JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#1 受験体験記

2021/02/20に受験した日本ディープラーニング協会(JDLA)のE資格受験体験記になります。
2021年1回目なのでJDLA Deep Learning for ENGINEER 2021#1です。

この記事すべてではないですが、半分くらいは結果が出る前に書いているので受かって本当に良かったです…。
会社の報奨金支給の規定にはない資格なので認定コースと受験料合わせて約13万円かかりました。

# 1．E資格とは
JDLAのサイトから引用すると以下のようになります。

> ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する。

E(エンジニア)資格なのでG資格とは違って実装スキルが求められる資格になります。
ただこれに合格したからといってバッチリ実装できるかというとまた違ってきます。実務だとその状況に応じて色々変わってくるとも思いますしね。

それでもある程度の実装スキル、どういった実装が必要かという知識は身につけられるのではと思います。

# 2．私の経歴、スキル
私は工業高校卒業後、専門学校に進学し、その後SIerに就職。
これまで8年ほどオープン系のシステムエンジニアとして働いてきました。
そのため学生時代は機械学習はおろか数学や統計学等もまともに勉強してきていません。
工業高校は各学科に応じた科目がある分、普通科目が減っているので、ちゃんとベクトルや行列の計算、微分積分をやったのも社会人になってからです。

その他、CourseraでAndrew Ng教授のMachine Learning講座は修了していますが、あとは独学でかじった程度です。
ちなみにG資格は2020#2で取得済み。

ベースのスキルがこの程度でも色々取り組めば合格できたので、難しそうだからと足踏みしている人が取り組むきっかけになればと思います。

# 3．受験のきっかけ
業務でお手伝いレベルですが画像認識の案件に関わることがありました。
業務の傍ら、昼休み等の時間を使って自分でもちょっとしたモデルを作ってみたりもしましたがいまいちうまくいかず、どうすればいいのかお手上げになりました…

やはり独学で学んできた知識や技術が足りないと感じ、認定コースを通じて体系だって学び、ゴールとして資格を取ろうと思ったのがきっかけです。

もちろん、これで実務がバッチリできるとは思ってないですが、以前よりはアプローチの選択肢が増えればといいなというぐらいの気持ちです。

また、しばらくしてコロナの影響もあって業務の状況が変わり、転職も視野に入れだしたことから「実務未経験だけど最低限の知識はあるよ」アピールになればという思いもでてきました。実際どの程度のアピールになるかは分かりませんが…
ただ実務経験なし(そのチャンスもない)、学生時代に専攻してもない状態からなにかしら客観的な評価指標を得るという意味では良いのではないかと考えています(KaggleやSIGNATEで結果出せればもっといいと思うけどいきなりは厳しいだろうし)。

# 4．受講した認定コース
「ラビットチャレンジ」を受講しました。
法人向けの『現場で潰しが効くディープラーニング講座』を個人向けとした認定コースです。
私が受講したときは約10万円(G資格取得済みによる割引込み)でしたが、これを書いている時にサイトを見てみたら価格が入会金+月謝となっているので何ヶ月受講するかにもよりますがかなり安く済みそうです。

※以降、私が受講した時の情報(2020/08～2021/02)なので現在は異なる可能性があります。
ラビットチャレンジの主な流れは以下です。

1. 講義動画を視聴して学ぶ(途中に確認問題等あり)
1. 実装演習で実際にコードを動かしてみる(講義動画内で説明もあり)
1. レポートを書く(QiitaやGitHub、ブログ等)
1. レポート提出してOKをもらう
1. 修了テストをクリアする

上記の流れを見ると分かる通り、自習スタイルです。これが他の認定コースに比べると格段に安い理由ですね(それでも10万円しましたが…)。
自習スタイルなので質問は基本的にできません。

正直、ラビットチャレンジを選んだ大きな理由は価格ですが、分からないところがあった時に自分で調べて解決していくくらいの気概はないと合格は厳しいかなと思ったというのもあります。

