Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Training and Certification

人工知能で進化する人材開発

1 年と少し前に、私は LearnGeek の創業者兼プリンシパルである JD Dillon と一緒に人材開発 (Learning and Development: L&D) カンファレンスのエキスポホールでチャットボット、予測学習管理システム、ゲーム化されたコースのデモを見学していました。各ベンダーがそれぞれの人工知能 (Artificial Intelligence: AI) ソリューションを「未来の働き方」を推進する「AI 対応」と宣伝するにつけ、 AI という売り文句の滑稽さにジョークを飛ばし、決してまだ万能ではない現在の AIに対する認識が間違ってひとり歩きするさまを笑いものにしていました。 ただしそれでも、AI が職場学習における次の重要な話題になってきていることまでは否定しませんでした。AI がビジネスにもたらした影響を考えれば、驚くまでもないことです。IDC の予測ではエンタープライズアプリケーションの 75% が 2021 年までに AI を使用し、自動認識および AI 関連の支出は 522 億ドルに増加するとされています。最近 JD と私は L&D 分野における AI 活用の議論を進めることを目的として「人工知能で進化する人材開発」と題した共同プレゼンテーションを行いました。今こそ L&D が多岐にわたる AI の可能性や実務の発展に求められる具体的なステップを模索し、それによって AI 活用を段階的に推し進める時です。   AI とは 機械がある課題を解決する一連の規定されたルール (アルゴリズム) に基づいてタスクを実行するとき、この「インテリジェントな」一連の動作を AI と呼びます。ほとんどのエキスパートは AI の現在と未来を説明する際の便宜上、 […]

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AWS 認定の取得状況をシェアしよう

AWS 認定のデジタルバッジをより簡単にシェアして、所属している組織の雇用主や同僚に自分の AWS クラウドに対するスキルをアピールしやすくなったことをご存じですか。業界で広く認知されている資格である AWS 認定を取得すると、自分のクラウドレベルの高さを顕示して、スキルに対する信頼と信用を得るのに役立ちます。AWS 認定のデジタルバッジは、AWS 認定を取得していることを周りに知らしめることができます。 現在デジタルバッジは Credly の Acclaim プラットフォームを介して提供されており、柔軟な複数のオプションにより取得した認定資格を掲示および証明できます。ソーシャルメディアのニュースフィードに対してワンクリックでバッジをシェアしたり、ウェブサイト上で検証可能なバッジ組み込みツールを使ったり、取得したすべての AWS 認定のバッジをプロフィール上で公開できるオプションを活用したりできます。 私が最初に取得したAWS 認定は「AWS 認定ソリューションアーキテクト – アソシエイト」でした。取得したのは 2013 年、AWS でソリューションアーキテクトとして働いていた時です。その後 2014 年に「AWS 認定ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル」認定を取得し、2017 年にかけて AWS 認定プログラムをリードする立場となり、当時最新の認定であった 「AWS 認定クラウドプラクティショナー」の認定を取得しました。 このAWS 認定クラウドプラクティショナーはクラウドの基礎知識を証明するもので、今では AWS クラウドで成功をおさめる方法を学ぶクラウドビルダーやプロフェッショナルにとっての登竜門となるケースもよく見られます。 こうした私自身の AWS 認定ストーリーをここで皆さんに示したのは、いま述べたような認定取得の時期や状況を、第三者が簡単に確認できるということを説明するためです。Credly の Acclaim プラットフォームで 私のプロフィール を開いてみてください。今言ったことがわかると思います。AWS 認定を受けたすべての方に、LinkedIn のプロフィール、 E メールの署名、デジタル履歴書など、あらゆるところでご自身が取得した認定バッジをシェアすることをお勧めします。   AWS 認定の取得状況をシェアする理由 第一に、みんなでそれを祝うことができます。クラウドの初心者の方でも、データベースやクラウドセキュリティなどの各分野で何年もかけて技術的な専門知識を磨いてきた方でも、クラウドスキルの構築は、えてして多大な労力を伴う体験です。バッジそのものはもちろん認定を取得したという嬉しいニュースを、サポートしてくれた友人や同僚とシェアしましょう。 第二に、ご自身が獲得したクラウドスキルの信頼性を確立できます。AWS 認定を取得すると、特定のロールや技術的なトピックにおいて […]

