【合格体験記】E資格

2021年9月26日 22:28

2021年度8月に実施された、
JDLA Deep Learning for Engineer(通称：E資格)に合格したので、
私の体験を記したいと思います。

この記事が、
E資格取得を目指して勉強中、もしくは取得を考えている方々にとって、
ほんの少しでもお役に立てればと思います。

E資格の試験概要

E資格は日本ディープラーニング協会(JDLA)が開催する資格試験でして、
数学や機械学習の内容も含みはしますが、主に深層学習の理論や実装を問う試験になっています。

(JDLA公式の試験範囲は以下のリンク)

また受験資格を得るために、
JDLA公式の認定プログラムを受講する必要があって、
これが非常に高額で20万円近くします。

この記事を読まれている方の中には、認定プログラムに悩まれている方もいらっしゃるかと思いますので、この記事の後半に私がお世話になったAVILENのE資格認定プログラムの簡単なレビューも書きたいと思います。

E資格は非常に広範な分野をカバーしておりますが、合格するだけなら、理解は深くなくても合格することができます。

ですのでE資格合格を通じ得られるスキルは個人によります。
しかし、最低でもkaggle等のコンペティションに参加できるようになったり、論文を読める下地は身についていると思います。

また、詳しく知りませんが、データサイエンティストや機械学習エンジニアへ未経験から転職する際に、少しは有利だそうです。

さて肝心な勉強法についてですが、
私はAVILENの認定プログラム講座と以下で紹介する3冊の書籍をメインで使用しました。

バックグラウンドが情報系であることもあり、知っている内容も多かったのですが、それでも200時間程度は勉強しました。

以下、本格的に試験対策を開始した6月から振り返りたいと思います。

6月

ゼロから作るDeep Learning①を読みました。
正直多くの内容を知っていたので理解には苦労はしなかったのですが、
実装に関してとても勉強になりました。

本の名前の通り、
TensorFlowやPytorchといった深層学習ライブラリを使用せず、ゼロからnumpyのみで深層学習を実装するので、理解がとても深まります。

7月

次にゼロから作るDeep Learning②を読みました。
知らない内容も多かったですし、紹介されている深層学習モデルも複雑になるので、こちらは読むのに時間がかかる方が多いと思います。

①と同様に深層学習ライブラリに頼らない実装を学べるので、苦労はしますが理解はかなり深まると感じています。

8月

5月からちょこちょこと進めて学習し、
8月頭にAVILENの認定プログラム講座を全て修了することができました。

教材から講義内容の質、質問対応や個人面談といった様々なサービスも整っているので、正直こちらの認定プログラムを修了するだけで合格は十分可能だと思います。

またE-learning形式の講座なので、好きな時間に好きな分だけ学習を進めることができることも、気分屋の私にとっては嬉しいポイントでしたね。汗

他の認定プログラム講座との比較はしておりませんが、AVILENは自信を持ってお勧めできる講座です。

また、仕上げとして8月は以下のE資格の問題集を解きました。
今まで学んだ内容をチェックできているようで心地よかったです。

市販で売られているE資格用の問題集としてはこちらしかないので、
確実に合格したい場合は要チェックです。

私の受験結果です。公式な合格基準は明示されておらず詳細は分かりませんが、60%が合否ラインだと言われています。

分野別得点源
応用数学：91 ％　　機械学習：88 ％
深層学習：76 ％　　開発環境：71 ％

私は深層学習と開発環境分野が若干低いですが、勉強の甲斐もあってなんとか合格できていたようでした。

私はバックグラウンドが情報系なので、3カ月ちょこちょこ勉強する具合で良かったのですが、E資格は未経験の方にとっては学習コストの高い資格試験だと感じています。

また、身に付くスキルとしても研究・開発の現場で活躍できるとは限らないと思います。

ですが、
試験を通じ最近流行りの深層学習を学べたことで、いたるところで耳にする、”AI”とか"人工知能"ってものを具体的にイメージできるようになりますし、簡単な実装も臆することなくできるようになるのは強みかと思います。

長くなりましたが、伝えたいことは以上です。
金銭的にも労力的にも負担の大きい試験ではありますが、これから受験を控えている方や考えている方にとって、少しでも参考になれば幸いです。

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