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JDLA Deep Learning for GENERAL 2020 #3 に合格したので、勉強方法のまとめと反省

G検定概要について

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する。

受験資格 制限なし
実施概要 試験時間:120分
知識問題(多肢選択式・220問程度)
オンライン実施(自宅受験)
出題範囲 シラバスより出題
受験費用 一般:12,000円(税抜)
学生:5,000円(税抜)

一般社団法人日本ディープラーニング協会HP内より引用

  • 問題数について
    今回は191問でした。
    G検定の申し込み後に届くメールに問題数が記載されていました。

  • 開催日程に関して
    現状年間3回(3月、7月、11月)行われているようです。
    今回の個人申し込みは10月30日(金) 23:59締め切りで、11月7日(土) 13:00開催でした。
    締め切りから開催まで1週間なので、締め切り直前まで勉強して、自信次第で受験をどうするか決めることが出来ます。

  • G検定一番の特徴
    オンライン実施で、検索可能なこと(G検定は、Google検定と揶揄される程です)
    「検索いいの?! カンニングし放題じゃん!」と思いますよね。
    詳しくはkusano_k’s blog / 日本ディープラーニング協会G検定でGoogle検索はありなのか?を読むのがいいと思います。

合格率について

2020年 第3回 G検定(ジェネラリスト検定) 結果発表
今回G検定の受験者数は7,250名。そのうち合格者数は4,318名で、合格率は59.56%でした。
一般社団法人日本ディープラーニング協会HP内より引用

引用ページに過去の合格率が記載されていますが、今回のGoogle検定G検定は合格率が低めでした。
検索が可能といえども、問題数が多く1問につき30秒程度で解かなければいけないので、勉強を疎かには出来ません。

学習教材

(*1)(*2)はセットで使うと理解が深まると思います。


  • セミナー(オンライン or オフライン参加)

  • G検定勉強のために役立った資格

    • Python 3 エンジニア認定データ分析試験
      データ分析の勉強で得た知識(主に単語とその意味や使用用途、簡単な計算問題)が役立ちました。

勉強方法について

結論から言いますが、出題範囲をカバー仕切れていない勉強方法でした。
新しい問題集に手を出すたびに、少しずつ新しく知識を得ましたが、試験は初見問題が多かった印象でした。(特に法制度や社会問題。技術的な事も少し)


合格者の勉強方法などをぐぐると以下のことがわかりました。

  • 白本だけでは合格できない
  • 黒本はやっておくべき
  • チートシートを作るのは有効

試験まで二週間ちょっとしかなったので、勉強方法は以下のようにしました。
1. 幅広い知識を問われるので、まずは白本をさらっと読んで、黒本で基礎知識を身に付ける
 その際、チートシートを作る(復習のため、覚える程でもないが試験に出る内容等)
 わからないところは、納得するまで詰める
2. 模擬試験をひたすら解いていく

【1. 基礎知識の身に付け】
白本1周(軽く読む)

黒本2週(総仕上げ問題以外)

白本1週(再度軽く読む) ←黒本を解いたおかげで内容の理解が深まりました

DIVE INTO EXAM / G検定模擬試験の「カテゴリ事に学ぶ」を各章2~3週

【2. 模擬試験をひたすら解く】
黒本(総仕上げ問題) 2週
DIVE INTO EXAM / G検定模擬試験 1週
Study-AI / G検定模擬テスト & JDLA G検定模試をひたすら解説する! 1週
G検定 ~予測問題集~ 1週
G検定 ~最短合格指南書~ 1週
詳解!実践で理解するG検定 Web模試 1週

黒本1週目で7割、2週目で9割取れました。
DIVE INTO EXAMは9割取れました。
他の問題は、全て問題を解いてから答え合わせをするのがしんどかったので、一問一答で行いました。

まとめ

チートシートが汚いので、作り直そうと思います。
合格はしましたが、初見問題が多い印象を受けたので、赤本やAI白書を読んでおけばよかったと思いました。
これからの検定ですし、多分今後も参考書や問題集など沢山発売されると思います。ですので、知識のアップデートという意味で、年1回とかAI等に関する法律が変わるタイミングで再受験をするにはいい検定だなと思いました。

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