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認知科学と学習 3: エラボレーションを使って概念の理解を強化する

このブログは、認知科学の原則を使って AWS クラウドの学習効果を高める方法に関するシリーズ記事の第 3 回(最終回)です。 このシリーズの前回と前々回では、プレゼンテーションや講義からの情報を受動的にインプットすることばかりに依存しないということが、いかに重要であるかについてを取り上げました。長期的な学習効果を強化していくためにはインプットばかりでなく、その情報を能動的に 記憶から引き出す(または思い出す) よう、セルフテストに挑戦することが大切です。またこの考え方をふまえ、 時間間隔を空けた反復学習 を実践することで、学習をより効率的かつ効果的にする方法についてもご紹介しました。 どちらの戦略でも強調されているのは、学習プロセスにおいては記憶が重要な役割を果たすということです。ある分野についてのプロフェッショナルになるためには、その分野に関する主要な概念や事実といった強固な基礎を身につけることから始める必要があります。たとえば機械学習 (Machine Learnning: ML) について言えば、そもそも特徴量エンジニアリングとは何かを知らなければ、ML モデルで特徴量エンジニアリングを実践することは不可能です。 しかしこれまでに説明してきたことを鑑みると、キーとなる情報を記憶するためにいたずらに反復学習を行うことが正しいとは限りません。情報に対する理解を深めるのに役立つテクニックがいくつかあります。そのうちの 1 つはエラボレーションと呼ばれるものです。 エラボレーションとは エラボレーションとは、学習中の新しい情報を既存の知識と関連付けていくことで、新たにインプットしている情報に詳細を付け加えていくプロセスのことです。エラボレーションのプロセスでは What (何を) 学習しているかよりも、学習中のトピックの背後にある How (どのように) や Why (なぜ) により重きを置きます。ここでは簡単な例を使って、この概念をより具体的につかんでいきましょう。 エラボレーションの実践 機械学習を例にとった場合、おそらく最初に直面するハードルの 1 つは、この分野特有の用語や概念についての語彙を理解することでしょう。そのためまず Demystifying AI/ML/DL や What is Machine Learning? といったトレーニングを受講し、そこに出てくる用語や概念について時間差学習によって小刻みにセルフテストを行います。 機械学習のタイプの違いを理解しているかを確認するセルフテストの問題の 1 つとして、たとえば以下のような問題があったとします(正解は1)。 次のうち、教師あり学習が最も適しているのはどれか答えなさい 画像内の鳥を特定する 購買傾向に基づいてある集団をより小さな集団にグループ化する データセット内の特徴量の数を減らす クレジットカード取引データ内の異常を特定し、不正としてラベル付けする この問題やその他の同様の問題に正解することはさほど難しくありません。つつまり、回答にあたって教師あり学習ついて深い理解が必要な問題とは言えません。フォローアップの問題に挑戦することでエラボレーション、つまりこのトピックに関する詳細を付け加えていきます。こうすることで、より深い理解が得られます。 以下に示すのは、この状況またはその他の同様の状況でフォローアップエラボレーションとして活用できる問題の例です。 「画像内の鳥の特定」が、どのように教師あり学習の良い例であるか説明しなさい 他の選択肢が、教師あり学習に適していないのはなぜですか 正解の選択肢に加えて、教師あり学習の適切なユースケースを他に挙げなさい 正解の選択肢が、教師なし学習の例でないのはなぜですか   エラボレーションが脳に与えるインパクト エラボレーションの問題が学習に大きな効果をもたらすメカニズムは、脳が情報を最も効果的に保存および取り出す仕組みと関連しています。長期的な観点では、脳内にある他の情報と密接に接続された情報(大きく強固に張りめぐらされたクモの巣状のニューロンをイメージしてください)は、そうでない情報、つまり他の情報との関連付けが乏しく接続の弱い状態で保存された場合と比べて、はるかに簡単に記憶から取り出せるようになります。エラボレーションの問題に取り組み、学習中のトピックに詳細を付け加える訓練を実践すると、先に述べたニューロン同士の密接な結合の形成につながります。 では、この エラボレーション の原則を AWS クラウドの学習に活用するにはどうしたらよいでしょうか。以下にいくつかのアイデアを示します。 フォローアップ問題に挑戦する。反復学習 (小テストの問題に解答する、メモカードでセルフテストをする、難しい ハンズオンラボ […]

