はじめに
この記事はデータ分析やAIの開発業務経験があるエンジニア（元コンサルタント）がE資格を取るまでに
どのようにして資格をとったのかをまとめた記事になります。
AI実装未経験の方から、実務経験はあるもののE資格をとろうと思っている方はぜひご覧ください。
簡単なバックグラウンド
社会人経験がもうすぐ6年になろうとしていて、
Webエンジニア→AIコンサルタント→データサイエンティストというような経歴を持つ人間です。
AI関連は2社目のAIコンサルタントから本格的に携わるようになりました。
資格はIT系だと応用情報、AWSソリューションアーキテクトアソシエイト、G検定を持っています。
目的
未経験者がAI開発業務に携わりたいという気持ちで資格をとろうというモチベはわかると思うのですが
ではなぜ今回私のような経験者でもとろうと思ったかを簡単に述べます。
AI業務に携わり、実際に開発経験はありましたが、
今は幸いにもscikit-learn, PyTorch, Tensorflowなど便利なライブラリが用意されていて
細かい中身はなんとなくでそこまで詳しくはわかってないけどなんか予測できちゃったみたいな感じで使っていました。
また、AI業務に携わるものの、まだ狭い領域（教師あり学習、特にその中でも自然言語処理）がメインで、
クラスタリングや強化学習といった分野ももっと知ってアイディアの幅を広げなければと感じていました。
また、自然言語処理は自分の中では強い方かなぁと思いつつも、
最近の技術（LTMS, BERTなど）に追えなくなってきていました。
名前だけ知ってるけど実際なんなんっていうような感じでした。
簡単なタイムライン
- 2020年5月: 講座を受け始める。
- 2021年1月: 講座を修了
- 2021年2月: E資格受験
講座について
E資格は事前に指定された講座（いくつか選べる）を修了しないと受ける資格はもらえない試験となっています。
私は会社で割引が効くということと合格率94.4%という数字にも信頼しつつ、AVILENさんの講座を受けました。
講座は以下のようなコンテンツがあります。
- Deep Learningの講座: 動画の講座を閲覧して学習する
- コーディング課題: 動画の講座から学んだ知識からコーディングの課題
- プロダクト課題: 課題設定を自由に決めてAIモデルを自身でコーディングして実装
- 修了試験: 講座の内容を総括した試験
勉強はさぼってた時期もありましたが、やる気があるときは平日でも20分〜30分と時間を決めてやっていました。
あまり一日に多く時間を割こうとするとやらなきゃという使命感に追われちゃうのと負担になるかなと思い、
時間をかけてちょっとずつすすめるやり方が自分にはあっていました。
講座自体は資料に記載ミスがあったりと改善点もありましたが個人的にはE資格の内容をよくカバーできていて良い講座だと感じました。
わからないところはSlackでいつでも質問もできますし、なにか困ったことがあればメンターに相談することができます。
学習方法
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講座が提供しているサービスをフル活用
AVILENさんの動画・資料をひたすら見返したり、演習問題を繰り返し実施しました。
分からなかった問題を保存できるシステムになっているので
特に分からなかった問題は資料を見返したりして理解を深めました。
また、公式例題の問題及び解説も掲載させていただいたので
特にこのあたりは解けた問題も繰り返し見直しました。 -
問題集を解く
公式で出ている問題集を解けない問題がなくなるまで繰り返し実施しました。
値段が少し高いのと誤植が多いという問題はありましたが、良い理解の深まりになりました。 -
時には暗記
まだ自分が未熟ということもあるのですがすべてを理論的に理解することができませんでした。
特に強化学習のところは数学的な内容も多く、公式は結構丸暗記してしまいました。
人にもよると思いますがすべて理解するのは難しいということもあるので
まだここは自分には難しいなってところは暗記で割り切るのも一つの手です。
おわりに
資格は合格するまでが大事ですが、
勉強するだけでもだいぶためになったと思います。（とはいえ落ちてたらもう一度受けてたと思いますが）
AI・データ分析を今後も極めていきたいので
実践の業務に加えなんかやっていきたいなとは思ってます。（Kaggleとか）