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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AWS专家级🤖 AI/ML70% 通过率

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。

开始刷题查看学习路径

单次题量

483

题库总量

180m

考试时长

750/1000

及格分

$300

考试费

这张认证到底考什么

先把考试形式、适合人群、备考时长和学习范围讲清楚，再决定要不要投入时间。

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

你会反复碰到的核心服务

SageMakerS3KinesisGlueFeature EngineeringXGBoostDeep LearningModel TuningA/B TestingEMRAthenaComprehendRekognitionLex

学完以后你能带走什么

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

考试详情

考试代码

MLS-C01

发证机构

Amazon Web Services

时长

180 分钟

题目数

65 题

及格分

750/1000

有效期

3 年

考试费用

$300 USD

题型

单选题、多选题

考试语言

English, 日本語, 한국어, 简体中文

官方页面

打开官方页面

适合谁考

适合人群

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

开始前最好先有

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

考试域分布

这里不是装饰信息，它决定你应该先把时间砸在哪些知识域上。

学习内容分布

20%

1. 数据工程

Data Engineering

核心知识点

KinesisGlueEMR数据管道S3 数据湖数据格式转换

24%

2. 探索性数据分析

Exploratory Data Analysis

核心知识点

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%

3. 建模

Modeling

核心知识点

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%

4. ML 实施与运维

ML Implementation and Operations

核心知识点

模型部署A/B 测试SageMaker Neo边缘推理CI/CD模型监控

备考节奏

有 AWS 实操经验

6-8 周

零基础切入

10-14 周

建议日投入

1-2 小时/天

学习路径预览

6 章

MLS-C01 考试概述与备考指南

45 min

数据工程

120 min

探索性数据分析

140 min

建模

180 min

ML 实施与运维

120 min

考前冲刺与实战演练

60 min

同赛道认证对比

	AWS ML Specialty	AWS Advanced Networking	AWS Data Analytics Specialty
机构	AWS	AWS	AWS
级别	专家级	专家级	专家级
考试费	$300	$300	$300
时长	180 min	170 min	180 min
单次考试题量	65	65	65
有效期	3 年	3 年	3 年

备考技巧与常见失误

💡

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

⚠️

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

常见问题

如果你准备考 AWS ML Specialty，先从真题型练习开始。

483 道练习题、章节学习路径、模考、错题复盘和 AI 导师都在备考页里。

进入备考页

$39 起 · 前 2 章可免费试学

学员评价

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AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01)

这张认证到底考什么

认证概述

考试领域

适合人群

你会反复碰到的核心服务

学完以后你能带走什么

考试详情

适合谁考

适合人群

开始前最好先有

考试域分布

学习内容分布

1. 数据工程

2. 探索性数据分析

3. 建模

4. ML 实施与运维

备考节奏

有 AWS 实操经验

零基础切入

建议日投入

学习路径预览

同赛道认证对比

备考技巧与常见失误

常见问题

如果你准备考 AWS ML Specialty，先从真题型练习开始。

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