2019年11月にG検定を取得しました．
ここでは簡単に，G検定について学習方法などを中心にまとめてみようと思います．
もともと僕はpythonによる機械学習やディープラーニングの入門書を読みながらそこに書かれているコードを実行してみたことがある程度でしたが，その経験があるだけでもこの試験で問われる内容の3割くらいは理解できていた気がします，
機械学習を簡単にでも触った経験があれば，この資格は(その強そうな名前の割に)結構コスパの良い資格だと思います．
就活対策で何かIT関係の資格を取っておきたい，AI,機械学習を勉強したいが，モチベーションが保てない，といった方におススメの資格です．
G検定とは
概要
G検定とは，JDLA(一般社団法人日本ディープラーニング協会)が実施している資格試験です．
JDLAでは，G検定の概要を以下のように述べています．
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。
ディープラーニングといいますが，実際に試験で求められる知識の範囲は幅広く，統計学や機械学習についても知っている必要があります．
また，”事業活用する能力や知識”と言っているように，実装するための能力については問われることはないので，基本情報技術者試験の午後問題のような出題はされません．．．．が，基礎的な計算問題はあるので，数学が苦手な人は対策が必要かもしれません
費用
2021年6月現在，一般13200円，学生5500円となっています．
ちなみに再受験だと半額になります．
受験方法
オンライン受験となりますので，リラックスして受験に臨むことが可能です．
勉強方法
もともと僕はpythonによる機械学習やディープラーニングの入門書を読みながらそこに書かれているコードを実行してみたことがある程度でしたが，その経験があるだけでもこの試験で問われる内容の3割くらいは理解できていた気がします，
機械学習を簡単にでも触った経験があれば，この資格は(その強そうな名前の割に)結構コスパの良い資格だと思います．
ただ，科学者の名前や，AIや機械学習の倫理的・技術的な問題点の名称など，実装しているだけでは覚えることがない内容もかなり出ますので，やっぱり対策は必要だと思います．
テキスト
とりあえず公式のテキストを読みました．
やはり公式なだけあって，必要にして十分な内容だったと思います．正直この本を読めば，他の推薦図書である
などは，読まなくていいと思います．
問題集
一通り参考書の内容が頭に入って，その時点で合格できるような気がしていたのですが，試験まで期間があったので，以下の問題集を解いてみました．
これはどの分野の勉強にも言えることですが，教科書を読むなどの受動的な学習で理解して暗記したつもりでも，いざ問題を解いてみると思っていたよりできなかったりしますよね．僕もその例にもれず，最初この問題集を解いたときは，半分くらいしか解けませんでした．それでも，わからないところを覚えなおして，2週，3週と解いていくうちにずいぶん知識が定着していったように思います．
過去問でもよいと思いますが，少なくとも一回は本番の難易度の問題を解いてみることをお勧めします．
qiitaなど
上記のテキストや問題集を終えたあとは，qiitaなどでG検定の重要箇所などをまとめてくれているページを見ながら復習などをしていました．いくつかのページを見ているうちにどのページでも共通して取り上げられている用語などが見つかったので，そこに関しては自然と頭に入っていきました．
qiitaの検索窓で「G検定 カンペ」などで検索するといい感じなのが出てくるかもしれないです．
例えばこんな感じです．
最後に
資格なんて役に立たない，という意見もあると思いますが，大学生の就活ではないよりはあった方が良いでしょうし，何も目標を持たずに勉強するよりも資格の取得という目標をもって勉強する方がメリハリがつくこともあると思うので，資格は使い方によってはそこそこ有用なのかなと思います．
合格率などをみてもG検定はそこまで難しい資格ではないと思うので，あまりこの分野になじみのない方も，ぜひチャレンジしてみてください!
俺は一足先に合格の向こう側で待ってるぜ!