【JDLA】E資格受験記録(2022#2)

# はじめに
#### ■受験のきっかけ
2021年より業務で本格的にDeepLearningを使った開発を行うことになったが、主担当として業務を進めるには圧倒的に知識と経験が不足していた。
そこで、SWエンジニアからMLエンジニアへ転身する事前準備として、基礎から学び直しができ、実践スキルもある程度身につきそうなE資格の取得を行うことにした。
#### ■受験時のレベル
- 業務で画像認識モデルのアノテーションや評価は実施しているが、モデル構築などはまったくやっていない
- pythonは一通り使えるが、モデルの中身を見ても全く理解できないレベル
#### ■目標設定
E資格受験を通じて以下の目標を設定した。
#### スキル
- DeepLearningの仕組みが理解できるようになる
- 画像認識タスクの有名どころを理解する
- 課題に適したモデルを選択できるようになる
- 業務で使っているモデルを理解し、改善できるようになる
#### 資格
- 2022#2(8月)で1発合格する

# 本記事のスコープ
:::note warn
既にE資格取得済みの方、現時点でゴリゴリのMLエンジニアの方は素通りいただいて結構です
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以下の人をターゲットしています。
- これからE資格を受講しようとしている人
- 機械学習を学び始めたが、何から手を付ければよいかわからない人
# E資格とは
- JDLAが主催しているディープラーニング関連資格の1つ。
- 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。
- 受験タイミング：年2回(だいたい8月と2月)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3089467/1c57125e-d8ca-5bd3-ccae-34323cc6806b.png)
- 参考：https://www.jdla.org/certificate/engineer/
- 学習時間の目安：200～300時間
# JDLA認定プログラム
- E資格を受験するためには、事前にJDLAが認定しているプログラムを受講し、修了試験に合格する必要がある
- 約20社ほど認定プログラムを提供している
- その中でALILENという会社のプログラムを受講した
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3089467/e38832ad-08f5-0a09-83f2-95a108e62a27.png)
#### ■AVILENに決めた理由
以下の要件をすべて満たす講座であることとが前提条件で、
その中でも合格実績がNo.1かつ低価格という点でAVILENに決めた。
(私の要件)
- [ ]  受講スタイル：オンラインかつ動画視聴(隙間時間活用のため)
- [ ]  講義内容：E資格特化した内容だけでなく、基礎的な部分も学びたい
- [ ]  質問：制限なし
- [ ]  合格実績：80%以上
- [ ]  料金：30万以内

(AVILEN)
- [x] 受講スタイル：オンラインかつ動画視聴(隙間時間活用のため)
- [x] 講義内容：E資格特化した内容だけでなく、基礎的な部分も学びたい
- [x] 質問：制限なし(質問から24時間以内に回答)
- [x] 合格実績：90%以上(申し込み当時)
- [x] 料金：187770円(基礎講座＋本講座セット※：160600円+修了試験追試：10890円+模試：16280円)
※ALILENは定期的にセット割を行っていて、定価だと25万ほどします

### ■AVLIENについて
**◆良かった点**
 - 講義動画及び資料のクオリティが高い
 - 演習問題を何度も解ける
 - コーディング演習があり、かつ添削もしてもらえる
 - 同じサービス内容で比較すると安い

**◆悪かった点**
 - 質問に対する回答が遅い(24時間以内回答はほぼなかった)
 - コーディング演習でつまづいた際のヒントが限定的でなかなか進めないことがあった(※)
 - 繁忙期だと添削がざるだったので、自分でちゃんと解説を見ながら解き直しが必要だった
 - 修了試験の追試が高い
 ※自力で解く方針なので仕方ないが、限られた時間の中でやり切るには苦しかった

# 受験までのタイムスケジュール
準備期間で約1ヵ月、実際の勉強期間は約7.5ヵ月
| No | タスク | 時期 |
|:-:|:-:|:-:|
|  1 |  E資格に関する調査 | 21'/12/1~21'/12/15  |
|  2 |  認定プログラムの選定 | 21'/12/16~21'/12/31  |
|  3 |  基礎講座受講 | 22'/1/1~22'/2/19  |
|  4 | 本講座(コーディング演習)受講  | 22'/2/20~22'/5/30  |
|  5 | 本講座(プロダクト演習)受講  | 22'/6/1~22'/6/30  |
|  6 | 修了試験&追試 | 22'/7/1~22'/7/30  |
|  7 | 模試&復習 | 22'/8/1~22'/8/26  |
|  8 | 本試験 | 22'/8/27  |

■資格取得のために勉強に費やした時間
- AVLIENに記載されていた学習目安とほぼ同じ時間を費やした(平均すると1時間/h)
- 3月以降は仕事の繁忙期と妻の妊娠もありあまり勉強時間をかけられなかった
- 7月は育休を取得していたので、家事と育児の合間を使って必死こいて修了試験対策を行った
![image0[1269].jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3089467/488f5dbf-8ac9-115a-ecd6-9977e8b738e6.jpeg)

# 勉強方法
- AVILENのオンライン講座を受講し、ひたすらiPadに内容をまとめる
- コーディング演習はPCでGoogleColaboを使って行った
- わからない点はGoogle it & サポートに質問
:::note info
2022#2からシラバスが変わったので、それまで有効であった[黒本](https://amzn.asia/d/8hfel02)は使っていません
:::
# 受験結果
何とか合格できましたが、お世辞にもいい点数ではなかったので、得点率は伏せています。
ALVILENの模試では8割近く取れていましたが、実際の問題は非常に難しく感じました。
今回はシラバス変更後の初回ということもあり、合格ラインの調整が行われたのではないかと感じています。(それくらい点数はひどかった。。。)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3089467/3912c161-d54b-5c8f-3bae-ecd8ca2824ee.png)

# 受験を通してできるようになったこと
(目標達成状況)
- [x] DeepLearningの仕組みが理解できるようになる
- [x] 画像認識タスクの有名どころを理解する
- [ ] 課題に適したモデルを選択できるようになる
- [x] 業務で使っているモデルを理解し、改善できるようになる

E資格の勉強を通じて、DeepLearningの基礎がわかったことで、業務で活用しているモデルの理解が深まりました。
また、これまでブラックボックスだったモデルの中身も何を調べればよいかなどあたりがつくようになり、苦手意識がなくなりました。
あとは、300時間かけて学習したということと、仕事と育児と資格試験を両立して合格したという実績が非常に自信につながりました。
現在は性能アップにつながるようなモデル改善ネタを探すため、日々論文を読み漁っています。

# 今後やってみたいこと
- 業務だけではいろいろ試せないので、今後はKaggleのコンペなどを通じていろんなモデルを作ってみたいです。

# 最後に
- E資格受験を簡単にまとめましたが、あまり詳しいことは書ききれていないので、もし不明点や確認事項があればコメント欄に記載をお願いします。可能な限り回答します。