データサイエンティスト検定 総合スコア 86.6% 合格したかな?

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会


データサイエンティスト検定 リテラシーレベル を 受験しました
合否判定はまだ出ていないのですが、総合スコア 86.6% だったので、おそらく合格しているのではと楽観的にとらえています


1. データサイエンス 正答率 : 86.6%
2. データエンジニアリング 正答率 : 80.0%
3. ビジネス 正答率 : 95.0%
総合スコア : 86.6%


データサイエンティスト検定 リテラシーレベル は一つひとつの問題は難しくないのですが、対象範囲が広いので初学者の方は勉強時間100時間ぐらいは考えていた方がよいかもしれません。
ITパスポートやG検定よりは難易度高いです。


私は下記2冊を使って独学で勉強しました。どちらか一冊でも合格できると思います。

事前知識がある方は上の問題集から入っていく方が、時短になると思います。ただし、間違いが結構あるので正誤表を反映させてから使うことをお勧めします。
誤植というより、執筆者が正しく理解していないまま問題と解答を作ったのではと思われるようなところもあります。匿名化、仮名化など。


下の公式リファレンスブックは185個のスキル項目が簡潔に整理されているので、とても読みやすく理解しやすいです。ベイズの定理の説明は今まで見てきたもののなかで一番わかりやすかったです
2~3周読めば合格ボーダーラインに届くのではないかと思います。リテラシー レベルでは数式は覚える必要はなくスルーしていて問題ないと思います
数学は簡単な微分や行列の内積、組み合わせぐらいやっておけば何とかなるかな


勉強してみてよかったなと思うのは日本の個人情報保護関連の法律がパーソナルデータの利用がしやすいように変わっていたことに気づけたことです
やってなかったら知らないままでした。ビジネス系の分野はE資格などでは対象となっていないので、その辺まで含まれているのがデータサイエンティスト検定のポイントなのかもしれません

浮世絵 買いました 葛飾北斎 神奈川沖浪裏 The Great Wave

葛飾北斎「神奈川沖浪裏」


最近Outlook等のプロファイル画像にパブリックドメイン素材集からみつけた江戸時代の浮世絵師、葛飾北斎の「神奈川沖浪裏」という作品を使っているのですが、結構気に入っているのでボーナスが出ることもあり購入してみました。「富嶽三十六景」という富士山をテーマにしたシリーズ中の1枚で、タイトル通り36枚出版される予定だったのが人気になったため10枚多い46枚になったそうです。
どうやって手に入れたのか不思議に思う方もいるかもしれませんが、浮世絵は版画なので今でも注文すると新たに摺ってもらうことができます。厳密にいうと江戸時代とは版木が異なっているのでしょうが、骨董品ではない分高価でもなくお小遣いの範囲で買えます。一方、品質は上質な手漉き和紙にプロの摺師さんが丁寧に摺ってくれるので十分に高く、素人目には美術館で見るものと遜色ないようにみえます。何といってもガラス越しではなく手に取って直に見られるところがとても良いです。
大波が小さな舟に襲い掛かる一瞬を切り取ったダイナミックな構図や、人の手のような波先の表現、遠景で佇んでいる冠雪した富士山など見どころがギュッと詰まった一枚です。70歳を超えてから描いたといわれているのですが、年をとっても第一線で活躍し続けてられているなんて憧れますね。見習いたいところです。
写真では見えにくいかもしれませんが、船には左右4名ずつの漕ぎ手がいます。座っている2名は休憩中で、ローテーションしながら獲った魚を日本橋まで運んでいるのだそうです。一年中冷暖房の効いた屋内でOAチェアに座っている身からすると、想像がつかないぐらいハードな仕事ですね。大変そうですが家族のために冬の荒波に漕ぎ出す男たちってカッコいいし、何が起ころうとも粛々と自分の役割を全うしようとしている姿にも尊敬の念を覚えます。
さて現代の私たちにもパンデミックが起きたり、紛争がはじまったり、半導体が足りなくなったり、物価高になったりと次から次へと大波が襲い掛かってきています。そんな中でもこの絵の漕ぎ手たちのように、慌てることなく自分たちの力を信じて助け合いながらゴールを目指して進んでいきたいですね。

5万円で JDLA の E資格 に挑戦 ! スキルアップAI『現場で使えるディープラーニング基礎講座』 受講記録 その2

www.skillupai.com


残っていた、深層学習知識テストに合格


4つの修了条件すべて達成した
1) 数学知識テスト (合格)
2) 機械学習知識テスト (合格)
3) 深層学習知識テスト (合格)
4) AIモデル作成課題 (完了)


