【E資格合格記】大学生ができるだけ安く合格するための方法

# はじめに

この記事は [CDLE youth Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/cdleyouth) 2日目の記事です。
9か月ほど前になりますが、JDLA Deep Learning for ENGINEER 2022#1に合格しました。割とお金がかかるE資格を学生のうちに受験するというのは私にとってはチャレンジングなことだったので、この先同じように挑戦しようとしている人の参考になればと思い執筆しました。
執筆時点（というか受験時点）での情報、またサンプルは N=1 の情報だということをご認識の上で参考にしてください。

# 筆者情報（受験時）

* 機械工学科大学生
* AIについて大学3年次から学習を開始
* コンピュータビジョンの研究室に所属
* ゼミでゼロつく①は軽くやった
* 大学4年の卒論発表が終わった時点で受験

# 受験対策

## 認定講座の受講（ラビットチャレンジ）

- 私が申し込もうと思ったときにちょうど割引キャンペーンをしていたのでちょっと安く申し込めた気がします。
- あとSNSで申し込みました！みたいな宣言をすると割り引いてくれるキャンペーンがあったような…。
- 講座の内容がわかりやすい先生の回とわかりにくい先生の回がありますが、安いのでしょうがないでしょう。
- Qiitaやブログなどで、講座の内容をまとめないといけないということにしばらく気付かずテストばかり進めていました。もっと早く気づけばよかった。
- 次の章に進むためのテストが地味に難しかったという印象があります。ちゃんと勉強しないと基準点に達さない感じ。
- 何回か以内にテストをパスしないと、その後の受験は追加でお金を払う必要がありました。
- 基準点に満たなかった場合再受験が必要ですが、どの問題で間違えたのかがわからないのが大変でした。
- 最後のテストだけ問題数が多すぎてわからな過ぎたので、課金してどこが間違っていたのか教えてもらいました。
- 見直しをするためにも、どの問題でどの選択肢を選んだのかスクショなどしておくとよいと思います。
- 大学の卒業研究と並行しながら3か月くらいで終わり、受験前の振り返りとかもしたかったので4,5か月？契約していました。

## 試験勉強

- 黒本を中心に勉強しました。
- どこかのサイトに合格のノルマは200時間ということが書いてあったので、ラビットチャレンジの受講とは別で200時間を目標に勉強しました。
- 結局私は190時間ほどで試験本番を迎えました。

## 試験当日

- 手ごたえがどうだったかは忘れましたが、黒本で苦手だった問題と似たのが出て嫌だった記憶があります。
- 結果的に全部の分野でならすと90点弱とれていたので、私の勉強時間だとオーバーキル感がありますね…。
- でもそれなりにお金と時間を注いだので一発合格してくれなきゃ困るよ！受験代も高いし！ということでこれだけ時間をかけて後悔はしていません。

# 効率のよい方法（自論）

<font color="Red">ラビットチャレンジ（軽く流す）⇒黒本（ガッツリ！）</font>

数十万円する講座がある中で、安い講座を選ぶのは不安かもしれませんが、カバーしている内容はほぼ同じはずです。
実はE資格を受験することを決めてから [JDLA認定プログラム](https://www.jdla.org/certificate/engineer/#:~:text=1.7.1%0Atorchvision%3D%3D0.14.0-,JDLA%E8%AA%8D%E5%AE%9A%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0,-JDLA%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%80%81%E3%83%87) を眺めてみたのですが、どれを選んだらよいのかわかりませんでした。値段と実施時期、実施形式も違う中で、なるべく安く済ませたい。でも安すぎて結果が出せないのは本末転倒だなと悩んだ末、E資格合格者数No.1をウリにしている [AVILEN](https://avilen.co.jp/course/e-certificate/) の無料カウンセリングに参加してみることにしました。合格率が90%超で他社平均合格率よりも20%も高くなっている、これは何か秘密があるに違いない！秘密を暴いてやろう…と。カウンセリングの中で教えていただいた、私が重要だと感じた点は以下の通りです。

- AVILENの合格率が高いのは、試験対策用の特別な教材（模擬試験的な？）があるから
- **黒本は上の特別教材と内容が被るので**やらなくてよい、心配だったらやったらいいと思う
- もっと昔はAVILENの合格率がぶっちぎりだったけれど、**黒本が出てからAVILEN以外の合格率も高くなった**
- **試験内容はどんどん難化しているので取りたいなら早く受けた方がいい**

以上の内容から、「合格率が高い理由の秘伝のタレが実は黒本の内容と割と被っている」と言われたように感じ、それなら認定プログラムはできるだけ安く済ませて黒本を何度もやった方がいいな！という結論に至ったわけです。
また、時間が経つにつれてE資格は試験範囲が広がり、試験内容が難しくなっているという点を考えると、少し興味を持った時にすぐに始められるということもポイントになってくるのかなと思います。そのため対面や募集時期が限定されている講座に申し込むために待つのは得策ではないので、オンライン講座がいいのかなという感じです。

# もっと安い方法

## 松尾研究室の講座

学生のみ応募できてタダっぽい？募集している時期に被るといいですねという感じ。

## Skillup-AI のインターン

E資格の取得後、就職活動中にお誘いを受けました。
E資格認定講座を無料で受けられるというのがウリのようでしたが、既に取得済みでしたので参加はしませんでしたが、私の友人はここに参加してこれからE資格を受験するらしいです。
とは言っても、有給ではないため、その分1週間くらいバイトして貯めたお金で受講してしまった方が時短な気もします（応募の労力など考えると釣り合わなさそう）。

# さいごに

資格勉強を乗り切り、E資格を取得できたときは本当に嬉しかったです。しかし正直なところこの資格を取得することで「つよつよ」のエンジニアになれるか？と言われるとそうでもない気がしています。E資格を取得した後に、いかに自分で学習をするかというところが成長の鍵になってくると考えています。
資格的な面で言うと、[TensorFlow Developer Certificate](https://www.tensorflow.org/certificate) などはコーディング試験になるため、E資格で鍛えられなかったAIフレームワークを使用するスキルをつけられると思います。受験する際には [この記事](https://qiita.com/_m_a_s_a_/items/b8200f195bfd67462a01) などが参考になると思います。
また学生であれば、G検定またはE資格取得後に招待される **CDLE Slackから [CDLE youth](https://sites.google.com/view/cdleyouthhp) に参加することができます**。学生同士でKaggleに出場したりアプリを作成したりと、E資格取得だけでは手が届かなかった部分を補える機会になると思います。活動の詳細については [ホームページ](https://sites.google.com/view/cdleyouthhp) または [代表の書いたアドベントカレンダー](https://qiita.com/ryusei6/items/1fa36f8314d116896dd2) をご覧ください。