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認知科学と学習 2: 時間差学習で知識の定着度を高める

このブログは、認知科学の原則を使って AWS クラウドの学習効果を高める方法に関するシリーズ記事の第 2 回です。 シリーズの第 1 回では、長期学習における反復学習の重要性について取り上げました。学習にあたっては数百のアマゾン ウェブ サービス (AWS) のサービスや機能に充分に留意しておく必要があります。すべてをより効果的に学習するには、ビデオを観たりドキュメントを読んだりして情報を受動的にインプットするだけでは不充分です。クイズやメモカードを使った学習、 ラボなどのハンズオンアクティビティを通したセルフテストを実行することで、学習中の情報を能動的に活用して、記憶から引き出す必要があります。 しかし多くの場合、多忙なスケジュールの中で継続的に反復学習を行っていくのは簡単ではありません。そこで有用なのが、時間差学習 (Spaced Practice) という概念です。 時間差学習とは、ある一定の期間中に徐々に時間間隔を広げて学習時間を分散させるというやり方です。     たとえば今週初めに視聴した Amazon S3 に関するビデオの内容に合わせて自身で作成したメモカードを確認するとします。メモカードでの学習にかかる総時間は約 60 分です。時間差学習ではこの時間を複数回に分散させることで、60 分間かけてすべてを 1 回で学習するよりもはるかに高い長期的学習効果を得ようとします。 この場合にカギとなるのは、覚えようとしている情報が記憶から消えてしまうギリギリのタイミングで復習を行うことです。このスイートスポットは人それぞれで異なります。 いずれにしても、学習中の情報が脳内の長期記憶に関連する部分に統合されるまでには時間が必要です。脳内からその情報を取り出すタイミングを遅らせる(または間隔を空ける)と、その情報は長期記憶を司るニューラルネットワークへより強く取り込まれます。間隔を空けずに行う反復学習は、この記憶の取り込みに要する時間を考慮しておらず、結果的に学習内容が短期記憶の範疇にとどまりやすくなります。   間隔を空けた反復学習は、長期記憶を格納する脳の領域に統合した後、記憶痕跡を活性化します。内側側頭葉は短期的な記憶を保存します。大脳新皮質は長期的な記憶を保存します。   Amazon S3 ビデオの例に戻りましょう。ビデオを見た直後に聞いたことをセルフテストすると、質問に回答する際には短期記憶の中から情報を引き出していることになります。情報を長期記憶に取り込むのに十分な時間がなかったためです。   ラーニングセッションまたはプレゼンテーションの直後に復習を行うと短期記憶が使用される。   時間差学習では、セルフテストを数時間あるいは数日の間隔を空けて行います。この時点で、情報を長期記憶に統合する時間があったことになります。テストへの回答は難しくなりますが、長期的には学習効果に大きな効果をもたらします。   ラーニングセッションまたはプレゼンテーションから間隔をおいて復習を行うと長期記憶が使用される。   では、AWS クラウドの学習に時間差学習を活用するにはどうしたらよいでしょうか。 以下にいくつかのアイデアを示します。 集中詰め込み式をやめ、学習を小さなチャンクに切り分ける。 1 週間休むことなく勉強すると短期的には有効に感じられるかもしれませんが、長期的には学習効果が低くなってしまいます。そのかわりに数百におよぶ AWS トレーニングを活用してください。トレーニングの多くはオンラインで受講できるショートトレーニングコースで、これを活用するとインプットからある程度の間隔 (数日間というよりは数週間程度の期間にわたって) をおいて簡単に学習内容を復習できます。 ラーニングパスを選択し、独自の間隔で学習スケジュールを立てる。 AWS のラーニングパスは一連のコースと試験で構成されており、このパスに従って学習を進めることで AWS […]

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認知科学と学習 1: 反復学習テクニックを活用した学びの効率化

