E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#2）に合格した話
2022年度のE資格受験が始まろうとしていますが、2021年8月に合格したE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#2）について簡単にまとめます。
結果
まずは私の結果から。
=================
【 合 格 】
=================
総受験者数 1,170名
合格者数 872名
■分野別の得点率
公式HPによると合格率、各分野の平均点は以下の通り。
合格率：74.53%
応用数学：67.16 ％
機械学習：73.49 ％
深層学習：63.84 ％
開発環境：66.54 ％（日本社団法人ディープラーニング協会HPより）
合格ラインは得点率7割だと思っていたため受験後は確実に落ちたと思いました。
私の点数は受験者全体の平均以下ですが、得点率6割を超えれば合格できるようです。
認定講座について
受講した認定講座
受講したのは株式会社AVILENになります。選んだ理由として数十万円もする他の認定講座に比べ安かったことでしょうか。合格率は気にしませんでした。
認定講座の特徴
修了要件を満たすためには修了試験とプロダクト開発演習が必須となります。修了試験はE資格本試験より難易度が高いと言われています。またプロダクト開発演習はテーマを自分で設定してプログラムを作る必要があります。経験者であれば問題ないかもしれませんが、逆に自由度が高いため開発未経験者には厳しいのではないかと。私もプロダクト開発演習に苦しみました。
受講した感想
E資格の合格率は認定講座の中で一番高いが、修了するための難易度も高いのではないかと感じました。私も修了要件を満たすために想定以上に時間を取られました。修了率は公開されていませんが、修了要件を満たせず脱落した方もそれなりにいるのでは？
現在は安い講座もあるため、仮に私が今から受講するのであれば別の認定講座を選ぶと思います。
個人的に考える認定講座選択の目安としては、実務経験者や時間のある学生さんであればとにかく安い認定講座。会社負担で受講可能な方もしくは金銭面で余力のある方はサポートの厚い講座を選択した方が良いのかもしれません。
受験までに勉強したこと
勉強期間
E資格受験資格を得た後は勉強自体をサボり、受験に向けて勉強した期間は直前の2～3週間程度です。
学習方法
学習方法は他のblogでも述べられいますが以下で合格できると思います。
・JDLA公式例題
・徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 (徹底攻略シリーズ) （模擬試験も含め２周＋理解度の低い箇所を重点的に）
・ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装（一読のみ）
・ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編（試験範囲のみを一読）
公式例題は毎回数問出ると言われており、確実に押さえる必要があるかと。改題されて出る可能性もあるため、答えをまる覚えるのではなく問題文まで理解した方が良いかと。
黒本については現在第2版まで出版されていますが、第1版でも内容はほぼ一緒のようです。誤植等を気にしないのであればメルカリ等で安く購入できるかと。私は第1版で学習しました。
不要だったもの
応用数学の特異値分解は確実に解けるまで学習しましたが、私が受験した際には出題されず。時間がないのであれば優先度を下げてもよいかと。ちなみに特異値分解の計算は以下のサイトが参考になりました。
特異値分解の計算方法を手順ごとにまとめてみた - Qiita
黒本に掲載されているアルファ碁も私の場合は出題されませんでした。理論自体が難解なため、こちらも時間がない場合は不要かもしれません。
深層学習(Ian Goodfellow著)は購入しましたがほとんど読まず。受験後に速攻でメルカリ行きとなりました。
最新論文対策は全くしませんでした。
以上です。
2021年振り返り
2022年もだいぶ過ぎましたが、簡単に2021年を振り返ります。
学習面
2021年はデータサイエンスに興味を持ち個人学習を進めてきました。
具体的には、データ分析、統計学や機械学習等の本を読んだり、資格取得を行いました。
資格としてはE資格や統計検定準一級に合格し一定の成果はあったかなと。資格については他のblog等も参考にしたので、私も共有する意味で別記事にまとめたいと思います。
反省点として、インプットを中心に学習を進めたわりに学習の効果を感じれなかったことでしょうか。例えば読んだ本の内容を忘れたり、学んだことを実務に活かすイメージが湧かない状態です。これはアウトプット不足によることが大きいのかなと思います。
何かの本で読んだが、学習時のインプットとアウトプットの比率は3対7が良いとのこと。
健康面
特に大きな病気はなかったが、1年を通してテレワークが続き、過食や運動不足による体重増加が一番の反省点となります。
また筋トレも始めてみたものの、思ったほど筋力が付かず筋トレ自体の取り組み方を見直す必要があると感じました。
2022年目標
昨年度の反省を踏まえ2022年の目標は以下にしたいと思います。
・学習面でのインプットは抑えアウトプット比率を上げる
・ダイエットを進めコロナ過前までの体重に戻す
