QC(Quality Control)検定という試験があります。品質管理(Quality Control)の資格です。
https://webdesk.jsa.or.jp/common/W10K0500/index/qc/
日本規格協会という、日本産業標準（JIS)を発行する団体が主催しています。
QC検定には、４級、３級、２級、１級があります。
４級は高校生程度。情報処理試験の基本より少し簡単という感じです。
３級は、高校卒業程度。情報処理試験の応用より簡単という感じかもしれません。
２級は、大学生程度。情報処理試験のネットワークスペシャリストより少し簡単という感じ。
私が合格しているのは２級だけです。
じゃ、なぜ、１級のコースを作りたいかというと、
１級の過去問をやればやるほど点数が下がっているからです。
過去の６回分を３回づつやって、点数が同じか、下がる場合がありました。
Udemy
QC検定で検索すると６５件ありました。
いちばん理解できる統計学ベーシック講座その１【確率分布・推定・検定】
https://www.udemy.com/course/statistics_basic/
受講者の方のコメントでQC検定に言及がありました。
豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう
https://www.udemy.com/course/3-anfhgh/
独学者のための統計学基礎講座 「仮説検定と区間推定」
https://www.udemy.com/course/yuyasn-15/
【医療統計を無料統計ソフトでゼロから学ぶ】シロート統計学講座
https://www.udemy.com/course/shiroto-statistics/
データサイエンティストを目指すなら、生物・医療系の統計を扱えるのがよいでしょう。疫学の知見があるとデータサイエンティストとして１流とみなされるかもしれません。
大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学
https://www.udemy.com/course/wwxdnuxh/
英語の資料では、QCでひっかかるのは、一番多いのはQuantum Computingのコースでした。
統計を使うという点では同じですので、題材が同じならば役立つだろうと思います。
Quality Centerに関する講座もありました。
Test Managment Tool HP ALM - QC (Quality Center) for testers
https://www.udemy.com/course/learn-test-management-using-hp-alm-qc-quality-center/
Quality Control
7 QC Tools and Quality Control Attributes
https://www.udemy.com/course/quality-controlassurance-and-metrology/
7 Quality Control Tools: Detailed Illustration with Examples
https://www.udemy.com/course/7-quality-control-tools-detailed-illustration-with-examples/
Seven Basic Quality Control (QC) Tools (with Excel tools)
https://www.udemy.com/course/quality-control-7-basic-tools/
Quality Control 7 Basic Tools. Basic Lean improvement tools
https://www.udemy.com/course/quality-control-7-basic-tools/
The Seven Basic Tools of Quality Expert Certification
https://www.udemy.com/course/7-quality-control-tools-detailed-illustration-with-examples/
7 Quality Tools for Quality Management and Improvements.
https://www.udemy.com/course/7-quality-tools-masterclass-its-application-using-ms-excel/
17 QC Tools for Data Analytics
https://www.udemy.com/course/17-qc-tools-for-data-analytics/
Certified Quality Improvement Associate Training
https://www.udemy.com/course/quality-improvement-associate-training/
7 Basic Problem Solving Tools and Root Cause Analysis (RCA)
https://www.udemy.com/course/7-basic-problem-solving-tools-and-root-cause-analysis-rca/
関連資料
プログラマがQC検定を受けることの意味・価値・課題
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b03216eb6ab09eacc957
プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ！QCべからず集」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e
「QC検定にも役立つ！QCべからず集」四分類と逆が真な事例案
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb920fedc445e7fd1eb8
QC検定1級 答え合わせ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51741ffa7b1422d9be50
QC検定１級・２級 試験練習分析
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/937fbc81f4f265b9b021
品質管理検定(QC検定) 4級 を受けるために
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/773729bc06763461efea
QC検定用語集
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2698b868efd82af26885
邪念を振り払ってQC検定に集中するには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3388ac9af53049751514
QC検定に落ち「たか」らかける記事。20,000人の方に読んでいただけ「たか」ら書ける記事。「たかたか」分析の勧め。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2a371ee8c8f1b78cd5bb
品質の基礎 資料集(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eea60f30bd2234a7cbde
準備
英語のコースを作るか、日本語のコースを作るのかが悩み。
試験問題が日本語だから、基本は日本語で作らざるをえないことは理解しているつもり。
でも、できれば、１級は英語のコースにしたい。
準備を始めた。
R3(References on References on References) on "What are the most important statistical ideas of the past 50 years? " Andrew Gelman, Aki Vehtari
R3(0) on "What are the most important statistical ideas of the past 50 years? " Andrew Gelman, Aki Vehtari
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a8eac9afbf16d2188901
46記事で、現在1,000くらいの文献にあたっている。
採取的には100,000くらいの文献にあたることになるかもしれない。
ひとまず、10,000を目標にしている。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.
知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea
Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4
数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13
統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba
図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f
色(0) 記事100書く切り口
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b
品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971
言語・文学記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6
医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
水の資料集(0) 方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa
自動車 記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc
統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc
Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828
2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f
主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc
Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e
LLM 関連 Calendar 2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa
Large Language Model Related Calendar
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66
博士論文 Calendar 2024 を開催します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0
博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4
なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25
「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f
大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5
全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2
日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e634a996cdd02bc53b
小川メソッド 覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68
DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
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水道局10年(1976,4-1986,3)を振り返る
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
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ver. 0.01 初稿 20250518
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