・ 線形代数 ・ 微積分の基礎** が前提知識。
MLA-C01 が SageMaker 操作 ・ サービス選択中心だったのに対し、**MLS-C01 は『なぜそのアルゴリズムが最適か』『なぜそのハイパーパラメータか』『なぜそのデータ前処理か』** が問われます。
主な出題範囲(公式試験ガイド)
Kinesis / Glue / Feature Store / Parquet / RecordIO。
EDA / 特徴量エンジニアリング / 不均衡対策(SMOTE)。
アルゴリズム選択 / HPO / 評価指標 / Cross Validation。
推論 5 種 / Quantization / Distillation / Inferentia。
30+ Built-in(XGBoost / DeepAR / RCF / LDA / FM 等)。
CNN / RNN / Transformer / 生成モデル / 強化学習。
Pipelines / Model Monitor 4 種 / Clarify / A2I。
VPC + Network Isolation / KMS / Differential Privacy / Bedrock Guardrails。
対策の方針
- MLA-C01 範囲を完全マスター: 本サイトの[AWS MLA-C01 教科書](/certs/aws-ml-engineer/textbook)で土台を完璧に。
- ML の数学的基礎: 線形代数(固有値分解 / SVD)・ 統計(分布 / 検定 / ベイズ)・ 微積分(偏微分 / 連鎖律)。
- 本サイトの[MLS-C01 教科書](/certs/aws-ml-specialty/textbook) で SageMaker Built-in 30+ アルゴリズム + 選び分けを暗記。
- 不均衡対策 ・ HPO 手法: SMOTE / Hyperband / Bayesian の使い分け。
- 推論最適化: Quantization / Distillation / Neo / Inferentia の選択肢。
- 過去問 ・ 模擬試験: AWS Practice Exam + Coursera / Udemy の MLS 講座。
MLS-C01 の学習を始める
本サイトでは MLS-C01 対策の **教科書本編(全 10 章)** と **演習問題** を公開しています。ML の数学的基礎 ・ データエンジニアリング ・ EDA / 特徴量 ・ Built-in アルゴリズム ・ HPO ・ 深層学習 ・ デプロイ最適化 ・ MLOps ・ セキュリティまで、合格に必要な範囲を体系的に学べます。
AWS ML 認定階層の比較
| AI Practitioner | ML Engineer Associate | ML Specialty(本資格) | |
|---|---|---|---|
| レベル | Foundational | Associate | Specialty(最上位) |
| 主眼 | 概念 ・ サービス選択 | SageMaker 実装 ・ MLOps | 数学 + アルゴリズム選択 |
| 問題数 / 時間 | 65 問 / 90 分 | 65 問 / 130 分 | 65 問 / **180 分** |
| 受験料 | 100 USD | 150 USD | 300 USD |
| 学習時間目安 | 40 〜 80 時間 | 150 〜 250 時間 | 200 〜 400 時間 |
よくある質問
- Q. AWS Certified Machine Learning - Specialty(MLS-C01)とは?
- A. **AWS 認定の Specialty レベル** で **AWS ML 認定の最上位**。**ML Engineer Associate(MLA-C01)の上位** として、深い数学 ・ アルゴリズム理解 + 設計判断が問われる高度試験。シニア ML エンジニア向け。
- Q. 試験形式と合格基準は?
- A. **CBT(Pearson VUE)or オンライン監督受験 / 65 問 / 180 分(MLA より長い) / 合格 750 / 1000 点 / 受験料 300 USD / 有効期限 3 年**。ML 実務 1 〜 2 年 + 統計 ・ 線形代数 ・ 微積分の基礎が前提知識。
- Q. MLA-C01 と何が違う?
- A. **MLA-C01 は SageMaker 操作 ・ サービス選択中心** で実装寄り。**MLS-C01 は『なぜそのアルゴリズムが最適か』『なぜそのハイパーパラメータか』『なぜそのデータ前処理か』** が問われ、より深い数学 ・ アルゴリズム理解が必要。
- Q. 学習時間の目安は?
- A. MLA-C01 合格者で **150 〜 250 時間**、未経験者で **200 〜 400 時間**。**Coursera ・ Udemy の AWS ML Specialty 講座 + Practice Exam** が王道学習教材。
- Q. 次のステップは?
- A. MLS-C01 → **AWS Solutions Architect Professional(SAP-C02)** で全体アーキテクトに進む、または **三大クラウド ML を揃える** 道があります。本サイトの[Azure AI-102](/certs/azure-ai-102) ・ [GCP Pro ML Engineer](/certs/gcp-ml-engineer)も。
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