https://xainome-blog.pages.dev/tags/e%E8%B3%87%E6%A0%BC%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E8%B3%87%E6%A0%BC20241/ Recent content in E資格（エンジニア資格）20241 on Xainome Blog Hugo ja-JP Sun, 10 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://xainome-blog.pages.dev/posts/2024/03/jdla-deep-learning-engineer-exam-2024-1-to/ Sun, 10 Mar 2024 00:00:00 +0000 https://xainome-blog.pages.dev/posts/2024/03/jdla-deep-learning-engineer-exam-2024-1-to/ <p>E資格について昔話したと思いますが(<a href="https://xainome.blog/?p=214">こちら</a>)、結果はどうだったか、どんな勉強をしたのかを話していこうかと思います。</p> <p>まず<a href="https://www.jdla.org/news/20240308001/">こちら</a>でJDLAが2024年第一回E資格の結果発表が出ています。合格率や平均得点率、年代・業種・職種・役職別の合格者数が出てます。</p> <p>私の結果がこんな感じです。</p> <p><img loading="lazy" src="https://xainome-blog.pages.dev/posts/2024/03/jdla-deep-learning-engineer-exam-2024-1-to/images/%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%83%E3%83%88-2024-03-09-094326.png"></p> <p>応用数学と開発環境は6割切ってますが、機械学習と深層学習は7割近くになってますね。ちなみに今のタイミングでX(旧: Twitter)で&quot;E資格&quot;を調べると他の人の得点率を見れます。落ちた人の結果を見ると機械学習と深層学習の得点率が低かったみたいです。</p> <p>問題数から見ると応用数学と開発環境は出題数が少ないので最悪ほぼ取れなくても問題なさそうです。機械学習と深層学習が問題数多いのでこちらを抑えればいけそうな気はしてます。</p> <p>結果はこんな感じでしたが勉強方法は割とシンプルです。</p> <p>前にもお話ししましたが私はStudy-AIを使って認定証を取りました。Study-AIでは模擬試験とその解説、過去問(32問分)がありますのでそこを徹底的に理解し、満点取れるまでやりました。</p> <p>他の方法だと黒本だったり参考書をチェックしたりですかね？それからデータ加工のプログラムは仕事で使ってるので &ldquo;np.array&rdquo; だったり、論文で書かれてることはこんな書き方できそうだなというのはなんとなくわかります。実際にプログラムを動かすのは大事ですね。</p> <p>何度も話してますが資格はあくまで資格なので実際に実装できたり、知識を活用していくことが大切だと思います。資格を取って終わり、じゃなくどう活用していくか？なのでそろそろKaggleに挑戦してみようかと思います。ではでは。</p>