AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) – TÀI LIỆU ÔN TẬP

KIỂM TRA TRƯỚC KHI ĐẶT LỊCH THI. MLS-C01 không còn xuất hiện trong danh sách exam guide hiện hành của AWS (tra ngày 03/10/2026) — trang exam guide riêng của nó vẫn truy cập được, nhưng nó đã bị bỏ khỏi trang tổng hợp các chứng chỉ đang tổ chức. Vai trò này nay do MLA-C02 (Machine Learning Engineer – Associate) và AIF-C01 (AI Practitioner) đảm nhiệm.

Nội dung bên dưới vẫn có giá trị để học về ML trên AWS, nhưng hãy xác nhận trên trang AWS Certification là kỳ thi còn mở đăng ký trước khi đầu tư thời gian ôn theo mã này.

1. TỔNG QUAN KỲ THI

• Mã kỳ thi: MLS-C01
• Thời gian: 180 phút
• Số câu: 65 câu (50 câu tính điểm, 15 câu không tính điểm)
• Điểm đậu: 750/1000
• Lệ phí tham khảo: 300 USD
• Kinh nghiệm khuyến nghị: 2 năm trở lên phát triển và vận hành workload ML hoặc deep learning trên AWS

2. NỘI DUNG ÔN TẬP THEO 4 DOMAIN

Domain 3 chiếm hơn một phần ba đề — nặng nhất trong bốn domain.

Domain 1: Data Engineering (20%)

• Tạo kho dữ liệu cho ML: S3 data lake, EFS và FSx for Lustre cho huấn luyện.
• Thu nạp dữ liệu: Kinesis Data Streams, Data Firehose, Managed Service for Apache Flink, MSK; Glue, EMR, DMS.
• Biến đổi dữ liệu: Glue ETL, EMR với Spark, Lambda.
• Định dạng cho ML: RecordIO-protobuf, Parquet, CSV; chia tập train/validation/test.
• Điều phối: Step Functions, Glue workflow.

Domain 2: Exploratory Data Analysis (24%)

• Làm sạch dữ liệu: xử lý dữ liệu thiếu (xoá, điền trung bình/trung vị, mô hình hoá), xử lý ngoại lai.
• Xử lý dữ liệu lệch lớp: oversampling, undersampling, SMOTE, đặt trọng số lớp.
• Feature engineering: chuẩn hoá và co giãn, log transform, binning, one-hot encoding, label encoding, giảm chiều (PCA, t-SNE).
• Xử lý văn bản: bag of words, TF-IDF, n-gram, word embedding.
• Trực quan hoá: histogram, box plot, scatter plot, heatmap tương quan; QuickSight.
• Phân tích tương quan và chọn đặc trưng.

Domain 3: Modeling (36%)

• Diễn đạt bài toán kinh doanh thành bài toán ML: phân loại, hồi quy, phân cụm, phát hiện bất thường, gợi ý, dự báo.
• Thuật toán có sẵn của SageMaker: Linear Learner, XGBoost, K-Means, PCA, Factorization Machines, Random Cut Forest, DeepAR, BlazingText, Object2Vec, Seq2Seq, Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation, IP Insights, LDA, NTM, K-NN.
• Deep learning: CNN cho ảnh, RNN và LSTM cho chuỗi; transfer learning.
• Huấn luyện: epoch, batch size, learning rate, optimizer; spot training; distributed training.
• Tinh chỉnh siêu tham số: Automatic Model Tuning, early stopping.
• Đánh giá: confusion matrix, precision, recall, F1, AUC-ROC, ngưỡng phân loại; RMSE, MAE, R²; cross-validation.
• Chẩn đoán: overfitting so với underfitting, bias so với variance, regularization L1/L2, dropout.

Domain 4: ML Implementation and Operations (20%)

• Triển khai: real-time endpoint, batch transform, production variant cho A/B test.
• Khả năng mở rộng và sẵn sàng cao cho endpoint; auto scaling; nhiều AZ.
• Chọn hạ tầng: CPU so với GPU, loại instance, Elastic Inference, Inferentia.
• Bảo mật: IAM, VPC mode, mã hoá KMS, Security Group cho notebook và endpoint.
• Theo dõi: CloudWatch metric và log, Model Monitor để phát hiện drift.
• Dịch vụ AI dùng sẵn khi không cần tự huấn luyện: Rekognition, Comprehend, Transcribe, Translate, Polly, Textract, Forecast, Personalize, Lex.

3. BẢNG CHỌN THUẬT TOÁN SAGEMAKER — CHỖ ĐỀ HAY HỎI

4. LUYỆN ĐỀ Ở ĐÂU

Bộ đề luyện của chứng chỉ này được tổng hợp theo đúng các domain ở trên — danh sách đề nằm ngay phía dưới khối này. Làm hết đề là phủ được toàn bộ nội dung cần ôn, nên tài liệu này không kèm câu hỏi mẫu.

Cách dùng cho hiệu quả:

• Chế độ luyện — trả lời rồi bấm kiểm tra là thấy đáp án kèm giải thích ngay. Đồng hồ bấm riêng từng câu, nên bạn biết câu nào mình mất nhiều thời gian suy nghĩ nhất và nên đọc lại phần nào.
• Thi thật — đếm ngược đúng thời gian thi thật, không hiện đáp án tới khi nộp bài. Dùng để tập nhịp làm bài, đừng dùng để học kiến thức mới.
• Lưới số câu đánh chấm đỏ vào những câu bạn đã chấm mà sai, kèm tổng số câu sai. Quay lại đọc giải thích của đúng những câu đó trước khi sang đề mới.

5. TÀI LIỆU HỌC CHÍNH THỨC

• Exam Guide MLS-C01: https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/machine-learning-specialty-01/machine-learning-specialty-01.html
• Danh sách chứng chỉ đang tổ chức: https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/examguides/aws-certification-exam-guides.html
• Tài liệu SageMaker AI: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/

Lưu ý: Tỉ lệ 4 domain lấy từ Exam Guide MLS-C01 chính thức của AWS, tra ngày 03/10/2026. Nhưng xem lại cảnh báo ở đầu trang: mã này không còn trong danh sách chứng chỉ đang tổ chức của AWS.