★参考にしたサイトはまだ沢山あるので追加していきます！
★「試験や不合格に対する考え」が特にお伝えしたい事です！
はじめに
30代後半のフリーランスエンジニア(3ヵ月目)です。
AWS環境でのデータ基盤の構築に関する仕事に長く携わっておりますが、
データ分析業務自体は経験がありません。
#昨年SIerを退職し沖縄県の離島在住
#理系大学院を卒業(生物学)
合格までの過程
・前職在職中に統計検定2級を取得
・その後統計検定1級の勉強をするも挫折(準1級は範囲が広すぎて回避)
・退職後に時間ができたので準1級の勉強を開始(2023年9月～)
・3回目にして合格(2024年3月 )
勉強内容
・ワークブックを基本に勉強+過去問
・最初の1周は理解がとても大変だし、2,3周目しても新しい気づきや不明点が沢山ある(´;ω;｀)
・勉強時間は計300～350時間程度
・長い期間勉強すると理解が深まるのですが、忘れてしまう事も多くなった(年齢かな、、)
試験や不合格に対する考え
CBTのテストはかなり難しく感じました。
「ワークブックをほぼ解ける」+「統計学の考えをもって問題文を考える」ことが必要
⇒ワークブックや過去問の暗記では足りないと思います。
なのでCBTに落ちたり、何回か受けることは気にしなくてよいと思う。
問題によっての難易度が変わることもあるので、私も59点→31点→75点と上下しました。
#財布には痛いですが、例えば毎月8000円資格取得に充てると考えれば計画は立てられる。
ただこれは個人の思いなのですが
統計検定準1級の内容とCBTの試験はとても難しいので、
ワークブック・過去問をある程理解した人でも何回も落ちる可能性があり、
ずっと合格できない場合もあると思いました。
なので不合格後に、このまま勉強を続ける or "諦める"ことをしっかり考えた方が良いです。
統計学の知識は必要と思いますが、固執していると仕事で生かすタイミングを逃すかもしれません。
今後に向けて
私はデータサイエンティストとしての業務経験がないことと、
現在データ基盤エンジニアとして安定稼働しているので、ジョブチェンジなどは考えていないです。
ただデータサイエンティストとプロジェクトを進めるには、統計学の知識はとても役に立ちます。
個人的にはkaggleや身の回りの事に対して、統計学の知識を活用してアウトプットしていきたいです！
#データサイエンティストは答えのない問題に対してアプローチする仕事と考えており、
#目指す際には色々な情報に接した方が良いでしょう。
参考にしたサイト
・ワークブック全体の理解
あつまれ統計の森
・過去問対策
https://mimikousi.com/statistical-certificate-pre1-book/
・Youtube
https://www.youtube.com/@Yuya-Kawaguchi
https://www.youtube.com/@AIcia_Solid
https://www.youtube.com/@toketarou
その他たくさんのチャンネルにお世話になりました。