쉽게 알아보는 AWS Certified Machine Learning - Specialty 자격증 취득 후기!

작년 말 텐서플로우 개발자 자격증에 이어 역시 같은 머신 러닝 분야의 공인 시험인 AWS Certified Machine Learning 시험에 응시하게 되었다.

구글에도 ML 시험이 있지만, 아직 Beta 버전이라서 Examtopics에 문제도 없고 공부하기가 어려워 보였다.

그래서 주변에 취득한 사람이 있어 정보도 얻기 쉬운 AWS ML로 선택하여 시험에 응시하게 되었다.

결론부터 말하자면, 난이도는 GCP랑 비슷한 정도?

머신 러닝 기초 지식이 있냐 없냐에 따라 또 난이도가 많이 갈릴 시험이다.

 

1. 우선은 어떤 퍼블릭 클라우드 시험이 그러하듯 해당 시험 주체의 CSP사의 인프라에 대한 지식이 많이 필요하다. 나같은 경우에 예전에 이미 관련하여 교육을 몇번 수강했었고, 이번에도 시험 응시 전 우연히 'Developing on AWS'라는 교육을 회사에서 3일 과정으로 제공받아서 AWS의 개발 환경, 인프라 등에 대해 보다 수월하게 접근할 수 있었다. 만약 AWS 환경 자체가 낯설다고 한다면, 머신 러닝 공부보다는 인프라에 어떤게 있는지 익히는게 먼저일 것이다.

 

2. 인프라에 대한 지식이 갖춰졌다면, 그 다음은 머신 러닝 지식이 관건이다. 나의 경우에는 애초에 머신 러닝 관련 팀에서 일을 하기도 하고, 석사 때부터 공부한 내용이어서 배경지식 상 큰 어려움은 없었다. 머신러닝 지식이 본인이 부족하다면 외부 강의 등을 통해 이 부분을 메꾸고 응시하는 것이 보다 수월할 것이다.

 

3. 기초 지식이 갖춰졌다면 다음은 실전이다. AWS에서는 실제 머신러닝/딥러닝이 필요한 비즈니스 케이스를 주고, 해당 상황에서 머신러닝 엔지니어 또는 데이터 사이언티스트가 어떤 방식으로 문제를 풀 것인지에 대해 묻는 경우가 대다수이다. 나의 경우에는 Examtopics와 같은 문제은행 사이트를 통해 연습을 했고, 구글링을 하면 문제집도 판매를 하는데 지인이 해당 파일을 갖고 있어서 그 문제집도 한번씩 다 풀어보고 시험에 응시했다. 또 잘 찾아보면 시험과 관련하여 필요한 이론/지식을 슬라이드 노트처럼 정리해놓은 문서도 있다. 해당 문서를 한번 보고 연습문제를 풀면 확실히 이해가 빨라진다.

 

4. 머신러닝 해결법을 아는 것도 중요한데, 나 같은 경우에 제일 헷갈리고 어려웠던 것은 '보안' 관련된 문제들이었다. IAM role이 어쩌고, bucket policy가 저쩌고... 문제를 풀다보면 몇몇 키워드로 귀결되긴 하지만 이 부분은 머신러닝을 기존에 잘 아는 것과는 별개의 문제라서, 연습문제를 통해 또는 실제 클라우드 실습을 통해 잘 이해하고 응시하는 편이 취득에 큰 도움이 될 것이다.

 

5. 문제는 65문항이고, 시험시간은 3시간이다. GCP처럼 주변환경이 정리정돈되어있어야하고 감독관이 캠을 이용해서 책상 여기저기를 비춰보라고 하니 참고하시길. 그리고 처음에 신분증 확인하는데 10분 이상 걸린다. 나 같은 경우 이 시간이 되게 짜증나고 길게 느껴졌다...

 

그래서 실제로 공부는 2주, 집중적으로는 1주일 정도 투자해서 또 하나의 자격증을 취득했다.

간만에 머신러닝에 대한 이론을 공부하고, 비즈니스 상황에서 머신러닝 엔지니어(데이터 과학자)의 문제 해결법에 대해 고민해보게 되어 좋은 시간이었다.

아마도 다음에 기회가 된다면 구글 ML 자격증에 도전하게 되지 않을까 싶다.