追記：なんとか合格していました。

プロフィール

• 本業：非エンジニア（普段は障害者の雇用を生み出すための事業作り）

• 副業：データ分析（ソーシャル分野の調査設計〜分析&レポート）

資格検定（この分野）

• 統計検定2級

• 基本情報

• G検定

受験動機

1. 時間ができたら受けてみたいとは思っていた

2. 機械学習を体系的に学んでみたかった

3. 1年に1つ資格か検定取るマイルールに基づいて‥

受験までの流れ

大まかに

• 9月
  認定講座は色々あって比較検討苦戦するも、データ分析コースを併用できるということでAidemyを契約

• 10月〜11月頭
  データ分析コース履修

• 11月半〜
  E資格対策コース開始

• 2月18日
  受験

E資格対策開始後

詳細後述

1. 11月半ば～12/22
   JDLA認定講座履修～修了要件の実技とテストが終了

2. 12月～2/17
   E資格試験対策

試験勉強概要

使った勉強道具

1. 言わずと知れた黒本

2. ゼロツク
   最終的に1,2,4を買っていた‥

3. JDLA認定講座教材

4. 方眼紙ノート

5. 自作管理用スプレッドシート

かけた時間（おおよそ）

平日：1.5時間（できた週の平均。仕事でできなかった週も。）
休日：5時間（できた週の平均。用事があってできなかった週も。）
3割くらいは全く勉強できなかった。さすがに2月は詰め込んだ。
▼超ざっくり計算
全12週　147時間（こんなやったかな・・・？）
平日：60日×70%×1.5時間＝63時間
休日：24日×70%×5時間＝84時間

かかったお金（うわぁ…）

1. JDLA認定講座
   23.76万円（専門実践教育訓練給付金によるキャッシュバック分を除く）
   ※社会人or学生 / 受ける講座の期間 / 提供事業者などによって金額がかなり異なるのでご注意

2. 本類
   ざっと2万円

3. 受験料
   3.3万円

E資格対策詳細

JDLA認定講座にキレる2023年

データ分析講座を修了し、意気揚々とE資格対策講座に突入。
ちなみにAidemyの形式はE資格のシラバスごとに大まかに単元が分けられており、その単元の中がさらに細かい章に分かれている。章ごとに簡単な小問が用意されている。
はじめの方は確率や機械学習の基礎というところでまだついて行ける感じがあったが、だんだん雲行きが怪しくなる。

• 数式読めない

• コード読めない、かけない

• もちろん記憶は定着しない

１つ１つの単元、章をじっくり取り組んでいたら時間がどれだけあっても足りないと考え、淡々と消化モードに。
－－－
後で考えてもこれで良かったとは思います。むしろ早く問題集と併用していたほうが良かったかも。また、初期はノートにまとめるなどもせずやっていました。記憶の定着が悪いのも無理もない。
最初からノートにまとめていたら良かったのかというとメリデメあったと思います。それはまた最後の方に書こうかな。気力があれば。
－－－

絶望の黒本1周目

E資格は過去問が一切公開されていません！探しても無駄です。僕は何度か「もしかしたら、どこかに落ちているのでは」という一途の望みを捨てきれず検索して都度落胆していました。
黒本の１周目は最初の確率統計の章をやった時点で刃が立たないことが自明でした。なので、ここから各章ごとにノートをまとめ始めました。また、これはクセですが、スプレッドシートに回答と正答を全て記録していきました。結果１周目の正答率は50%でした（多少カンニングしてこれ）。絶望でした。１周目を１ヶ月くらいはかけていた気がします。
全く理解できないところもありましたが、とにかくまとめました。
ノートテイクは黒本の単元とJDLA認定講座をあわせて参照し、要所（と思しきところ）をまとめました。また、ゼロツク①も併用して理解できるところを増やしていきました。CNNやRNN、強化学習、深層強化学習みたいなところは、あさーーーーく理解して進めました。

あるものは全部使う1月

黒本１周するかどうかくらいから、認定講座の問題集を発見し、１月からは黒本、黒本の総まとめ問題(?)、認定講座問題集を並行して回していきました。その中で都度都度理解が足りないところはノートに追記していく形をとりました。ノートはどうせ追記すると思ったので、ルーズリーフ的に使いました。
だんだん目が慣れてきて、理屈はさておき答えられるところが増えていきました。理屈はさておきです。
－－－
理屈が理解できないまま、周辺にある単語を拾って回答が予測できるようになってしまうフェーズがあります。この状態、個人的にあまり良くないと思っています。なぜかって、文字通りその場しのぎだからです。できた気になって、少し記号を変えただけで？？？となる状態は怖いですね。
－－－

ラストスパート2月

2月には各問題集が3周目くらいに突入していました。間違えたところを集中的に潰したり、苦手意識のある単元を潰していきました。そしてこのフェーズでは理屈を重視していきました。実装コードを読み解きながらやると腑に落ちやすかったかなと思います。そういう意味ではコードを読む力ももう少し早くに養っておくべきでした。
最終的には各問題集正答率90%くらいには持っていきました。
また、2月くらいから特にわかっていないところをスプレッドシートに虫食い形式でまとめ、マイ問題集にしていきました。詰め込み以外の何物でもないのですが、お金も時間も溶かしているので、背に腹は代えられません（切実）。

その他（書きそびれたこと）

長くなってきたのと疲れてきたので、一旦ここまでとします。
上で書いてないことで自分が早く知りたかったことを、箇条書きにして終わりにします。

• 認定講座の値段はぜんぜん違うのでよく考えるべき

• シラバスの前半、順伝播・逆伝播・最適化などベースになってくるところの理屈を理解しておくと後半ラク

• 用語の定義を地道に覚えていくべし

• 検索しても問題は落ちていない（2回目）

• Google検索とChatGPTを味方にする

• 生成モデルと強化学習で面食らう（けどなんとかなる折れない心、大事）

• 強化学習はゼロツク④分かりやすい！でも分かったからとて導き出せるようになかなかならない。

多分まだまだあるのですが、おしまいにします。
試験は時間的には25分くらい余りました。難しさは黒本の本編(?)と総まとめ問題の間くらいだと思います。黒本がいつ新課程に対応するかは分かりませんが、黒本を解説も含めて理屈とともにマスターしていれば受かるんじゃないかなと思います。

注ぎ込んだお金、時間が大きいぶん、今後につなげて投資回収しないと気がすまないですね。受かっていますように‥🙏（合格でした）

2024/03/09追記
X（旧Twitter）を見ている限り、
機械学習と深層学習の得点率が低いと、応用数学と開発環境が高くても不合格になっている様子ですね。私は応用数学、機械学習、深層学習がそれぞれ7割前後、開発環境は6割で合格でした。
参考まで（思ってたより低かったです）。