【JDLA E資格】合格ラインと合格のための戦略

#はじめに
JDLA E資格試験の合格ラインと合格のための戦略について、まとめた記事です。

[E資格試験に関する私の投稿記事リスト][link-1]
[link-1]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/5a97f2645cdcefe15ce0

###目次
1. [公開シラバス](#公開シラバス)
2. [合格ライン](#合格ライン)
3. [合格のための戦略](#合格のための戦略)
4. [おわりに](#おわりに)


#公開シラバス
[JDLA公開シラバス][link-2]
[2020年版の詳細シラバス][link-3]
[link-2]:https://www.jdla.org/certificate/engineer/
[link-3]:https://www.jdla.org/wp-content/uploads/2019/09/JDLA_E%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9_2020%E7%89%88.pdf

__E資格対策問題集__が2020年9月から販売されています。
[E資格対策問題集][link-4]
[link-4]:https://book.impress.co.jp/books/1118101176#_pt_link=https://www*_*google*_*com_s_fNt4ntIGLXDzQ0eNht9edg.0.432gKbjDvQ4l8l2WtUkm2A.1613911842640.5.1_s_1f5448ba.tdy/zrfxq48kMeUCPbIELg.y0f8gJQwzhIpd5kLRC/ixg.3.1.1613911842713


__E資格対策問題集__の章構成は下記引用の通りです。
>第01章 線形代数
>第02章 確率・統計
>第03章 情報理論
>第04章 機械学習の基礎
>第05章 前処理・特徴選択・性能指標
>第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索
>第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム
>第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム
>第09章 強化学習の各種アルゴリズム
>第10章 深層学習の概要
>第11章 順伝播計算と逆伝播計算
>第12章 最適化手法
>第13章 畳み込みニューラルネットワーク
>第14章 再帰型ニューラルネットワーク
>第15章 深層学習を用いた自然言語処理
>第16章 深層学習を用いた生成モデル
>第17章 深層学習を用いた強化学習
>第18章 開発・運用環境
>第19章 総仕上げ問題
>付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識


#合格ライン
2021年3月時点における公式情報を整理します。

###出題範囲の大分類
試験の出題範囲は、大きく4つのパートに分類され、約100問のうちの各パートの出題量内訳イメージは下記表の通りです。

| パート         | 出題量内訳 | 
|:--------------|--------:|
| 応用数学       | 10%    |
| 機械学習       | 35%    |
| 深層学習       | 50%    |
| 開発・運用環境  | 5%    |

E資格試験は、深層学習エンジニア向けの資格試験なので、__深層学習の問題が半分程度占めます__。


###各回の合格者数の割合
__合格率は約7割__です。ただし、認定プログラム修了者しか受験できないため、受験者層のレベルはそこそこ高いと推測されます。

| 回              | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 | 
|:----------------|--------:|---------:|------:|
| 第1回 2018       | 337    | 234     | 69.44% |
| 第2回 2019#1     | 387    | 245     | 63.31% |
| 第3回 2019#2     | 696    | 472     | 67.82% |
| 第4回 2020#1     | 1,042  | 709     | 68.04% |
| 第-回 2020#2[^1] | -      | -       | -      |
| 第5回 2021#1     | 1,688  | 1,324   | 78.44% |
| 累計             | 4,150  | 2,984   | -      |
[^1]: 2020#2は試験中止


###各回の受験者の平均点
受験者の平均点は、応用数学が約70%、機械学習が約65%、深層学習が約60%、開発・運用環境が約78%[^2]です。

[^2]: 開発・運用環境の平均点は2021#1から公開された

| 回              | 応用数学 | 機械学習 | 深層学習 | 開発・運用環境 | 
|:----------------|--------:|--------:|---------:|--------------:|
| 第1回 2018       | 69.18% | 64.11% | 58.11% | -[^2]  |
| 第2回 2019#1     | 66.77% | 64.91% | 55.51% | -[^2]  |
| 第3回 2019#2     | 72.04% | 58.89% | 59.69% | -[^2]  |
| 第4回 2020#1     | 70.93% | 63.80% | 60.58% | -[^2]  |
| 第-回 2020#2[^1] | -      | -      | -      | -      |
| 第5回 2021#1     | 69.65% | 72.14% | 67.80% | 78.39% |
| 全回結果の平均    | 69.71% | 64.77% | 60.34% | 78.39% |


