学習ロードマップ(DSL CORE エンジニアリング:@ieyasu_44)
Data Science League COREのエンジニリング、犬飼です。
大木さん(@mohki7)、清水さん(@tomato_boy77)に続いて、僕がこれまでにやった教材とその感想、そしてそれをやった結果どうなったかをまとめます!
皆さんの勉強に役立ったら嬉しいです😆
何か質問があれば、いつでも遠慮なくお気軽にSlackまたはTwitterのDMまで!
大木さんの記事はこちら
清水さんの記事はこちら
自己紹介
名古屋工業大学大学院1年。データサイエンスに関する研究室に所属。
なんとなくデータサイエンスに関わる仕事がしたいな〜って思っている。
(現在絶賛就活中)
取得済み資格
- 統計検定2級
- データサイエンティスト検定
- python3エンジニア認定データ分析試験
- 数学検定準1級
- TOEIC770(院試で必要だったので2ヶ月で詰め込んだ。就活で使えると思えない…)
修了済み教材
Udemy
- 【前編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】
多くの人が大絶賛。間違い無いと思う。ただ、最低限のPythonの基礎的な知識は無いとついていけない。
機械学習の知識は0からでも理解できる。Twitterもめちゃくちゃ有益なので要チェック!
Twitter→@usdatascientist
- 【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】
前半の回帰に引き続き、分類を扱う。前半の知識を使うのでセットで受講をお勧め。(回し者では無い)
- 統計検定®2級対策講座
2級の対策は正直これをやっておけば必要十分。確認問題が大量にあるのでアウトプットもできて最高!
時系列順で整理
B1 〜 B3夏
ザ・普通の大学生。
授業はちゃんと出ていたけど、、、、、()
統計の授業だけは面白くて真剣に取り組んでいた。
1年の夏に免許合宿に行ったときに暇な時間で勉強して数学検定準1級とった。
B2〜オンライン授業になったからずっとゲームをしていた。
B3 秋
研究室配属でどうしよう〜って考えて、
統計の授業面白かったからその教授のところで良いかって感じのノリで配属。
B3 冬
TOEICを詰め込む(大学院の入試で必要だから)
- 参考にしたサイト
短期集中でやるつもりならお勧め。TOEICの教材はいろいろ揃えるとお金が、、、
B4 春〜夏
研究+院試勉強
研究させたい教授vs院試勉強したい僕の戦い
合間の時間(研究しろ)にpython3エンジニア認定データ分析試験を受けて合格
これやるくらいならいっぱいコード書いた方がいい笑
B4 冬
統計検定2級合格
- 統計検定®2級対策講座
メインはこれ↑
- 過去問
統計を勉強しようとしている人はまず2級を目指すといい気がしている。
データサイエンティスト検定合格
データサイエンスに関する知識が広く浅く身につくイメージ。
全体感を把握するためにはいいかも。
この2冊やっておけば問題ないかな。
僕は研究と統計検定の勉強と並行しながらやっていたので2か月くらいかかったかな。
M1 春
機械学習勉強開始
春休みで基本的なことをマスターしようと勉強を始めた。
自分が書いたコードがちゃんと動く(当たり前だろ)のが楽しい!
最初は、データサイエンティストのかめさんのUdemy講座がおすすめ。
- データサイエンティストかめさんのUdemy講座
pythonの基礎がわかっている(pandas, numpy, matplotlib)人ならついていける!
僕は前編と後編は修了して、本番編の途中。就活が忙しくてあんまできていない(甘え)…
資格取得のアドバイス
僕が資格の勉強をする上で身についたコツを紹介します。
1)情報収集:これが一番大事。合格した人のバックグラウンドや使った教材をたくさん集める
2)試験日を決める:「知識が身に付いたら受けよう」は途中でやらなくなる!
3)中間目標を設定:1週間ごとにどこまでをマスターするか決める
4)あとはやるだけ:「やらなけいけないけど、何やればいいかわからない」時間が一番無駄
計画が大事だと思います。
「計画を立てないものは、失敗を計画している」って中学校の担任の先生が言ってました。
就活中の人たちへ
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まとめ
いわゆる地方国公立レベルの僕がやってきた勉強を時系列で紹介しました。
皆さんの参考になれば幸いです。
DSLでは今後もこれらの教材を使ったもくもく会、ハンズオン会をどんどんやっていくので、同じ道を目指している人はぜひ参加してほしい。質問もいつでも受け付けているのでSlackまたはTwitter(@DSL_Tw)のDM、匿名質問箱からいつでも遠慮なくください🫡