SPOTO 100% 실제 모의고사 및 교육으로 첫 번째 시도에서 AWS MLS-C01 시험 합격

생태계는 번성하고 성장하고 있으며, 기존의 교육 방법으로는 이를 따라잡기 어렵습니다. AWS 머신러닝 자격증을 취득하고 이력서에 표시하면 기술 분석에 능숙하고 깊은 기술적 이해가 있음을 입증할 수 있습니다. 고용주와 관리자는 알고리즘, 프레임워크, 모범 사례에 대한 심층적인 이해와 이러한 지식을 실제 AWS 솔루션에 적용할 수 있는 역량을 갖추고 있다는 사실을 알 수 있습니다.

• 시장 수요:

기업에서 클라우드 기반 머신러닝 솔루션을 더 자주 사용함에 따라 AWS 머신러닝 전문 지식을 갖춘 직원에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 해당 분야의 수요가 많은 경우 자격증을 취득하면 시장성이 높아질 수 있습니다.

• 커리어를 발전시키세요:

이 자격증은 잠재적 고용주에게 AWS 머신 러닝에 대한 철저한 이해를 보여줄 수 있으며, 이는 경력 발전이나 새로운 일자리 전망으로 이어질 수 있습니다.

• 학습 기회:

인증 과정을 통해 AWS 머신 러닝에 대한 실무 경험을 쌓고 이 주제에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있습니다.

• 시장성:

AWS 플랫폼에서 머신 러닝 모델을 생성, 구현 및 유지 관리하는 데 필요한 기술을 갖춘 전문가로서 시장성과 평판을 높일 수 있는 자격증입니다.

• 경력 목표:

이 시험을 준비하는 대부분의 지원자는 이 자격증을 취득한 후 더 많은 돈을 버는 데 집중합니다. 그 이유는 AWS 자격증을 취득하면 고액 연봉을 받을 수 있는 직업을 원하는 사람들이 많기 때문입니다. AWS 자격증을 보유한 사람의 평균 연봉은 1,200만 달러이며, 기술력과 응시자의 전문 분야에 따라 수치는 더 높아질 수 있습니다.

AWS 머신 러닝 스페셜티의 연봉은 평균 $142,000입니다. 또한 이 금액은 개인이 직업을 발전시키면서 더 늘어날 수 있습니다. 따라서 이 자격을 취득하기 위해 노력한 만큼 상당한 급여를 보장받을 수 있습니다.

샘플 질문은 어디에서 찾을 수 있나요?

AWS는 웹 사이트에서 공식 샘플 문제를 제공하여 시험 준비에 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다. 이러한 문제는 AWS 팀에서 준비하며 실제 시험 내용과 밀접하게 일치합니다. 또한 다양한 온라인 포럼, 스터디 그룹, 모의고사 제공 업체에서 시험 준비를 보완할 수 있는 추가 샘플 문제를 제공합니다.

AWS MLS-C01 인증 교육 과정에 대한 정보

이 과정에서는 비즈니스 과제를 머신러닝 문제로 정의하는 방법을 배우고, AWS 플랫폼에서 머신러닝 솔루션을 설계, 구성, 배포 및 관리하는 방법도 배우게 됩니다. 이 강의의 목적은 AWS 공인 머신러닝 스페셜티 자격증 시험에 대비하는 것입니다.

• AWS에서 머신 러닝의 기초
• AWS 머신 러닝을 사용한 데이터 엔지니어링
• AWS 머신 러닝을 사용한 탐색적 데이터 분석
• AWS 머신 러닝을 사용한 모델링
• AWS 머신 러닝 솔루션 구현 및 운영
• AWS 공인 머신 러닝 전문가 시험 이해하기

AWS 교육 리소스:

1. AWS 교육 및 인증: 공식 AWS 웹사이트에서는 MLS-C01 인증에 맞춘 디지털 과정, 워크샵, 모의고사 등 종합적인 교육 리소스를 제공합니다. 응시자는 다양한 학습 경로를 탐색하고 자신에게 가장 적합한 교육 옵션을 찾을 수 있습니다.

AWS 머신 러닝은 어떤 테스트를 수행하나요?

The AWS Machine Learning certification can only get obtained by passing the MLS-C01 test. There are 65 questions in the 180-minute test. Multiple responses and multiple-choice questions get presented. In contrast to multiple choice questions, which only allow one valid response, thus multiple response questions allow two or more correct answers from a possible five or more. 

테스트는 크게 네 가지 부분, 즉 '도메인'으로 구성됩니다:

• 도메인 1: 데이터 엔지니어링
• 영역 2: 탐색적 데이터 분석
• 도메인 3: 모델링
• 도메인 4: 머신 러닝 구현 및 운영

AWS는 AWS 머신러닝 자격증을 보유한 사람은 고도로 기술적이고 머신러닝 알고리즘과 절차에 중점을 두지만 비즈니스 과제에 가장 적합한 머신러닝 방법과 이를 구현하는 데 적합한 AWS 서비스를 식별하는 방법을 알고 있다고 강조합니다.