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Qiitaにおける私の投稿方針

Last updated at Posted at 2021-02-20

初投稿です。
Qiitaで記事投稿を始めようかと思います。

#はじめに
これは、Qiitaでの私の投稿方針についてまとめた記事です。

[E資格試験に関する私の投稿記事リスト][link-1]
[link-1]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/5a97f2645cdcefe15ce0

###目次

  1. Qiita投稿のきっかけ
  2. 記事投稿の方針
  3. JDLA E資格
  4. おわりに

#Qiita投稿のきっかけ
仕事は、データ解析などの数値計算を使うエンジニアです。
本日(2021年2月20日)、JDLA E資格試験を受けましたが、見事に勉強が進まず、不合格濃厚の感触でした。
なので、2021年8月のE資格試験に向けて、勉強を続ける予定ですが、時間に余裕が出来たので、せっかくなら投稿を始めてみようと考えました。

【2021年3月11日追記】
JDLA E資格2021#1に合格していました。

#記事投稿の方針
###コンテンツ
基本的には、__私の頭の中を整理するメモ代わり__として利用します。
そして、コンテンツも、しばらくは__E資格試験向けの知識__としようと思います。
したがって、__AIや機械学習、深層学習に関する知識が中心__です。
一方、気ままに、それ以外のコンテンツ(例えば実装面含め)についても投稿する可能性はあります。

本来は皆様に広く伝える意味では、youtubeなどで動画を投稿することも有効だと思います。
また、学生時代はyahoo知恵袋で、高校生や大学生向けの数学に関する知恵ノートを投稿していました。
ですが、私も受験する身なので、しばらくは私用のメモを、Qiitaで皆様に公開するスタンスとします。

###投稿頻度
特に決めていません。
ただ、平日は難しい可能性が高いので、土日で投稿できることを目指します。
そうでないと、8月の試験までに間に合わないので。
なるべく三日坊主は避けたいと思います。

###その他
途中、記事の方向性がブレてきたら、Qiita以外のナレッジコミュニティも使用して、それぞれ記事を分けて投稿する可能性もあります。

また、記事によっては、ですます口調ではなく、論文調になるなど、統一感はないかもしれません。
その記事の雰囲気に合わせて、柔軟に変更します。

なお、基本的には、Qiitaで記事を投稿すると、Twitter上でも記事をツイートするようにします。
Twitterアカウント
@fridericusgauss

#JDLA E資格
###E資格とは
E資格(JDLA Deep Learning For ENGINEER)とは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定するAIエンジニアの資格です。
E資格を持つ人材は、深層学習を理解し、実装できるエンジニアとして認められます。

詳細は、下記のJDLAのホームページ、G検定・E資格のwikipediaをご覧ください。
JDLA E資格とは
wikipedia: JDLA Deep Learning For GENERAL
wikipedia: E資格

E資格試験の受験資格は、直近2年以内にJDLA認定プログラムを修了することです。
JDLA認定プログラムはE資格向けの講座なので、基本的にそれを受講することはE資格試験対策となります。

###E資格試験向けコンテンツの必要性
企業でも__AI人材__が喫緊の課題ですので、G検定合格/E資格取得を推奨しているところもあるようです。
弊社も同様にAI人材が課題ですが、特にE資格について話題に出す人はいませんでした。
しかしながら、私自身含め立派なAI人材となるための必要な要素として、E資格は適切な資格だと判断し、2020年10月頃から資格取得を目指し、勉強を開始しました。

そして、実際に勉強して受験した結果、E資格試験向けコンテンツは需要がありそうだと推測しています。

  • 認定プログラム内で、ある程度試験対策はできますが、それでも初心者にとってはハードルは高いため、自習が重要です。その人向けに、認定プログラムを実施している企業は、別途特別講座を開催しているところもありますが、別途費用が発生するケースが多いです。

  • 先程の背景から、E資格受験者・取得者は増えています。単純に今後はもっと増えることが予想されます。

以上の理由から、他の資格試験と同様、ネット上で知識を共有することだけでも、需要がある予感がしています。

#おわりに
よって、しばらくは__JDLA E資格__をコンテンツとして記事投稿しようと考えています。

[E資格試験に関する私の投稿記事リスト][link-1]

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