目標としていた1ヶ月で修了できたので、8月のE資格に向けて試験対策の時間は取れそう

修了条件を完了したとはいえ、E資格取得のためにはまだまだ学習が足りないと思うので、講座の内容はもう2周ぐらいしたいと思う

6月は中旬にデータサイエンティスト検定があるので、2週間ぐらいはそちらに向けて試験後にまたE資格対策に戻るつもり

5万円で JDLA の E資格 に挑戦 ! スキルアップAI『現場で使えるディープラーニング基礎講座』 受講記録 その1

www.skillupai.com


JDLAの E資格 は 決められた認定プログラムを修了しなければ受験することができない
自動車運転免許の教習所や医師免許の医学部卒業と同じようなシステムがとられている


E資格認定プログラム事業者は多数あるもののいずれも結構いい値段がする
www.jdla.org


その中で最も廉価と思われる 5万円で受けられる スキルアップAI の『現場で使えるディープラーニング基礎講座』に申し込んでみた。動画視聴とテストのみで講師への質問はできない。質問したい場合は11万円のオプションを申し込む
www.skillupai.com


この講座には4つの修了条件が設定されている
1) 数学知識テスト
2) 機械学習知識テスト
3) 深層学習知識テスト
の3つのテストに合格することと
4) AIモデル作成課題
で基準精度に達成すること


この5万円の講座で動画授業があるのは
3) 深層学習知識テスト
4) AIモデル作成課題
に関してだけなので


1) 数学知識テスト
2) 機械学習知識テスト
は独学で乗り越えるか別料金の講座を申し込むことになる。安さを求めているので無論独学を選択


ゴールデンウィークに申し込んで約1ヶ月たったのでここまでの進捗をまとめる


5/27現在
1) 数学知識テスト 合格
2) 機械学習知識テスト 合格
3) 深層学習知識テスト 未受験
4) AIモデル作成課題 完了


テストは事前に問題が配られて準備ができる方式。とはいえある程度勉強が進んでいないと問われていることが理解できないと思う
レベル的には E資格 黒本 と同程度かと 。ただし、黒本と同じ問題ではない。なお、黒本の著者 は スキルアップAIの講師の皆さん
book.impress.co.jp



1) 数学知識テスト (合格)
情報理論特異値分解の資料は配布されたが他はなし。微分線形代数、確率統計の基礎がわかっていないと資料見ただけでテストに合格するのは難しそう


★ 数学の独学に役立った情報

【無料】 キカガク 脱ブラックボックスコース
www.meti.go.jp


【無料】 @IT AI・機械学習の数学入門 ― 中学・高校数学のキホンから学べる
atmarkit.itmedia.co.jp


【無料】Youtube 某处生活_LiveSomewhere 特異値分解
www.youtube.com


2) 機械学習知識テスト (合格)
資料等一切なし

機械学習の独学に役立った情報

思い出したら書きます


3) 深層学習知識テスト (未受験)
DAY1からDAY8まである動画講座のうちまだDAY4までしか見ていないので、全部見てから受けるつもり。AIモデル作成課題 は DAY4 までの動画でできる設定になっている。DAY5以降は課題には関係ない(と思う。まだ見てないので勘違いかもしれないけど)


4) AIモデル作成課題 (合格)
動画やnotebookを使った教材など講義内容は盛りだくさん。


★ AIモデル作成課題に役立った情報

オライリー 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
www.oreilly.co.jp

自力では設定された基準精度より1%低いところまでしか行けなかった。基準精度に到達できたのはこの本のおかげ。
あとメモリのでかい(64GB)PCを使っていたのも大きい。学習に使うデータ量によってはメモリ不足でエラーになったりするので


ここまでの感想
価格が安い分、動画視聴のみで講師への質問やオフラインでの講義やグループワークは省略されているが、E資格取得を目的とするのであれば十分な内容だと感じた
本番試験に向けての試験対策はどのみち独学でやるしかないと思うので、自分の熱量の大きいうちになるはやで受験資格を取っておきたい方にはおススメできるかなと。実際に受験して結果出てみないとわからないけど。
DAY1からDAY3までの講義動画は無料で視聴できるので、興味がある方は申し込んでみるのもありかと。https://www.skillupai.com/deep-learning/
一番安いところとはいえ、5万円を無駄にしたくはないので私自身もこれを見て判断


なお、本番試験での合格率の高さをアピールしている事業者もいるが、それは修了条件がかなり高いところに設定されているということの裏返しでもあると思うので、個人的にはいかがなものかと。修了できなきゃ意味ないじゃん


一旦、以上

【E資格】 「ゼロから作るDeep Learning」2周

2周読んだ。雰囲気は分かったと思う

ソースコードも実行してみてMNISTの認識制度が99.4%になったのも確認できた

良書

Azure Machine Learning SDK の概要 dp100

docs.microsoft.com

Azure リソースとしてのワークスペース

https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/wwl-data-ai/intro-to-azure-machine-learning-service/media/01-02-workspace.png


演習
Azure Machine Learning ワークスペースを作成する
01 - Get Started with Notebooks
02 - Get AutoML Prediction
03 - Get Designer Prediction翻訳.ipynb

実験を実行する
04 - Run Experiments