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休止しててすみませんでした&結果の報告

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休載事由

就職活動の波が来ていたこと、午後試験が不安過ぎて余裕がなかったことでお休みをいただきました。申し訳ありません。
ゼミの後輩向けに、内容を改めて考えていきたいと思っています。近々また更新していく予定です。

結果報告

9月にゼロから勉強を始めた基本情報技術者試験を、11/21,11/25日に受けてきました。
結果としては……合格です!!! いや~ホントによかった。

午前試験について

午前試験は僕の得意なインプット作業でもあったため、かなり余裕がありました。
以下は得点内訳です。

総合点85

  • ストラテジ系 95%
  • マネジメント系 80%
  • テクノロジ系 82%

過去問道場を使って5回分くらい回して 、見直しをある程度しておけば落ちることはないかなという印象です。

午後試験

過去問の大問1必答、選択4問、アルゴリズム必答1問、プログラミング言語選択1問の形式を想定して練習していました。
対策は とにかく演習 です。アウトプットの仕方に慣れないと何もできません。

アルゴリズムは基本的に安定がなく、30~80%をうろうろしていました。春秋併せて6年分くらいを解き、ようやく平均60に落ち着いたところで本番に臨みました。
Pythonについても当初に掲載したテキストの想定問題と、サンプル問題のみが対策として解ける問題となっており、かなり演習量に不安が残っていました……さぁどうしようか。

前半の選択4問でもたまに下振れてしまうことがあり、「Pythonもアルゴリズムも相性悪かったら終わりだな」 と考えていました。
そんなこんなで不安いっぱいの中…受けてきました。
以下が得点内訳になります。

総合点77.5

  • 問1 情報セキュリティ(必答) 100%
  • 問2~5 からソフトウェア、プロマネを選択 100%
  • 問6 アルゴリズム 40%
  • 問7~11 からPythonを選択 88%

問題形式が少し変わっていて面食らっていましたが、過去問から類似問題が出ていたりと、前半はかなり稼げました。
逆に後半はアルゴリズムが相性が悪くて、ギリギリアウトくらいの点数を叩き出していますね…💦
Pythonは、アルゴリズムの過去問とサンプル問題の合いの子!って感じで解きやすかったですね。ここで救われたと思います。

所感としては、やはり とにかく過去問を回すこと! 本当によく似た問題が出ることもあるので、春秋4年分とか解いて臨めれば尚更いいと思います。アルゴリズムに関しては多少時間オーバーしても トレースを普段からサボらない のが重要です。
Pythonに関しては慣れだと思います。まずはテキストに載っている問題を解ききりましょう。

G検定も受けてきました

基本情報技術者試験の対策の裏で、こっそりと勉強していたG検定ですが……こちらも合格でした!!
11月頭の試験だったので「いやいや基本情報大丈夫かよ」と思いつつ、色々調べたところ
「想定学習時間は60時間程度……ギリギリいけるな!」
となったのが受験のきっかけですね。就活でデータサイエンティストへの興味を示せる貴重な資格でもありましたし。

以下が得点内訳です。

  • 人工知能とは. 人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題:66%
  • 機械学習の具体的手法:95%
  • ディープラーニングの概要:70%
  • ディープラーニングの手法:70%
  • ディープラーニングの社会実装に向けて:72%
  • 数理・統計:100%
  • 法律・倫理・社会問題:85%

総合得点率、設問個別の正解・不正解、本試験の合格ライン等は開示されないのでこれ以上の情報はないです。

まずはこの試験の良し悪しなのですが、ネット受験なので自宅PCから受けられる のがかなり気軽でいいですね。
一方で 自宅PCで受ける前提の難易度 に調整されていることには、かなり驚きました。

どういうことかというと、運営のJDLAが出版している公式テキストの内容が、試験合格ラインを取れる内容ではありません。
テキストだけでは3割が限界で、あとは都度ググって得点を稼いで7割(噂されている合格ライン)取ろう!と言わんばかりです。
インプレス出版の対策問題集でも「もう少し得点伸ばせるかな?」くらい。推奨はされていません がググりはほぼ必須。
僕みたいに前提知識なしで最短で取ろうとすれば尚更要るんじゃないかなと思います。試験時間も短いので。

試験の対策としてはインプレス出版の対策問題集を全部暗記する、もしくはカンペを作ることですね。検索と同様に、カンペももちろん推奨はされていませんが。僕は暗記しました。

ここまでクレーマーのような文章になってしまいましたが、実はG検定の勉強が基本情報技術者試験にも活きました。

それは とにかく機械学習、データサイエンス領域に強くなる 点です。

午前はインプットなのでG検定対策で学んだことをそのまま答えればいいし、午後試験でもPythonでパーセプトロンなんか出た日には試験中に踊り出したくなるレベルですらすら解けると思います。
私が使っていたPythonのテキストでは実際にパーセプトロンが例題として載っていましたが、初見で迷いなく解けましたね。

こういった相乗効果もあるので、受験に迷っている方は是非受けてみてはどうでしょうか?

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