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认证目录AWSMLS-C01
AWS专家级AI/ML

AWS ML Specialty

AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)

验证您在 AWS 平台上设计、实施和维护机器学习解决方案的专家级能力。涵盖数据工程、EDA、建模和 ML 运维。

免费试学第一章进入题库
65
正式考试题量
180 min
考试时长
750/1000
及格分
JR ACADEMY / 认证备考

匠人模拟题库

453道练习题
01 · 学懂每个知识点6 个学习章节
02 · 练习与查漏补缺专项练习 · 答案解析
03 · 用模考检验准备程度模拟考试 · 错题复盘

当前题库共 453 道练习题

认证概览考试范围学习路径报名与常见问题学员评价
01

先了解这张认证

认证概述

AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) 是 AWS 面向具有丰富 ML 经验的数据科学家和 ML 工程师提供的专家级认证,验证您在 AWS 上设计、构建、训练、调优和部署 ML 模型的全面能力。

考试领域

  • Data Engineering(数据工程)— 20%
  • Exploratory Data Analysis(探索性数据分析)— 24%
  • Modeling(建模)— 36%
  • Machine Learning Implementation and Operations(ML 实施与运维)— 20%

适合人群

  • 数据科学家和高级 ML 工程师
  • 有 2 年以上 ML 实践经验的技术专家
  • 希望验证 AWS ML 专家能力的技术负责人
  • AI/ML 解决方案架构师

考试档案

考试代码
MLS-C01
发证机构
AWS
题型
单选题 / 多选题
考试语言
English / 日本語 / 한국어 / 简体中文
证书有效期
3 年
考试费
$300
官方认证说明

你会学到的技能

SageMakerS3KinesisGlueFeature EngineeringXGBoostDeep LearningModel TuningA/B TestingEMRAthenaComprehendRekognitionLex

学完能做什么

  • 获得 AWS 官方认可的 Machine Learning Specialty 认证
  • 掌握端到端 ML 解决方案的设计与实施
  • 精通数据工程、特征工程和模型优化
  • 具备选择和调优 ML 算法的专家能力
  • 提升数据科学家和 ML 架构师岗位竞争力

适合这样的你

  • 有 2 年以上 ML 开发和数据分析经验的数据科学家
  • 希望获得 AWS ML 专家认证的高级 ML 工程师
  • AI/ML 解决方案架构师
  • 希望转型 ML 方向的高级软件工程师
  • 数据科学和人工智能专业的研究生

开始前需要什么

  • 1-2 年 AWS 云服务使用经验
  • 2 年以上机器学习/深度学习实践经验
  • 熟练掌握 Python 和 ML 框架(TensorFlow/PyTorch)
  • 扎实的统计学和线性代数基础
  • 了解数据工程和 ETL 流程
02

考试会考什么

20%

数据工程

Data Engineering

KinesisGlueEMR数据管道S3 数据湖数据格式转换
24%

探索性数据分析

Exploratory Data Analysis

数据可视化特征选择数据清洗统计分析降维数据分布分析
36%

建模

Modeling

SageMaker 内置算法深度学习超参数调优模型评估正则化集成学习
20%

ML 实施与运维

ML Implementation and Operations

模型部署A/B 测试SageMaker Neo边缘推理CI/CD模型监控
03

一步一步,准备好考试

6 个章节 · 学习路径

01MLS-C01 考试概述与备考指南免费试学02数据工程免费试学03探索性数据分析140 min04建模180 min05ML 实施与运维120 min06考前冲刺与实战演练60 min
查看完整学习路径

安排你的备考

课程学习时长
70h
有相关实操经验
6-8 周
从基础开始
10-14 周
建议日投入
1-2h

备考支持

  • 6 个系统化学习章节,覆盖考试 4 大领域
  • 453 精选练习题,每题附详细解析
  • 仿真模拟考试(65 题/180 分钟)
  • 错题本 + 智能复习,薄弱环节针对性突破
  • 学习进度可视化追踪
  • 同步 AWS 官方 MLS-C01 最新考纲

备考时,做好这些事

  • 65 题 180 分钟,平均每题 3 分钟,合理分配时间
  • 及格分 750/1000,不确定的题先标记跳过,回头再做
  • 排除法非常有用 — 先排掉明显错误的选项,剩下的再分析
  • 多选题会告诉你选几个,仔细看题目要求

这些误区要避开

  • 没有读完所有选项就选答案 — 题目经常有"最佳"答案和"正确但不最佳"的干扰项
  • 备考只刷题不理解原理 — 考试场景题需要理解底层概念
  • 忽略时间管理 — 在难题上卡太久,导致后面简单题没时间做
04

报名之前,你可能想问

MLS-C01 考试还会继续有效吗?

AWS 推出了新的 MLA-C01 (Associate) 认证,但 MLS-C01 (Specialty) 目前仍然有效。AWS 通常会提前通知认证退役计划。MLS-C01 侧重 ML 理论和算法深度,定位与 MLA-C01 不同。

MLS-C01 考试有多难?

MLS-C01 是 Specialty 级别认证,难度较高。考试涵盖 ML 理论(如 bias-variance tradeoff、正则化、算法选择)和 AWS 服务实践。建议有 2 年以上 ML 经验,且需要掌握统计学基础。通过分为 750/1000。

MLS-C01 需要掌握哪些 ML 算法?

需要了解监督学习(线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、XGBoost、随机森林)、无监督学习(K-Means、PCA、t-SNE)、深度学习(CNN、RNN/LSTM)以及推荐系统(协同过滤)等算法的适用场景和优缺点。

MLS-C01 考试费用是多少?

MLS-C01 考试费用为 $300 USD。如果您已持有 AWS 认证,可以使用 50% 折扣券,实际费用为 $150。考试时长 180 分钟,65 道题目。

备考 MLS-C01 需要学习深度学习吗?

是的,MLS-C01 考试包含深度学习相关内容,如 CNN(图像分类)、RNN/LSTM(时序预测、NLP)、迁移学习等。但不需要深入到论文级别,了解架构原理、适用场景和 SageMaker 内置算法使用即可。

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听听学过的人怎么说

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65 题 · 180 min

AWS DevOps Engineer Professional

AWS · 专业级

75 题 · 180 min

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