営業からデータサイエンティストになるためのアピールになると思い、G検定(DLA Deep Learning for GENERAL)取得を決めました。
試験内容は機械学習、ディープラーニングの基礎知識や最新動向が出題されます。
機械学習って何？どんな手法があるの？っていう人はまずはG検定の合格を目指すことをおすすめします。
覚えることは多いですが難易度は高くないです。勉強すれば受かります。
合格までの勉強方法を以下に記します。
合格までの受験記録
2020年11月に受験し、無事合格できました。勉強期間は3週間くらいです。
合格のコツ
試験は120分で問題数191問が出題されました。(出題数は毎回変わるみたいです)
テキストや問題集に載っていない最新の技術に関する問題も多く出題されるため、
AI白書で最新動向・技術を把握しておくことをおすすめします。
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私はAI白書を読んでいなかったので、本番かなり焦りました。
最新技術や最新のAIに関する法律の問題がでて、なにこれ！？となりました。
試験中はネットやテキストを見ることができるので、全問解き終わった残り10分で調べまくりました。
ゆっくり解いていると時間が足りなくなるので、事前の勉強と当日の時間配分が重要です。
合格まででやったこと
G検定は過去問が公開されていません。そのため、テキストと問題集を使用しました。
勉強方法を以下のとおりです。
①テキストの内容を一通り理解＆練習問題を実施
②問題集を解く
③分野ごとにテキストで復習→問題集で同じ分野の問題を解く
使用したテキストと問題集は以下3つです。
私の一番のおすすめです。テキストと問題集が集約された一冊となっております。
公式テキストに比べて、特にイテレーション・エポック、物体認識に関する説明がわかりやすかったです。重要な用語なので、こちらを購入してよかったと思いました。
こちら＋AI白書で知識的には十分合格できるかと思います。
ただ、公式問題集に比べて練習問題数が少ないのがデメリットです。
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上記のテキストに比べて法律に関する問題や応用事例については、公式テキストのほうが解説が多かったです。このテキストは2018年に発売されたものなので、実施の試験では更に最新の法律や応用技術が出題されました。不安だったのでテキストは2冊購入しましたが、1冊＋AI白書でよかったと思いました。
こちらを購入するのであれば以下の公式問題集も購入したほうがいいです。
公式テキストとセットで解きましたが、公式テキストに載っていない問題も出題・解説されてました。公式テキストとセットで購入することで網羅的に基礎知識が習得できます。
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まとめ
私がもう一度勉強するなら、テキスト＋問題集で基礎知識を理解、AI白書で最新情報を把握といった勉強法をするかと思います。
当日の試験では1問を1分半くらいのペースで解かないといけないので、基礎知識に関する問題はすぐに解けるようにしておき、初見の問題に時間を費やすのがおすすめです。
合格すると、合格者限定のSlackに参加でき、イベント・交流会の案内や今後のキャリアについての相談・技術に関する質問もできます。
合格目指して頑張りましょう！心より応援しております。
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