Kinh nghiệm đi thi cert Amazon Web Services Machine Learning - Specialty

> Full English here

1. Kiến thức và kinh nghiệm khuyến nghị của AWS:

Check this link for full details: click here

Có 4 phần kiến thức lớn trong cái cert này:

1. Data engineering: 20%
2. Exploratory data analysis: 24%
3. Modeling: 36%
4. Machine learning implementation: 20%

• 1-2 năm kinh nghiệm trong việc phát triển, kiến trúc, hoặc sử dụng những công nghệ ML/deep learning trên nền tảng điện toán đám mây của AWS
• Có kĩ năng giải thích những ý tưởng trực quan đằng sau các thuật toán ML
• Có kinh nghiệm trong việc triển khai và tối ưu các hyperparameter của các thuật toán ML
• Có kinh nghiệm với các framework dành cho ML và deep learning
• Có kĩ năng theo dõi quá trình huấn luyện các model và biết các giải pháp tốt nhất cho các tình huống cụ thể.
• Có kĩ năng triển khai, tổ chức model ra sản phẩm và biết các giải pháp tốt nhất cho các tình huống cụ thể.

2. Recommendation của mình:

Bằng này theo mình thì bao gồm 2 nội dung lớn:

• Machine learning (build,train,evaluation,deployment)
• AWS services dùng để thực hiện những cái ở trên trên infrastructure của AWS
• Bạn nên là 1 machine learning practitioner trước đó rồi, chỉ học thêm nền tảng của AWS thôi.

Trước khi thi thì đây là mình:

• 2 năm kinh nghiệm với machine learning & deep learning, nhưng phần xử lí, khai phá dữ liệu mình khá ngu (vì khúc đó dở dở ương ương học không kĩ), nên mình khá mất thời gian để ôn các phần kiểu như visualization nào dành cho bài toán nào, insight của data, các loại phương pháp đánh giá và usage.
• Khoảng 4 tháng tiếp xúc với AWS (thực ra cũng chưa biết gì nhiều, chỉ dùng chủ yếu S3 để storage với EC2 để làm server train model thôi, với 1 chút chút về IAM để manage user, resources các thứ), so don't worry, nothing's impossible :D
• Vừa đi làm vừa ôn thi trong khoảng 3 tháng, mình cũng bị tật delay nên các bạn hoàn toàn có thể hoàn thành sớm hơn.

3. Tài liệu để học và ôn thi:

• Course AWS Developer - Associate: để biết và làm quen với các service cơ bản của AWS, không cần thi cái này ai thích thì thi cũng được, youtube (học trên youtube, không bài kiểm tra, không engsub hay vietsub gì hết vì quá dài - 11 tiếng, nhưng được cái free), hoặc acloud.guru (mất phí, học có engsub, có quiz và hands-on lab, mình học ở đây vì được công ty pay hết mấy cái này)

• Course AWS Machine Learning - Specialty: học về cái bằng ở đây, mình học ở acloud.guru, nhưng mình mới phát hiện 1 course khác ở linuxacademy có vẻ đầy đủ chi tiết hơn và cũng đã recommend sếp pay cái này cho anh em học

• Developer Guide của các service & White paper của AWS: trong quá trình học và giải đề bạn sẽ cần phải tìm hiểu sâu hơn về các service, nên cứ bí service nào thì lên google tìm documentation của service đó ở trang aws để đọc là được, trong khóa học ở trên người ta cũng sẽ recommend resources thì các bạn cứ down về đọc, mình cũng recommend 1 White paper về Big Data solution on AWS mà mình thấy khá có ích ở đây

• Practice: Hãy thử nhiều service nhất có thể để có cảm giác về nó. Hãy chú ý SageMaker vì mọi thứ sẽ xoay quanh rất nhiều về nó. Đừng bỏ qua các hands-on lab nếu gặp chúng nó trong khóa học.

• Giải đề: lợi ích của học các course trả phí là nó sẽ có đề thi thử cuối khóa, mình đã giải qua các đề của Acloud.guru(có explanation), Whizlab(có explanation chi tiết, cái này có anh bạn tốt bụng cho mình mượn account) và Examtopic (cái này đừng tin theo đáp án của nó vì không chính xác đâu, hãy tự tìm hiểu documentation và các tài liệu khác để chọn đáp án, xem discussion của mọi người cho từng câu nữa), nói thật là mình chưa bao giờ pass khi thi thử :D, có thể do ẩu và nôn nóng. Đêm trước khi thi mình vẫn chưa yên tâm nên pay thêm 1 đề của Udemy(cũng có explanation chi tiết) để giải, tất nhiên là cũng fail luôn. Ngoài ra, AWS cũng có đề thi thử 20 câu nhưng tới 40$ khá chát và cũng không có explanation chi tiết nên mình không pay, chỉ giải cái đề thử free của nó thôi - link

• Ngoài ra, sẽ luôn có các service lạ như là AWS Batch, AWS Step Function hoặc Deeplens, DeepRacer, Iot Greengrass, Iot Core, etc. Hãy cố gắng đọc sơ qua để không bị bí những câu dễ dễ của services đó , nhiều khi nó xuất hiện trong những đáp án sai nhưng vì chúng ta không biết về nó nên bị phân tâm. Hãy ôn lại những kiến thức xác suất thống kê như Bernulli distribution, Binomial distribution, Poisson distribution, hệ số tương quan Pearson, ý nghĩa của residual plot, Naive Bayes, Full Bayes, etc. Hầu hết những câu mình bí hoặc không chắc trong đề thi đều là những câu dạng suy luận của xác suất thống kê này, cũng không nhiều, nhưng thà giết nhầm còn hơn bỏ sót chứ đúng không :))))

• Nên đọc thật kĩ câu hỏi và suy luận context khi nào nên dùng các service.

Ví dụ:

Giữa Step Function và Batch thì nếu bạn có 1 process đã hoàn chỉnh, bạn muốn chạy phân tán nó trên nhiều resource, có khả năng schedule, manage những công việc đó thì Batch là lựa chọn hoàn hảo.

Ngược lại bạn có 1 process trong đầu chưa thực hiện, bạn muốn stack nhiều bước và resource thành một dây chuyền xử lí để thực hiện process đó thì lựa chọn Step Function

Còn rất nhiều kiểu câu hỏi khác, như là kết hợp service như thế nào để hợp lí nhất, rẻ nhất, nhanh nhất, hiệu quả nhất, etc. Hãy giải đề và đọc explanation chi tiết để tự tìm câu trả lời cho mình.

4. Đi thi:

• Book phòng: ở aws.training (1 phòng 1 người thôi không phải 2 người :D)
• Đóng 300$.
• Nhớ chọn ESL (tiếng anh là ngôn ngữ thứ 2) để được cộng thêm 30 phút
• Chiến thuật làm bài: thời gian là 3 tiếng 30 phút, giải một lượt hết 65 câu, flag những câu không chắc chắn, sau đó quay lại check kĩ lại những câu chắc chắn (để chắc chắn rằng không mất điểm những câu này), sau đó mới tìm những câu để flag để đọc lại lần nữa và suy luận kĩ hơn. Với mình thì mình flag khoảng 15 câu ở lượt đầu tiên và mình đã dùng hết 3 tiếng rưỡi để check đi check lại được 3 lần cái đề ^^.
• Sau khi nộp bài sẽ có kết quả ngay đậu rớt nhưng không có điểm cụ thể.
• Khoảng 2 ngày sau thì kết quả điểm sẽ trả về ở mail và trang đăng kí thi.

Và đây là kết quả của mình hihi 😍