E資格2019#2受験しました。
(2020年1月追記）E資格取得により会社から表彰されました。
E資格トライしてくれる人が増えるといいなと思います。
結果として合格したので書けますが、結構しんどかったです。
改めて自分の弱みがわかったのと、コード実装力は他でこれからも鍛えないとなと感じました。
【データ】
受験者数 670名
合格者数 453名 合格率67.61%
私が受けた外部プログラム内の合格率は90％近く。
これは、きっと卒業までの課題等がきつかったからと思います。
【使った書籍】
・ゼロから作るDeep Learning
・ゼロから作るDeep Learning2
・深層学習（部分的にしか読まず）
【勉強法】６月より外部プログラム受講～受験まで
・とにかく外部プログラムの各演習問題とゼロつくの反復練習。
最終的に、わかるところの理解を深めて、欲張らず新分野に手を出さないようにしました。
【効果】
・数式に多少強くなりました。書籍を読むときの理解が以前より進みます。
・コードにも慣れてきました。2年前から周りに推されてるKaggleでもやるかと次の目標が生まれました。
・社内での認知度は低いのでこれから・・・JDLAさん頼みますよ。結構お金かかってるんです(´;ω;｀)
転職に有利なのかは・・・よくわかりません。
【その他】
・愛知県受験でしたが、名駅会場はいっぱいでした。千種です。
・受験者の年齢層は幅広いと感じました。CBTSは受付に入ったらもう水が飲めないのがきつかった。
・E,G 2つそろったので合格者の会などは行ってみたい。
・次の試験からシラバス変わるみたいです。
日進月歩なので実施年号を付与⇒何度も受けることを推奨してる？
でもE資格は外部プログラム卒業後、E資格受験資格は2年間。2年後はどうなるのか。
（追記）試験内容について
シラバスが変わりますが、参考になれば幸いです。
分野は応用数学・機械学習・深層学習の３分野です。
外部プログラムによっては応用数学・機械学習が弱いかもしれません。
別途単発の外部プログラムやUdemyなどの動画学習サイトで勉強すると良いかもしれません。
応用数学については普段触らないので取っつきにくいですが、
線形代数の固有ベクトルや特異値分解、情報理論のエントロピー、KLダイバージェンスとJSダイバージェンスは得点源になるのでおさえておきたいです。
確率・統計はまず基礎を。
機械学習についてはSVMやロジスティックス回帰、主成分分析などの代表的な手法は特徴を覚えることと、コードも余裕があれば見ておく。K-means++など特に・・・。
深層学習もですが、コード穴埋めが結構多かったので、ゼロつくでもPythonに慣れていない人(selfってなんじゃレベル）は別途Pythonのオブジェクト指向（クラス・インスタンス・コンストラクタ・継承・・・）を書籍か動画学習サイトで見るのも手かと思います。
深層学習は幅広いので大変です。
Adamまでのコード理解。CNNはゼロつく読んでim2colまで理解。苦しいです・・・
GoogleNetやResNetなどの代表的なモデルは必ずおさえる。
VAEとGANも当然ながら。そしてGANは派生が多いのでこれも動向をなんとなく見ておく。
私は外部の最新論文紹介の動画を見ました。
RNNはGRU、Attentionまで・・・自分は頭に入らず。
強化学習は方策勾配定理やDQNを・・・自分は苦手分野。
できるところをコツコツとの方が良いと思います。
こうして振り返ると、外部プログラムと同時並行で別途学習が多いですね。
以下証書比較
E資格
G検定
微妙にフォント違う。特に氏名の部分。