なお、設問毎に点数配分の偏りが存在するのかは不明ですが、上の点数は単純に__正解率__と考えておきます。


###合格ライン
__合格ラインは非公開なので不明__です。
下記のE試験合格者の方の記事を参考にすると、受験者数の平均点(約65%)以上を採った方は合格しているようです。

[参考記事：【体験談】JDLAのE資格の合格ラインは意外と低い？][link-5]
[link-5]:https://lilaboc.work/archives/19923231.html

よって、__合格ラインは65%と仮定__します。


###難易度
【2021年3月20日追記】
study-AIがE資格受験者（2021#1）を対象にアンケートを実施し、__E資格難易度の調査結果が公開__されました。
なお、__study-AIが提供しているJDLA認定プログラムの受講者のみが回答している__ことに注意してください。

[E資格難易度の調査結果][link-6]
[link-6]:https://study-ai.com/difficulty2021/


* E資格は「応用技術情報者試験」相当のレベルと回答した人：約4割
* E資格は「応用技術情報者試験」より難しいと回答した人：約3割

というように、__難易度が高く感じた人が多かった__ようです。
一方で、

* 勉強前から、理系大学の数学知識を有していた回答者の合格率：96%
* 勉強前から、プログラミング実務経験者であった回答者の合格率：95%

というように、__元々近い分野の人はほぼ全員合格__しているようです。
上記を満たす受験者もそこそこ多いため、難易度が異常に高いことはないと思われます。

#合格のための戦略
###正解率の目安
とにかく、__合格するためには、簡単な設問を確実に正解することで、正解率を稼ぐ__ことが重要です。
そのためには、下記2点を達成することが目安だと考えています。

* 応用数学／機械学習／開発・運用環境パートを__約9割__正解すること

* 深層学習パートを__約5割__正解すること

以上を実現できれば、下記概算の通り、__全体の正解率は70%となり、合格ラインの65%を超える__ことができます。

```math
\begin{align}
&\sum_{i} (パートiの分量内訳 \times パートiの得点率)\\
&=10\%\times 0.9 + 35\%\times0.9 + 50\%\times0.5 + 5\%\times0.9\\
&=9\%+31.5\%+25\%+4.5\%\\
&=70\%>65\%(合格ライン)
\end{align}
```

###目安の理由
応用数学／機械学習／開発・運用環境の3つのパートは、典型的かつ容易な設問が多いです。
このため、__応用数学／機械学習／開発・運用環境の3つのパートは、まず発展的な内容以外をほぼ網羅することを目指す__のが大事だと思います。
ただし、微積分など、試験範囲に明記されていない数学への理解は前提となります。

一方、深層学習の代表モデルは、2021年2月時点で多岐に渡るため、深層学習パートは出題範囲が広く、かつ複雑な内容が含まれます。
このため、深層学習における各モデルのテクニックを全て覚えるのは、初心者にとってかなり大変です。
よって、__深層学習パートは、まず標準知識に限定して網羅することを目指す__のが良いと思います。

各パートの出題範囲や難易度については下記記事を参照ください。
[E資格試験の出題傾向分析][link-7]
[link-7]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/c15ead8a731a4ba46855


また、__私はE資格試験（2021#1）において、戦略通り、下記の得点率で合格しました__。
>* 応用数学：100 %
>* 機械学習：92 %
>* 深層学習：66 %
>* 開発環境：83 %
>* (推定)合計：79 %

詳細は下記記事を参照ください。
[2021#1合格体験記][link-8]
[link-8]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/b4a5bbbacd6cee528a27

#おわりに
誤解がないように、注意事項を記します。
上記の合格ラインや合格のための戦略は、公式情報ではなく、他の方の記事や私の経験を踏まえたものです。

また、あくまで上記は__合格のための戦略として、初心者が最初に目指す目安__だと考えてください。
当然、E資格は深層学習までを理解していることを示す資格ですので、上記をおおよそ達成できそうな方は、深層学習パートの学習を進めてください。

応用数学パートの典型問題、深層学習パートの標準知識など、具体的にどんなものがあるのかについては、別途記事でまとめて投稿する予定です。

[E資格試験に関する私の投稿記事リスト][link-1]