ITとかCockatielとか

技術のこととか。飼鳥(オカメインコ)のこととか。気になったこととか。基本的には備忘録。

E資格 2021#1 受験振り返り

※3/12:結果(合格)を追記。

対象者

  • これからE資格に取り組もうとしている方
  • コース受講の感触を知りたい方
  • 試験対策方法を知りたい方

E資格振り返り

  • E資格については公式サイト(JDLA)をご覧ください。
  • 実際に受講・受験するまでわからなかったことを含めて、一問一答形式で書いていきます。

なぜ受験したの?

  • AIについては数年前、とある研究会への参加をきっかけに興味を持ちました。
  • 普段の仕事でAIやデータ分析、Python等に関わっているわけではありません。
  • 2019年G検定に合格し、E資格にもトライしたいと思っていましたが、費用が高額なため控えていました。
  • ところが、ひょんなことから費用が捻出できることになったため、2020年12月にチャレンジを決めました。

いつ受験したの?

  • 2021#1 (2021年2月19日・20日)です。

試験時間は足りた?見直し時間はある?

  • 試験は120分で103問の出題でした。(回によって多少前後すると思います)
  • 私の場合は、全問回答+「後で見直す」とした問題の見直しが終わった時点で30分以上余っていました。
  • 計算問題はありますが、知識問題が大半なのでこれが順調に回答できれば時間は十分あると言えます。
    • ちなみに、計算問題等で私がメモ用紙を使用したのは4~5問程度でした。(余白が足りないということはなかった)
  • 余った時間で全問見直しをしましたが、それでもまだ10分弱ほど残っていました。(そのまま終了しました)

なぜ試験日が2日間あるの?

  • 試験はCBT(PCを使ってポチポチと解答する)です。
  • 受験者が任意の会場・時間を選択できます。

受験会場はどこ?

日や時間によって試験内容は同じなの?

  • わかりません。
  • 試験内容は規約により口外できないため、他の受験者の試験内容を確認することができません。
    ※一般的にCBT試験はいつでも・何度でも受験できるため、出題にはランダム性があります。

受講した認定プログラムは?費用は?

  • Zero to one 社のコースを使いました。
  • コース詳細や価格はHPで確認してください。
    ※最近は価格競争による価格改定があるので、まとめサイトの情報ではなく認定プログラムのページで確認しましょう。

なぜそのプログラムを選択した?

  • オンデマンドでいつでも受講できること。
    → 仕事があるため。この条件だけである程度絞られる。
  • Python線形代数はあまりなくてもよいが、機械学習は基礎から学べる事。
    ディープラーニングだけのプログラムもあるので、コンテンツの範囲には注意。
     基礎や機械学習を追加すると高額になるものも。
  • 価格ができるだけ安いこと。

ここまでで数コースに絞られます。さらに・・・

  • 松尾豊教授の監修、アンケートの公開、法人導入実績あり。
  • 富士通の資格認定でZero to one社がお薦めとされていたこと。

これらを決め手として、「信頼性が高そうだ」と判断しました。

受講者のレベルは?

おおざっぱですが、数学は大学初等レベル、Pythonは基礎レベル(チュートリアルひととおりやった程度)です。

プログラムの内容はどうだった?

  • 全体感をざっくり言うと「良くも、悪くも」でした。
  • コンテンツの範囲は十分でした。(数学・Pythonの基礎、機械学習ディープラーニング
  • ストレートな表現は避けますが、「かなりストレスのたまるコンテンツ」も中にはありました。
    • しかし、終わってから考えてみると、そもそも扱っている内容が広く難しいものなので、すべてを完璧にコンテンツに含めることは不可能だと思います。
    • 試験の性質上、自ら学ぶ姿勢が重要になるため、不明瞭なところがあればWebや原著論文などをあたればよいわけです。
  • 注意点
    • 「ペーパー(PDF含)で学習したい方」「資料を手元に残しておきたい方」には不向きです。(私は特にこれがアンマッチでした)
      → プログラムはコンテンツも重要ですが、どのような学び方ができるか(オンデマンドなのか、講義スタイルで質問しまくるのか、など)も重要なので、注意深く確認してください。(決して安い受講料ではありませんから)

どれくらいの期間・時間、勉強したの?

  • 学習期間:2か月(受験を決めたのが遅かったので)
  • 学習時間:計200時間(を超えるくらい)
    • コース受講で約100時間、その後の追加学習で100時間超。
    • 数学もPythonもやってきていない方は、少なくとも+100時間(あるいはそれ以上)を覚悟した方がよいです。
  • 仕事をしながら2か月で200時間超を確保するのはかなりしんどかったです。
  • 結果的に学習時間が不足していたとも感じます。
  • 前提知識によりますが、余裕をもって4~6か月かけて学習された方がよいです。

試験対策は認定プログラムだけで十分?

  • 不十分です。追加で徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集(いわゆる、黒本)が必須だと思います。
  • 認定プログラムはシラバスの内容を概ね網羅してはいますが、説明がわかりづらい部分や、簡素化されている部分がどうしても出てきます。(合う/合わないもあるでしょう)
    • こうした部分を黒本で知識補間できます。
  • 知識確認には問題形式が有効ですが、私が受講した認定プログラムでは、その範囲や分量が不十分でした。(私にとって、ですが)
  • 黒本の著者はE資格を繰り返し受験されており、E資格の問題がよりストレートに表現されていると感じますので、試験対策としてはかなり有効だと思います。
    ※今後、シラバスや設問の改定によっていつまで黒本が通用するかはわかりませんが、おそらく黒本も改定されていくだろうと思います。

受験結果は?

  • 合格しました。
  • 点数は平均点以上がとれているので、自己評価としては十分な結果でした。

E資格に取り組んでよかった?

  • 「よかった」の一択です。
  • G検定ではキーワードと概念を覚えていきますが、「結局何を言っているのかよくわからない」というものが多くあります。
  • E資格ではこうした部分に数式レベルで突っ込んでいくため、正しく・より深く理解することができます。
  • また、E資格の学習を通じて機械学習ディープラーニングの学び方(勘所、何を見ればよいか等)が身に付いたように感じます。

初学者でもチャレンジできる?

  • できます。
  • 仕事で扱っていない方は相当苦労するとは思いますが、興味があるならばチャレンジ一択です。
  • E資格を経ることで、その後の学びの質が変わると思います。
  • 問題は費用だけですね。。。