どれくらいベースの知識があるかにもよるとは思いますが、やはり十分に勉強時間を確保しておくことが大事だと感じます。
例えば10分程度の講義動画1本でも、講義内容を自分の中で整理するために一時停止したりよく分からなかったところを巻き戻してもう一度見たりしていたので思っていたよりもずっとかかりました。

予想問題集や模擬テストもあったのは非常に助かりました。特に計算問題の力はこれでつけることができたと思います。
ただ、注意点として、シラバスに載っている内容が講座で網羅されているわけではないので必ず追加で勉強する必要があります。

レポートはQiitaの記事で書いたのでどういった具合に書いているか気になる人は見てみてください。

# 5．読んだ書籍

* 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
* PythonとKerasによるディープラーニング
* 詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 
* 機械学習・深層学習による自然言語処理入門
* 東京大学のデータサイエンティスト育成講座
* 徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集
* 例題で学ぶ初歩からの統計学
* マンガでわかる統計学 素朴な疑問からゆる~く解説
* マンガでわかる微分積分 微積ってなにをしているの?どうして教科書はわかりにくいの?

認定コース受講前に読んでいたものも含みます。
「例題で学ぶ初歩からの統計学」は元々、統計検定に向けて買った本でしたが役立ちました。

問題集は通勤の電車の中で取り組みました。元々は電車でも講義動画見ようと思ってたんですが、見ながら調べたりしにくいし、中途半端なところで駅についてもやもやしたりしたので問題集の時間に変えました。

ゼロ作2は実はまだ読んでないので読んで理解を深めないとですね…

# 6．受験結果
受験(2/20)から3週間後までに結果が来るとのことだったので3週間目にはﾄﾞｷﾄﾞｷしていたのですが、その週の木曜日(3/11)にようやく来ました。
翌3/12にJDLAから合格率、平均得点率も発表されました。

[「E資格（エンジニア資格）2021#1」結果発表（今回1,324人が合格）](https://www.jdla.org/news/20210312001/ "「E資格（エンジニア資格）2021#1」結果発表（今回1,324人が合格）")

合格率：78.44 %

| 分野 | 得点率 | 平均得点率 |
|:-----------|------------:|------------:|
| 応用数学| 92 %        |69.65 %        |
| 機械学習| 83 %        |72.14 %        |
| 深層学習| 81 %        |67.80 %        |
| 開発環境| 92 %        |78.39 %        |

正直、受験直後は自信なかったです(いつものこと)。
出る問題が特異値分解とかで限られているとはいえ、得点源として注力していた応用数学できっちり点を取れていたのは良かったです。
全分野で平均より10%以上多くとれていて自分でも驚きました。

合格ラインは公表されていませんが、Twitterを見ていると70%かそれ以下のように思います。

合格率はこれまで70%弱程度でしたが今回は80%弱もあります。
合格率だけ見ると簡単な試験に見えますが、あくまでも認定コースを終了できる程度の知識や技術を持っている前提の数字ですね。

# 7．受験してみて
正直、このE資格が転職活動や業務で役立つかは未知数です。
前述した通り、学歴や実務経験のような客観的な評価指標がないので、これだけで転職の場で「機械学習やりたいです！」って言っても「やりたい人は多いしその経歴でできるの？」って思われると思っていますが、E資格あるだけでも多少は緩和するかな？という期待はあります。

また、この資格を取ったからといって良いモデルをバッチリ作れるかというとそうではないです(できる人もいると思いますが)。

それでも以前より多少は知識や技術が身についたことで、うまくいかないときの原因に当たりをつける力や対処のアプローチは増えたと思うので、機械学習エンジニアへ一歩近づくことはできたかなと思います。

もし興味がある人はさらに詳しく調べてみてください。

今後、実際にE資格を持っていることが評価につながることがあればまた追記したいと思います。