アマゾン ウェブ サービス (AWS) の 175 を超えるサービス群、数百にもおよぶ機能、クラウドコンピューティングの用語や概念という新しい語彙。これらは AWS の構築を学ぼうとする際に最初の壁となり立ちはだかります。この壁は多少険しいものに感じられるかもしれません。また、情報を受動的にインプットする学習法にばかり頼っていると、壁を乗り越えるのは難しくなってしまいます。 一方でこの障壁の高さを引き下げて、 AWS ビルダーとしての学習目標の達成を支援してくれるものもあります。人間にとって最も効果的な学習方法に関する、数十年にわたる研究から得られた認知科学的な知見、そして 数百に及ぶ AWS トレーニングポートフォリオ を活用できることです。 これからシリーズブログとして、数回にわたってこのテーマを扱っていきます。シリーズ内の各記事では、AWS のサービス、機能、および関連する概念をより効果的に学習し、結果としてより優れたビルダーになるために活用できる認知科学の原則に焦点を当てていきます。このシリーズでは次のテーマに基づいて概説していきます。 反復学習 時間差学習 エラボレーション   シリーズ第 1 弾となる今回は、反復学習についてご紹介しましょう。 反復学習の原則とは、学習者が以前に見たり聞いたりした情報を定期的に記憶から取り出して、その情報を使用して問題を解決したり質問に回答したりすることで、長期学習が強化されることと規定されています。 つまり反復学習とは、自分の記憶から情報を引き出す機会を学習者が自分自身に与えることです。 これは情報のインプットのみに重点を置いた、前述のアプローチとはまったく対照的です。学習した情報を保存するニューラルネットワークはその情報を繰り返し受動的に取り込むのではなく、自分の力で情報を思い出す(または記憶から取り出す)ことで強化されます。   通俗的な学習方法においては情報のインプットに重点を置く傾向がありますが、脳の学習方法に関する研究では、(反復: Retrieval により) 情報の取り出しを行うことが長期学習に不可欠であることがわかっています。   簡単な例を見てみましょう。2 つのグループがあります。どちらのグループも、Amazon S3 に関するプレゼンテーションに参加しました。それ以降 2 週間にわたり、1 つ目のグループ (反復学習グループ (Retrieval Group):RG) のメンバーは、参加したプレゼンテーションで紹介された主な概念やトピックを思い出せるかどうかを試す一連のクイズに参加します。 一方で 2 つ目のグループ (非反復学習グループ (Non-Retrieval Group):NRG) のメンバーは、プレゼンテーションで紹介され主な概念とトピックを繰り返す、一連のフォローアッププレゼンテーションに参加します。RG とは異なり学んだ情報に関するクイズやテストは受けません。 最初のプレゼンテーションから数週間さらには数か月後、RG は Amazon S3 に関連する記憶の保持に関して […]

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AWS Academy による高等教育への投資

世界中で高等教育が面している課題については、既知の事実であり嘆くべきことです。高騰を続ける学費は、教育への投資に対する利益率を減少させるばかりでなく、教育の享受のしやすさや公平性まで脅かし、企業が求める人材へのニーズと、卒業生が持つスキルのギャップも広げています。こうしたトレンドは、教育システムに対する信頼の危機を招いています。米国 Gallup polls の調査によると、2015 年以来、高等教育システムの信頼度は低下の一途を辿り、英国でも多くの学生が自身の能力の価値について懸念を持っていることが報告されています。 こうした動向は憂慮すべき一方、同時にイノベーションや連携への新しい扉を開いているとも言えます。高等教育機関には、学生たちがより良い学習体験を得て成果をもたらすことを視野に、競争力かつ創造性のある方法を見い出すことが求められています。そのため、従来のビジネスモデルやアプローチの見直しを図ることを余儀なくされています。 しかし、新しい世代の若者が社会に羽ばたく準備をする負担を、高等教育機関だけに押し付けるべきではありません。企業もその責任の一端を担い、教育機関と連携し支援することに対し膨大な動機付けが必要です。米国 Manpower Group の報告によると、世界中の企業の 54% が、最長では 10 年以上に渡り人材不足であると報告しています。アマゾン ウェブ サービス (AWS) では、お客様やパートナー様から、クラウドコンピューティング業界では、「量」と「質」の両方の側面でこのスキルギャップの課題が顕著になっている – 大学は雇用側が求めるレベルのクラウドスキルを身につけた十分な数の学生を輩出できていないと耳にします。この課題を効果的かつ意図的に解決し、必要な人材のサプライチェーンを構築するためには、産学連携が必要不可欠です。 AWS Academy で世界中の高等教育機関に投資を行っているのはこのためです。AWS Academy は、クラウドコンピューティングのエントリーレベル人材のパイプラインを構築するために設計され、AWS 公認のコース、教育者向けのトレーニングを無償で提供するプログラムです。私たちは高等教育がまだ世界的に労働力創出の重要な場であると信じています。そして、学生が需要のある役職に就職する準備をするのに必要なスキルやリソースが確実に教育者に行き渡るよう尽力しています。 では、産学連携とは言っても、効果的な連携とはどのようなものなのでしょうか。これまで、世界中の地方や都市部のコミュニティーで、小規模のコミュニティ・カレッジや大規模な研究機関で、この連携が形になっているのを目にしてきました。最も成功しているのは、卒業生の雇用適性について前向きかつフレキシブルで、熱意を持って取組んでいる教育機関です。   インド Charotar University の AWS Academy 認定講師、Sandip Patel 氏と学生たち   例えばインドの Charotar University of Science and Technology では、AWS Academy 認定講師である Sandip Patel 氏が地元のスタートアップ企業 2 社と連携し、学生に AWS のハンズオンプロジェクトワークを提供しています。地元のリクルーターが大学を訪れた際、20 […]

