概要
7月4日に実施されたG検定の受験直後の感想をまとめます。
主に・・・11月に受験するであろう自分のために。
G検定の詳細は以下リンク先へ。
https://www.jdla.org/certificate/general/
感想
公式テキストや黒本でがっつり勉強をしていたつもりでしたが、
割と理解できていないところがあったようで、確信を持って回答ができていない状況でした。
各手法や歴史や動向も再学習の要です。
これは私の悪癖の部分もあるので反省。
時事問題もいくつかありテキストだけでは割とどうにもならない問題もちらほらと見かけました。
※そこも含めてか自宅からできる・・・のだと思います。
問題数については事前の通り200前後、時間は2時間なのであまり時間的な余裕はないです。
と言いつつ、私は40分程度残ったのでそこから見直しをかけています。
そしてあまりのぼろぼろっぷりに次回受験をほぼ確定となりました。
合格結果は約2週間後になりますが、不合格を前提で次回11月を迎えたいと思います。
無論、テキストで学んだ内容も出ております（当たり前ですが）
あとに記載するテキストの中で強調されているものなどが重要になるので、そこを中心として学ぶと吉です。
どこかのサイトで●●章からは出ない・・・といった記事もありましたが、普通に出てきますので勉強しましょう。
※記憶違いだったすいません。
学習
テキストの読み込みと問題集のやりこみ。ほぼこれだけです。
感想で書きましたが、時事問題とかテキストにはない問題もあるので、
次回受験時にはそのあたりも考慮したいとも思います。
深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト
紀伊國屋の電子書籍で購入していますが、理由は以下の通り。
- iPadやスマフォで手軽に見れるので。
- 主に金～日でポイントアップキャンペーンをやることが多いので。25倍とか。2000円（税抜）のテキストで500ポイント返ってくるとか神か。
次回に向けて
- 参考書の読み直し。上に自分で書いたとおり、強調箇所を重点的に。
- 参考書はあくまで下地作り。問題集など複数使ってカバーすることが重要かも。
- できれば問題集や参考書ではなく機械学習・ディープラーニングの専門書を読んでおくとよいかも。
- 参考書では得られない知識の補完。主に法律や機関が絡むものです。
- 都度ネットで調達。過去20年程度の世界全体の情報を持っているのであればいけるかも。
- Aは●●であるという説明がある場合、●●とはAという・・・といったやり方で勉強し、理解力を深める方向も取る。
その他
- 問題の詳細は当然書けないので記載なしで。
- G検定に向けた参考書兼問題集が他にもあるので要検討。
- 公式テキストや問題集一つ程度では知識面ですら太刀打ちできない。RNNやらCNNやらも詳細に把握する必要もあり。
- Pythonのデータ分析の資格が存在するが、そちらを勉強している人だと数学の基礎ができていると思うので、まっさらな状態で挑む人より若干有利な気もする。
- 2回めで落ちるならもう受けない。別のWebサービスや専門書で勉強はするだろうけど。
終わり