こんにちは、今日も日本シリーズTVで観戦しているめいりです。しびれる試合が続いていますね。
G検定の結果が発表されてから数日が経過しました。
結果発表当日の様子はコチラ↓
めいりはなんとか合格できました。今回はめいりがG検定に合格するまでにどんな勉強をしたのか紹介します。
研究・業務過程で勉強していたこと
めいりの現在所属している部署がAIやICT関連ということもあってG検定のための勉強以前に業務の必要に応じてそれなりに勉強したり、実務で使用したりしています。
G検定を受けるまでのめいりの持っていた知識や経験などを一度おさらいしておきます。
大学生のとき
大学生の時は全くAIや機械学習、ディープラーニングとは無縁でしたが、プログラミングはしていました。プログラミングし始めたのはゼミに本配属になった大学3年生の後期からです。
言語はFortran90で、研究過程で必要な数値計算を行うためにやっていました。Fortran90は大学院修了するまでお世話になりましたので、歴は3年半になります。
AIとは無縁だったものの、切っても切り離せないプログラミングの基本的な考え方や組み立て方は大学生の時に身に着けましたので、業務で違う言語でプログラミングするようになってもその知識・経験は活かされています。
業務過程で勉強したこと・実務経験
今の部署に所属したのが入社1年目の3月です。2021年11月現在で入社2年目になりますので、実際AI関連部署に所属してからまだ8か月程度の見習いです。
プログラミング
プログラミング言語として、AIや機械学習、ディープラーニングでよく使われるPythonを使用しています。Python歴も8か月になります。
機械学習
業務では主にデータ分析や回帰予測をしていますので、機械学習は実務でもやっています。
教師あり学習では決定木やロジスティク回帰、k近傍、アンサンブル学習のrandomforestやlightGBMを使ったことがあります。
教師なし学習では、クラスタリングのk-meansや主成分分析(PCA)をよく使います。
業務では使用したことはないものの、単回帰や重回帰、ラッソ回帰、リッジ回帰、SVMなどG検定で出てくる手法も一通りは勉強しています。
ディープラーニング
ディープラーニングはまだ実務ではやったことがありませんでした。ですが画像認識・画像識別は勉強していたのでCNN（畳み込みニューラルネットワーク）らへんまでは一応知ってはいました。
一方でRNNなどは実務はおろか勉強でさえもやったことはありませんでした。
G検定受験のための勉強
AI For Everyone
日本ディープラーニング協会が推しているオンラインでのビデオ講座です。
AI For Everyoneの概要はコチラ↓
/https://www.jdla.org/certificate/everyone/
AIやディープラーニングについてまず知るための、すべてのビジネスパーソンを対象とした講座になります。
この業界で有名なAndrew Ng先生と松尾豊先生が講義してくれます。
無料で受講できますが、有料コースだと修了証もらえる＋G検定受験料が割引になるというので有料コースを選びました。
AI For Everyoneを受講した話は過去記事でまとめました！コチラの記事をご覧ください↓
ここで学んだ内容が直接的に問題に出てくることはあまりありませんでしたが、AIやディープラーニングで出てくる基本的な用語に馴染めるという意味では、AIやディープラーニングに普段触れていない人は受けてみてもいいかもしれません。
受験対策＜一般教養って感じです。
人工知能は人間を超えるか
次に日本ディープラーニング協会会長の松尾豊先生の「人工知能は人間を超えるか」を読みました。
この本を読むとG検定の「人工知能とは、人工知能をめぐる動向、人工知能分野の問題」分野がスラスラと解けました。
普段AIに触れていない人でもスッと頭に入ってきますので読みやすいです。G検定受けるなら読んだ方がいいオススメの本です。
G検定公式テキスト第2版
次にG検定公式テキストを1周と苦手＆経験不足分野だったディープラーニング分野を音読しました。
この本1冊まるまる理解していれば、「法律・倫理・社会問題」分野以外は8割以上取れるなと受験しながら思いました。
受験中「この問題、公式テキストのあの辺に書いていたな…」となることが多々ありました。
ただし演習問題の数は少ないので、問題に慣れるという意味では後述する問題集やオンライン模試で慣れることをおススメします。
公式テキストではあくまでもテスト範囲の理解をするための本って感じです。早めに取り掛かってどんな内容がでるのか理解するのがおススメです。
ディープラーニング活用の教科書 実践編
日本ディープラーニング協会が公式に推薦図書として推していたので読みました。
各会社のディープラーニング導入成功事例がたくさん載っていましたので、仕事では参考になる部分もありました。
しかしG検定対策になるかといわれると正直ならないです。
G検定 模擬試験 DIVE INTO EXAM
無料で受けられるオンライン模擬試験です。正解/不正解の判定はされますが、問題の解説はありません。
前日にこの模試を受けてみて、ディープラーニング分野と法律・倫理・社会問題分野が全くできなくて絶望した記憶があります。
模試を受けることで時間配分や自分の苦手・得意を把握できますので一度は受けることをおススメします。
この模試を何度も受けて正答率を上げればもっと法律・倫理・社会問題分野も安心して解けただろうなと本番中に思いましたｗ
G検定模擬テストと公式例題解説（Study-AI株式会社）
β版であればこちらも無料で受けることができます！ありがたいです！
めいりは時間がなかったので、公式例題解説のほうだけやりました。
G検定の公式サイトに例題が掲載されていますが、正解と解説は載っていませんので、Study-AIさんの公式例題を使って勉強しました。
公式からの例題ということもあって試験本番でも似たような問題が出題された気がします…やっていて正解でした。
最短突破ディープラーニングG検定問題集
時間がなかったので苦手分野のディープラーニング分野だけやりました。
公式テキストでは物足りなかった問題数・解説ともに充実していました！この問題集を完璧にすればもと自信をもって臨めただろうな…と試験本番中に痛感していました。
問題形式に慣れる・充実した解説がほしいのであれば間違いなくやるべき一冊だと思います。
めいりは苦手分野だけしか取り組めませんでしたが、それでもやった分理解は深まりましたし、最後にもがいた分得点が伸びました。
まとめ
データサイエンティスト歴8ヶ月のめいりのG検定対策はいかがだったでしょうか。
G検定は業務でしっかり勉強・実務経験をしていたおかげもあって、G検定公式テキストを中心に勉強すればなんとかなりました！
日々の積み重ねの重要性を改めて実感した試験でした。
G検定公式テキストでテスト範囲の内容を理解して、問題集・無料の模試試験で問題に慣れるの流れがおススメです。
参考になったら幸いです。
めいり
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