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AWS トレーニングと認定によるクラウドビルダーのトレーニング

アマゾン ウェブ サービス (AWS) のトレーニングと認定ブログがスタートしました。このブログでは、AWS トレーニングと認定 (T&C) が提供するサービス、業界の動向、ベストプラクティスなど、クラウドスキルの向上に役立つ、さまざまな情報をご紹介していきます。 AWS トレーニングと認定ブログ(英語版) (日本のマーケットに関係する内容は、日本語に翻訳して本ブログで公開します。) 今回は AWS T&C の誕生と変遷、T&C がお客様のクラウドスキルの構築と専門知識の証明をどうやって支援しているのか、そしてその訳を簡単にご紹介したいと思います。 ご存知の通り、クラウドテクノロジーは急速なペースで私たちを取り巻くこの世界を変えています。一方でまた、十分なスキルを持ったクラウドプロフェッショナルが不足していることも、おそらくご存知でしょう。451 Research の調査では、IT 意思決定者の 90% は市場にはクラウドスキルが不足していると回答しています。シンプルに、優秀なクラウド人材が不足しているのです。 そこで私たちの出番というわけです。AWS T&C は 2012 年に設立され、最初は私を含む 4 人の小さなチームから始まりました。AWS での仕事を始める以前に、私はモザンビークで子どもたちを教えるという機会を持ったことがあります。この経験が、私の人生を変えるものとなりました。私はそれ以前も、トレーニングの分野での仕事に従事していましたが、世界を教育するということこそが自身の使命だとわかったのが、このモザンビークでの体験でした。人々や組織がクラウドテクノロジーによって世界を変えていく、その支援をするためトレーニング戦略を構築する道を選んだのです。毎日が本当に刺激的です。そして今日、AWS でこの仕事を始めてから 8 周年を迎えました。 現在 AWS T&C では、500 を超える (しかもどんどん増えています!) 無料のデジタルトレーニングコースを提供しています。世界中の誰もが自分のペースで、さまざまな AWS のサービスについて学ぶことができます。また、世界中でクラスルームトレーニングを実施しています。このクラスルームトレーニングは、対面式のクラスルームのほかに、オンラインによるクラスルームトレーニングも提供しています。ラーニングパスは、ロール、ソリューション、または AWS パートナーネットワーク (APN) パートナーのニーズ別に分類されています。それぞれにおいて、推奨するコースや認定取得が示されており、スキルの向上や、実際に AWS のクラウドを使用するための準備に役立っています。また技術ロールに関係なく、多くの学習者がAWS クラウドの基礎を理解するために AWS クラウドプラクティショナーの基礎知識 (第 2 版) を受講しています。この入門コースでは、クラウドの概念、AWS […]

