現在日本の民間資格でもっとも名高いAIの資格はJDLAのE資格でしょう。
私はこれまでに、統計学を実務で使ってきましたが統計学の限界を現場で感じ、AIに少しずつ1年前くらいからシフトしてきました。
勉強の過程として、一般的な医療統計学の本の次に
・メディカルAI学会公認コース https://www.japan-medical-ai.org/
・統計検定2級 https://www.toukei-kentei.jp/about/grade2/
を取り、Pythonを読めるようになりたくて更に
・Pythonデータ分析エンジニア
・Python基礎エンジニア
を取りました。
・G検定はコロナで安かったときにとりました。
そして、E資格を取ることにしました。
医療系でAIに詳しい人は殆どいないものの、医療の世界は「資格」が重視されます。
専門医、看護博士、医学博士、公衆衛生修士MPHなどなど。資格がないと素人のように見られてしまうのがこの狭い医療界隈です。
メディカルAI学会公認コースだけでなく、一般的にも知られている資格が取りたくて、今回E資格受験することにしました。
事前の講義のプログラムを受ける必要があるのが、E資格受験者が増えないネックだと思います。
このプログラム意味ない、資格だけ取らせてほしい、というエンジニアの方々はたくさんいらっしゃると思いますが、エンジニアではない私にとってはこの講義こそが非常に勉強になりました。また、最先端の知識が問われるので、シラバスも常に改定されています。Up to dateするためにも講義は勉強になりました。
プログラムはStudy AIのラビットチャレンジを申し込みました。https://ai999.careers/rabbit/
理由は安いから、それだけです。
2021年6月下旬に申し込み、毎日3-4時間取り組みました。7月中旬には最終ステージまで完了できて、修了ナンバーを頂きました。
最後の1ヶ月は、ラビットチャレンジの模擬試験を何度もときつつ、黒本3週をしました。
https://www.amazon.co.jp/dp/B096YB4WLQ/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_V3006ST4PAMDG1YSD86B?_encoding=UTF8&psc=1
黒本や講義でわからないことは、アイシアさんのYouTubeで復習しました。https://www.youtube.com/watch?v=TLY2NPpxd58
合格することを目的とするならば、
・応用数学→高校の復習だと思って絶対満点を狙う
・機械学習→これも理論的に理解する分野なのでちゃんと理解する
・深層学習→これは世界史の暗記のようなもの。しっかり理解する必要はなく、ある程度キーワード方式で暗記する。
・開発環境→これは重要だし、暗記と少し考えれば理解できる。最近重視されている項目。
という意識を持って、黒本と模擬試験を過学習すれば合格できると思います。ただ、丸暗記ではだめで、なんとなくその特徴的なフレームワーク内の機構の意味を理解している必要があります。今回の試験は、暗記じゃだめなんだな、と強く感じました。
いわゆるゼロつく、赤本は、講義の内容と丸かぶりですし、メディカルAIの脱ブラックボックスコースと内容もかぶっています。あえて勉強し直す必要はないかなと思いました。中古で買ってぱらっとよんですぐに売りました。
8月28日試験を受けました。他にも8人くらい受けに来ていました。
本番の様子は他の方のブログなどにあるとおりです。120分の内、100分くらいでとき終わって、見直しする時間はちゃんと有りました。電卓もあり、計算問題はそこまでたくさんではなく、もらったA4のホワイトボードの2/3くらいの使用量でした。
結果は試験の3週間後の金曜日の午前に発表されました。
下記の成績でちっとも良くはないですが、医療系でAIに詳しい人、とE資格をとったことで堂々と言うことができます。
【 合 格 】
総受験者数 1,170名
合格者数 872名
■分野別の得点率
応用数学：82 ％
機械学習：67 ％
深層学習：76 ％
開発環境：86 ％
最近はアプリ開発会社からのお誘いもあるので、そちらの方で医療界隈をDX化していこうと思います。
簡単ではありますが、2ヶ月でどうにか合格した方法でした。
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