はじめに
JDLEのE資格試験2021#2を受験し見事一発合格したので、合格までに何をしたかについてや受験までの道のりについてなどを記事にまとめようと思います！一人でも参考になる方がいらっしゃれば幸いです。
誰向けの記事？？
この記事の想定として以下を想定しています。
- E資格を受験しようと悩んでいる方や今現在認定資格を受験している方
- JDLEのG検定を取得済みの方
- データサイエンティストを目指そうとしている学生や別領域からの転職をしたいと思っている方
- 最近はやりのディープラーニングを1から知りたい方
上記のように想定対象者を示しましたが、要約するとズバリ「AIやディープラーニングを知りたい・やってみたい方」向けといった感じです！！！
私自身も今年新卒でデータサイエンティストの道に入って約半年といった新米データサイエンティストで、ディープラーニングの基礎を学ぶきっかけになればと思い受験しようと思いました！
G検定を取得してからのほうがスンナリとイメージが掴めるかもですが、一気にE資格でもどちらでもいいと思います！すべてはやる気次第かと。
そもそもE資格とは？？
公式HP
E資格とは、ディープラーニングの様々な分野の理論や手法を問いてくる試験を解くので、それぞれの分野における代表的な手法の名前や理論はマスターできると思います。ビジネス活用において考えると、「どのような場面の時につかうか」がわかるため戦略練る時の幅が広がったり、きっかけ作りになるかなと思います！
[E資格出題範囲]
E資格は過去問の公開はなく、設問内容は他言禁止のため、設問内容の具体的な内容に関しては避けています。予めご了承ください。
(https://www.jdla.org/certificate/engineer/#engineer_No03)
E資格の出題範囲あディープラーニングの進歩や利活用の傾向の移り変わりが早いことから、1~2年程度でシラバスが変更し出題範囲も変更するという特徴があります。
現時点で2022#1までは現行の出題範囲ですが、2022#2～新シラバスでの出題になると発表がされています。ディープラーニングの世界らしいなと思います！
ざっくりと変わらないこととして大きく分けて4分野があり
- 応用数学
統計学や情報理論
- 機械学習
予測やクラスタリングなどの手法について
- 深層学習
画像・音声・自然言語・生成・強化学習の代表的な手法などの特徴について
- 開発・運用環境
ディープラーニングを扱うときのより良く使うための開発や運用環境について
の4分野があります。
見てわかる通り単にディープラーニングの分野だけでなくディープラーニングで使われる数学(統計)の知識や機械学習も含まれているので、幅広い知識を習得することが必要であるため、駆け出しエンジニアにとって覚えながらスキルアップができるためとても良い機会だと感じます！
とはいっても、ディープラーニングの資格のため、深層学習の分野が「一番出題が多いな～」と当日実際の試験問題を解いていて感じました。
受験するためには・・
受験するためにはJDLAが認定している「認定プログラム」を受験・修了し修了証をgetしないと受験することができません。「認定プログラム」にも別途お金がかかるため、手が伸び辛い資格なのかもしれません。。ただ今ならまだ転職につかえるのかなと思っています。人があまり手を出していないということなので！
(大学生の時にE資格取得した友達が外資の大手ITコンサルに就職していました。スゴイ。。)
合格率
今回の合格率は75%前後とのことでした。
前回の合格率は2021#1は78.44%で比較的高いということが見てわかると思います。
高い理由として、「認定プログラム」があるためベースができているからと予想しています。難易度としては実際にディープラーニングを扱っているなら「認定プログラム」がなくても大丈夫だと思います。普段全く扱っていないなら時間かかるかもですね。
勉強までの道のり
まず「認定プログラム」の講座を受講し始めたのが、2021/3で受験日の5か月前くらいでした。
「認定プログラム」の講座はAVILENさんでした。AVILEN
最初はビデオ講座での受講とnumpyを使用したコーディング演習や自由に何かAIを実装しプロジェクトを作成するというプロダクト課題などコンテンツはとても充実していました。
このコード類や資料はE資格に合格した今でも見返して使えると感じているほど充実していました！！
合格に必要な修了試験に合格して、修了証をいただいたのが2か月前で、受験日まではコンテンツの中に含まれている問題集を解いたり、コーディング演習で作ったコードを見返したりなど進めていました。
(E資格受験者が2~3周するという黒本は私は使いませんでした。それよりもゼロから作るDeep Learning
――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を使って今した！←私に取ったらバイブルです！)
試験を受けた感想
試験は合格したのは、とてもうれしかったのですが各分野別の得点率が思っていたよりも得点が伸びていなかったのが悔しいなと感想を持ちました。
手法の名前をたくさん覚えたので、今後の経験やコンペなどに参加して名前や特徴だけでなく「どうやって使うか」を知ることが大事だなと今思っています。
「合格したから終わり」ではなく「合格したのを通過点にしてどうするか？」を考えてこれから頑張りたいなと思います。
さいごに
長文になりましたが最後まで読んでいただきありがとうございました！E資格を受けてお金は高くつきましたが良かったなと思います！乾燥に書きましたが「通過点」で頑張ろうと思います。
LGTMやフォローをよろしくお願いいたします。時間に余裕ができたのでこれから発信を頑張っていきます！！