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AWS 認定試験の作成

2019 年 9 月現在、AWS 認定の取得者は 24 万人を超えました。すでに認定を取得された方の中には、AWS 認定試験とその設問がどのように作られているか疑問に思ったことがある方もいらっしゃるかもしれません。今回は AWS の AWS 認定テクニカルアーキテクトの 1 人として、試験開発プロセスの裏側をご紹介したいと思います。 驚かれるかもしれませんが、AWS 認定チームの誰一人として試験問題を作っている人間はいません。また、どのような設問を出題するかを決めることさえありません。これらは AWS の従業員と AWS の製品やサービスの使用経験を持つ顧客などで構成される AWS 内容領域専門家 (Subject Matter Experts: SME) たちのボランティアにより行われています。SME は自身の時間を割いて試験内容や設問の作成とレビューを行い、特定の役割や技術分野におけるコンピテンシーレベルの設定を支援してくれています。ソリューションアーキテクト、開発者、システムオペレーター、データベース管理者や、それぞれの認定試験に関する分野に合致した専門知識を有するその他の方々に支えられています。 現在提供している 12 の AWS 認定は、AWS のサービスを使用する個人の職務や技術的な専門知識を広範囲にカバーしています。そのため、新しい AWS 認定試験の作成は、対応する分野の職務経験がある SME を探すところからはじまります。 AWS 認定データベース – 専門知識認定の新設にあたっては、DynamoDB、RDS、Aurora、Neptune、Quantum Ledger の使用経験があるデータベースエンジニアやプログラマーを募集しました。年単位で長期にわたって関わる SME チームには、顧客、パートナー、AWS の従業員が混在し、関連性を保ちつつ多様な経験が認定に反映されるようにしました。   試験開発プロセス AWS では、の堅牢なプロセスに従って試験開発を行っています(以下を参照)。このプロセスのさまざまなステップの一部は、SME の参加によって支えられています。 ジョブタスク分析 (JTA) JTA […]

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AWS 認定で AWS データ分析の専門知識を検証する

AWS トレーニングと認定に AWS データ分析 – 専門知識認定の試験が新たに追加しました。これは、効率的で費用対効果が高く、セキュアな分析ソリューションを設計、構築、管理する専門知識を検証するためのものです。 この新しい試験には、収集、保存、データ管理、処理、分析、視覚化、セキュリティなど、あらゆる領域にわたる更新済みコンテンツが含まれます。AWS データ分析 – 専門知識認定を取得することで、AWS データ分析のエキスパートが設定する基準を満たしていることをアピールすることができます。 この認定は、以前 AWS 認定ビッグデータ – 専門知識と呼ばれていたものです。この新しい名称となり、データや分析に関する幅広い技術的スキルと経験を、認定が検証することにフォーカスしています。 この認定で、検証済みの専門知識を見つけて開発でき、組織のイノベーションの迅速化が実現します。この結果、チームはデータが幅広さおよび奥深さの両方を備えていることが確信でき、詳しい分析情報を提供できます。S&P Global のリードアーキテクトである Rob Koch 氏は、次のように述べています。「データの背後に隠れている価値を探ることは、どの組織にとっても非常に重要です。特定の目的のためにデータにアクセスし分析する能力を、戦略化することは重要です。それは、新製品もしくは既存の製品の場合でも、または 2 つの異なるデータセット間の新しい接続を発見する場合でも同じく重要な能力なのです。」 Koch 氏はまた、AWS データヒーローズの 1 人です。AWS データヒーローズとは、分析、データベース、ブロックチェーンテクノロジーに対する情熱を IT リーダーや教育者と共有する世界に広がるグループです。 AWS 認定はロールベースの特定の技術スキルに焦点を当てており、認定の取得で、同僚や組織のリーダーからひと目置かれる存在になれるでしょう。AWS データ分析 – 専門知識では、AWS のデータ分析サービスを定義し、データライフサイクル全体でどのように連携するかを理解する能力を示します。Koch 氏は基礎およびアソシエイトレベル、さらに専門知識の AWS 認定を取得しており、データ分析サービスの専門知識を持つ専門家に、この認定の取得を奨励しています。Koch 氏は次のように述べています。「この認定を取得することで、ビジネスニーズを満たしながら、適切なクラウドテクノロジーを活用した理想的なアーキテクチャシナリオを提供できる人材とともに作業を行う自信がつくでしょう。」 試験を受けるべき人 AWS で分析ソリューションを設計、構築、保護、および管理する 2 年の実務経験、かつデータ分析テクノロジーにおいて 5 年の一般的な経験を持つ人が対象です。推奨される知識と経験についての一覧は、「AWS Certified Data Analytics – Specialty exam […]

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