AWSの機械学習資格を取得するには？初心者でもわかる基礎から実務まで

資格•2025/2/1

はじめに

AWSでは、さまざまなクラウドサービスを用いて機械学習の開発や運用ができます。その中でも、AWSの機械学習資格を取得すれば、AWSのサービスを使ったMLプロジェクトを理解していることを証明できます。未経験や初心者の方にとっては、どんなサービスがあるのか、どうやって資格取得をめざせばいいか、戸惑うかもしれません。ですが、ポイントをおさえれば、初めての方でも十分に学習できます。ここでは、AWSが提供する機械学習領域のサービス概要や資格の位置づけを、できるだけわかりやすくお伝えします。

この記事を読むとわかること

AWSの機械学習資格で学べる基本的なサービスの概要
機械学習におけるAWSサービスの活用シーン
資格取得をめざす際の全体的な流れ
資格を取得することによって期待できるメリット
AWSを使った簡単なコード例のイメージ

AWSの機械学習資格とは

AWSには複数の資格がありますが、その中でも機械学習に特化したものがあります。資格を取得すると、AWSの機械学習サービスの活用や、機械学習パイプラインの設計・構築についての知識があることを示せます。初心者の皆さんが取り組む際には、資格のテキストで扱われる分野やサービスの関連性をしっかりイメージするのがおすすめです。例えば「データを収集・前処理する」「モデルを構築する」「学習や推論を行う」といった流れでAWSの各サービスが登場します。単純に暗記をするというより、実際のプロジェクトで使うイメージを重ねることで、学習もしやすくなるでしょう。

AWSの機械学習サービス概要

AWSにはいろいろなサービスがありますが、その中でも機械学習に活用できるものをいくつか紹介します。それぞれ使いどころが異なるので、実務イメージを抱きながら学習を進めるのが良いでしょう。ここでは特に代表的なサービスを見てみます。

Amazon SageMaker

Amazon SageMakerは、データの前処理からモデルの学習、デプロイまでを一貫して行えるサービスです。専用のコンソール上でNotebookを立ち上げ、データの読み込みやモデルの学習、推論のエンドポイント公開まで手軽に進められます。大きなデータを扱う場合でも、必要に応じて高性能なインスタンスを選択できるのが特徴です。また、学習プロセスの管理やパラメータの設定など、複数のステップが統合されているので、初心者にとっても取り組みやすいサービスといえます。

Amazon Rekognition

画像や動画解析に特化したサービスとして、Amazon Rekognitionがよく使われます。物体認識や顔検出、テキスト抽出などの機能が最初から用意されており、独自にモデルをトレーニングしなくてもすぐに利用可能です。例えば防犯カメラの映像解析や、画像内の特定の情報だけを自動的にピックアップするといったシーンで役立ちます。資格の勉強をする際にも、「画像処理をどのように行うか」という実務的な観点でイメージすると理解が深まるでしょう。

Amazon Comprehend

テキスト分析をするなら、Amazon Comprehendがあります。文章の感情分析やキーフレーズの抽出、言語判定などをAPIで利用できるサービスです。コールセンターの顧客対応ログから感情を読み取ったり、SNS上の投稿を分析したりするシーンが想定できます。資格学習では、文章データを扱う場面をどのように処理するかを理解しておくと、実務でもスムーズに活かせるでしょう。

資格取得のメリット

AWSの機械学習資格を取得すると、クラウドでのML開発フローを網羅的に理解している証明になります。具体的には、データの収集・準備からモデル構築、デプロイ、そして継続的な運用まで、一連の流れをAWSサービスでどう実現するかを学べます。また、社内外での評価にもつながりやすく、転職やキャリアアップを検討している方にもプラス要素が多いのではないでしょうか。さらに、実務でチームがAWSを利用している場合は、資格取得をきっかけに導入や活用提案をスムーズに行えるメリットがあります。

AWSの機械学習サービスは、単にモデルを学習するだけでなく、データの前処理や推論環境の構築など広範囲をカバーします。そのため、資格取得を機にエンドツーエンドの流れを把握できるのは大きな利点です。

資格試験の流れをざっくり把握する

AWSの機械学習資格では、機械学習の基礎知識やAWSサービスの特徴、導入・運用にまつわる内容が問われることが多いです。たとえば以下のような観点があります。

機械学習の一般的なプロセス（データ準備、アルゴリズム選定、モデル評価など）
AWS特有のサービスやアーキテクチャ設計
モデルをAWS上で運用・デプロイする際の考慮ポイント
セキュリティやコスト管理といったクラウド固有の要素

資格勉強では、これらを実際のユースケースと関連づけながら理解するのがおすすめです。暗記だけに頼らず、クラウド環境での運用を想像すると、サービス同士の関係が見えやすくなります。

AWSを使った機械学習の実務イメージ

ここでは、AWS上で機械学習を進めるときの流れをざっくりと説明します。実際の資格試験でも、この一連の流れを理解しているかどうかが問われる場面が多いです。

データの準備

最初にデータをAmazon S3などに格納しておきます。バッチ処理やストリーミング処理を活用して定期的にデータを更新するケースもあります。データが増大したり形式がバラバラな場合には、AWS GlueやAWS Lambdaを組み合わせて前処理を自動化することもあります。実務では、この前処理の段階が意外と手間のかかる部分なので、AWSのサービス連携を知っておくと効率化を進めやすいでしょう。

モデル構築と学習

データが準備できたら、Amazon SageMakerでNotebookインスタンスを立ち上げ、Pythonや各種ライブラリを使ってモデルを構築します。例えば機械学習フレームワークとしてTensorFlowやPyTorchを利用する場合も、SageMakerでのトレーニングジョブとして実行できます。 SageMakerのマネージドな学習環境を使うと、インフラ管理の負担を減らしてモデル開発に集中できるメリットがあります。ここをしっかり理解しておくと、資格試験でも有利になるでしょう。

デプロイと推論

学習したモデルは、そのままSageMakerのエンドポイントとしてデプロイできます。エンドポイントを公開すれば、API経由で外部から推論をリクエストできるようになります。例えばWebアプリケーションやスマートフォンから、画像をアップロードして物体を認識するといった仕組みを作ることが可能です。実務では、負荷に応じてスケーリングを自動化するなど、クラウドネイティブな運用がポイントになるでしょう。

資格取得への学習プロセス

初心者の皆さんがAWSの機械学習資格に挑む場合、まずは機械学習の基本用語を整理しながら、AWSの主要サービスをざっと触ってみるのがおすすめです。例えば、データをS3にアップロードする、SageMaker Notebookインスタンスを起動してみる、といった簡単な操作から始めると良いかもしれません。また、AWS CLIやboto3を使ってサービスを呼び出す体験も並行して行うと、試験範囲への理解が深まります。実際に手を動かすことで、実務でも同じような流れを再現できるでしょう。

SageMakerや他のAWSサービスを使う際には、利用料金が発生することがあります。無料枠の対象外のサービスもあるため、利用開始時には料金体系を確認するようにしてください。

まとめ

AWSの機械学習資格は、クラウドで機械学習を実践するための知識を総合的に身につける良いチャンスです。データの準備からモデルの学習、推論用エンドポイントのデプロイまで、一連の流れをAWSサービスで体験することが重要になります。資格を取得する過程で、AWSのサービス連携やMLの基礎的なプロセスを深く理解できるので、実務での活用にもきっと役立つでしょう。ぜひ具体的なプロジェクトを想定しながら学習を進めてみてはいかがでしょうか。