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  • Week 1
    • 1.ML 수명주기(ML Lifecycle): 비즈니스 문제 정의부터 A/B 테스트까지
    • 2.ML용 데이터 저장소: S3·EFS·FSx for Lustre·데이터 포맷
    • 3.데이터 수집: Kinesis·Glue·배치 vs 스트리밍
    • 4.데이터 레이블링: SageMaker Ground Truth·액티브 러닝(Active Learning)·레이블 품질
    • 5.1주차 종합 복습: ML 개요와 데이터 엔지니어링 1
  • Week 2
  • Week 3
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합격 후기

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Machine Learning - Specialty

12주 · 총 60일 · Specialty

Week 1부터 시작 모의고사 65문항 풀기 AWS CLI 실습

노트·실습은 로그인 없이 볼 수 있고, 모의고사와 오답 복습은 무료 가입 뒤에 쓸 수 있어요.

MLS-C01 합격 후기 보기 →

시험 정보

전문 · 해당 도메인 실무 경험 권장
문항 수
65문항
시험 시간
180분
합격 기준
750 / 1000
응시료
$300
유효기간
3년

도메인 비중

데이터 엔지니어링20%
탐색적 데이터 분석24%
모델링36%
머신러닝 구현 및 운영20%
형식객관식·복수응답
선수지식없음(권장: ML/딥러닝 개발·운영 2년 이상 경험)
언어영어, 한국어, 일본어, 중국어 간체

혜택 & 꿀팁

  • 합격하면 다음 시험 50% 할인 바우처가 생깁니다. AWS Certification 계정의 "Benefits"에서 확인하고 재인증·다른 자격증 응시에 쓸 수 있어요(만료일이 있으니 그 전에 사용).
  • 인증은 3년간 유효하며 만료 전 재인증이 필요합니다. 재인증 때도 이 50% 바우처를 쓸 수 있어요.
  • 무료 재응시는 없습니다(매 응시 전액 결제). 첫 시도에 붙는 게 가장 저렴하니, 모의고사로 합격선을 넘긴 뒤 응시하세요.
  • 합격하면 Credly 디지털 배지가 발급돼 링크드인·이메일 서명에 붙일 수 있습니다.

자주 묻는 질문

MLS-C01 시험은 몇 문항이고 시험 시간은 얼마나 되나요?+

MLS-C01은 총 65문항이며, 시험 시간은 180분입니다. 문항은 객관식과 복수응답형으로 출제됩니다.

합격 점수는 몇 점인가요?+

1000점 만점에 750점 이상이면 합격입니다. 점수는 문항 난이도를 보정한 스케일 점수라 단순 정답률과는 다릅니다.

응시료는 얼마이고 어떻게 접수하나요?+

응시료는 미화 $300이며, Pearson VUE를 통해 시험 센터 또는 온라인 감독(프록터드) 시험으로 응시할 수 있습니다. 무료 재응시는 없어 매 응시마다 전액을 결제합니다.

자격증은 얼마나 유효한가요? 재인증은 어떻게 하나요?+

합격 후 3년간 유효하며, 만료 전 재인증이 필요합니다. 합격 시 다음 시험 50% 할인 바우처가 제공되어 재인증이나 다른 AWS 자격증 응시에 사용할 수 있습니다.

한국어로 응시할 수 있나요?+

네, 한국어를 포함해 총 4개 언어로 제공됩니다. 시험 등록 시 언어를 선택할 수 있습니다.

공식 시험 안내 시험 등록

트랙 구성

  • 심화 노트 60일 — 12주 커리큘럼, 전 주차 무료 공개
  • 모의고사 65문항 — 공식 시험 가이드 도메인 기반 오리지널 문항(무료 회원가입 후 이용)
  • 일일 연습문제 — 학습일마다 이해도 점검 퀴즈
  • 오답 복습 — 틀린 문항을 SM-2 간격 반복으로 재출제(무료 회원가입 후 이용)

1주차

  • Day 1ML 수명주기(ML Lifecycle): 비즈니스 문제 정의부터 A/B 테스트까지
  • Day 2ML용 데이터 저장소: S3·EFS·FSx for Lustre·데이터 포맷
  • Day 3데이터 수집: Kinesis·Glue·배치 vs 스트리밍
  • Day 4데이터 레이블링: SageMaker Ground Truth·액티브 러닝(Active Learning)·레이블 품질
  • Day 51주차 종합 복습: ML 개요와 데이터 엔지니어링 1

2주차

  • Day 1데이터 변환과 ETL: AWS Glue, Spark, 그리고 EMR
  • Day 2학습 데이터 파이프라인 자동화: Step Functions와 SageMaker Pipelines
  • Day 3데이터 증강과 합성: 부족한 데이터·불균형 데이터 대응
  • Day 4학습 데이터 저장·접근 최적화: Pipe 모드 vs File 모드·FSx for Lustre·분산 학습
  • Day 52주차 종합 복습: 데이터 변환부터 분산 학습 데이터 공급까지

3주차

  • Day 1데이터 정제: 결측치·이상치 탐지·중복과 오류 처리
  • Day 2특성 공학: 스케일링, 인코딩, 비닝
  • Day 3시계열·텍스트 피처와 고카디널리티 범주형 변수 처리
  • Day 4SageMaker 도구: Data Wrangler, Processing Job, Feature Store
  • Day 53주차 종합 복습: 데이터 정제와 특성 공학

4주차

  • Day 1차원 축소: PCA, t-SNE, 차원의 저주
  • Day 2특성 선택(Feature Selection): 필터·래퍼·임베디드 방식·중요도·다중공선성
  • Day 3데이터 시각화: 분포·상관관계·QuickSight·인사이트 도출
  • Day 4클래스 불균형 처리: 오버샘플링·언더샘플링·SMOTE·클래스 가중치·평가
  • Day 54주차 종합 복습: 차원 축소·특성 선택·시각화·불균형

5주차

  • Day 1통계 기초: 분포·중심 경향·산포·변환·표본과 모집단
  • Day 2상관관계 분석: 상관계수·상관과 인과의 차이·다변량 관계
  • Day 3데이터 누수(Data Leakage): 원인·탐지·예방과 시계열 누수·타깃 누수
  • Day 4검증 설계: 학습/검증/테스트 분할·교차 검증·시계열 분할·층화 샘플링
  • Day 55주차 종합 복습: 통계와 검증 설계

6주차

  • Day 1알고리즘 선택: 문제 유형별 매핑
  • Day 2SageMaker 내장 알고리즘 1: XGBoost·Linear Learner·K-Means·KNN
  • Day 3SageMaker 내장 알고리즘 2: 텍스트·이미지·시계열·추천
  • Day 4비지도 학습과 이상 탐지: RCF·PCA·IP Insights·토픽 모델(LDA/NTM)
  • Day 56주차 종합 복습: 알고리즘 선택과 SageMaker 내장 알고리즘

7주차

  • Day 1신경망 기초: 퍼셉트론에서 역전파까지
  • Day 2CNN(합성곱 신경망)과 컴퓨터 비전
  • Day 3RNN과 시퀀스 모델: LSTM에서 Transformer까지
  • Day 4학습 기법과 전이학습
  • Day 57주차 종합 복습: 딥러닝 정리

8주차

  • Day 1SageMaker 학습 작업: Estimator, 입력 모드, 분산 학습, Spot
  • Day 2하이퍼파라미터 튜닝(AMT): 베이지안·랜덤·Hyperband
  • Day 3과적합과 과소적합: 진단과 정규화·데이터 증강
  • Day 4학습 최적화: 배치 크기·학습률, 그래디언트 문제, Debugger/Profiler
  • Day 58주차 종합 복습: 학습·튜닝·일반화

9주차

  • Day 1분류 평가지표: 정확도·정밀도·재현율·F1과 혼동행렬
  • Day 2ROC/AUC와 임계값 조정: 곡선으로 읽는 모델 성능
  • Day 3회귀 평가지표: RMSE·MAE·MAPE·R²와 잔차 분석
  • Day 4모델 디버깅과 편향: SageMaker Debugger와 Clarify
  • Day 5Week 9 종합 복습: 평가와 디버깅

10주차

  • Day 1추론 옵션: 실시간 vs 서버리스 vs 비동기 vs 배치 변환
  • Day 2실시간 엔드포인트 운영: 구성·Auto Scaling·멀티모델 엔드포인트
  • Day 3추론 최적화: SageMaker Neo·Elastic Inference·Inferentia·추론 파이프라인
  • Day 4모델 배포 전략: A/B 테스트·Blue/Green·카나리·섀도·롤백
  • Day 510주차 종합 복습: ML 구현·운영 1 — 배포와 추론

11주차

  • Day 1모델 모니터링: SageMaker Model Monitor와 드리프트 대응
  • Day 2MLOps 자동화: SageMaker Pipelines·Model Registry·CI/CD
  • Day 3ML 보안: IAM 실행 역할·VPC 격리·KMS 암호화
  • Day 4운영과 비용: 비용 최적화·로깅과 감사·재해 복구
  • Day 511주차 종합 복습: 모니터링·MLOps·보안·운영

12주차

  • Day 1도메인 1·2 통합 복습: 데이터 엔지니어링 + 탐색적 데이터 분석
  • Day 2도메인 3 통합 복습: 모델링(알고리즘·딥러닝·튜닝·평가)
  • Day 3도메인 4 + 전체 종합: ML 구현·운영 복습 + 4도메인 교차
  • Day 44개 도메인 통합: 엔드투엔드 시나리오로 종합 정리
  • Day 5D-Day 마무리: 시험 구성·시간 배분·요구사항 번역표·함정 총정리