E資格、統計検定2級、Pythonデータ分析

# そもそものきっかけ

**転職のためですよ転職！！笑**

というのはお猿のジョークで、学生の頃にプログラミングできれば役に立つから身に着けたいといった安直な考えを持っていましたが、その頃はPython使って材料の分析ができることなど知るわけもなく、計算化学の分野にいる専門の人しかできないのだろうと諦めていました。

社会人になって、まとまった時間が取れるようになったので色々調べてみると、`マテリアルズインフォマティクス`という分野があり、勉強方法もあることを知りました。これを実践するためには、まずデータ分析のスキルが必要と知りました。

そこで、せっかく勉強するなら確実に実力をつけて、後から振り返ったときに「頑張ったな」と実感できるように、勉強した実績を形として残せる資格取得を手段に選んだわけです。

長々と書いてしまいましたが、本題です。個人的にとって良かったなと思った資格の難易度と勉強方法などを記しておきます。

↓チャッピーに作ってもらったエンブレム⚜️![B4594FC6-B4AD-4A15-AC43-429788824475.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4092284/158e0752-bfb7-4034-848b-8b01bfa973d5.png)

## 1. Python 3 エンジニア認定データ分析試験
難易度 ★☆☆　勉強期間：1か月くらい

Pythonの基本的な文法とデータ分析に必要なライブラリの勉強ができます。

https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam/python3cda.html

試験自体はあっさりなんですが、模擬試験などもネット上に出回っており、Python使いたての頃の試験としてはちょうどよいレベルです。Python試験の登竜門として、`Python 3 エンジニア認定基礎試験`もあるのですが、私の場合はデータ分析試験のみ受験しました。必要なライブラリの勉強はデータ分析試験でも十分勉強できるので。

**公式テキストの教科書が見やすく読みやすいです**。NumPy使って配列を触ることから始まって、Pandas使ってデータセットを処理することを学び、最終的にsckit-learnで予測モデルを構築できます。

https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798192291

↑この教科書を2-3回くらい回せば、試験自体は合格できると思います。ちなみに合格すると、Pythonポロシャツもらえます！（恥ずかしいので、まだ外では着ていません笑）

## 2. 統計検定2級
難易度 ★★☆　勉強期間：3か月くらい

https://www.toukei-kentei.jp/grade/grade2/

データを扱う上で必要な数式や言葉の意味を学ぶことができます。標準偏差とか正規分布とか、分かってるようで分かってなかった内容を学び直すことができます。個人的には統計学を学んでから、機械学習の勉強をした方が、順番的に理解しやすかったです（歴史的には統計学が先？）、機械学習の教科書には、統計的指標がふつーにでてくるからです。

勉強方法は、**「統計学の時間」というサイトが超オススメです。**

https://bellcurve.jp/statistics/course/?srsltid=AfmBOoo5ToL92nsprfJ4I6rn8e-RP_5MUIqinz_RSmpJ5AB1EDktUX_I

このサイト非常に見やすく、出てくる統計的指標を分かりやすく解説してくれています。例題もついており、アウトプットもできます。なぜ無料なのか分からないくらい、内容も充実しており、資格取得後も、ちょこちょこ復習で使わさせていただいています。

このサイトの基礎編を2-3周勉強し、例題は確実に解けるようにしておきます。そして公式問題集を数年分解いて、ガンガンアウトプットしましょう。先に問題集を見て、どう言った内容が試験に出るのか味見するのもありです。

https://www.amazon.co.jp/日本統計学会公式認定-統計検定-2級-公式問題集-2017〜2019年/dp/4788925524

自分は試験前に見返せるように、公式などをまとめた暗記ノートも作りました。

試験はCBT形式で、計算用紙を一枚もらえます。電卓は持ち込み可能です(関数電卓はダメ)。結構計算するので、計算用紙が足りなくなりそうになり不安になるのですが、試験官に言えば追加の紙をもらえたはず。。。

簡単ではなかったですが、上記サイトと公式問題集を何度も復習して、ちゃんと内容を理解しておけば大丈夫です。どんな試験でも同じことですが、式の意味や言葉の意味を正しく理解して、過去問と違う形式で出題されたとしても、応用して解けることが重要と思います。

試験とは別ですが、試験後に学んだ統計学の内容をPythonでプログラミングしたいと思ったら、この教科書がオススメです。

https://www.amazon.co.jp/Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書-第2版-馬場真哉/dp/4798171948

この教科書も分かりやすく、統計検定2級で学んだ内容の復習且つ、コーディングができます。+αの勉強としてこちらを推します。

## 3. E資格
難易度 ★★★　勉強期間：1年(試験対策は3ヶ月くらい)

正式名称はJDLA Deep Learning for ENGINEERで、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAIに関する資格のことです。

https://www.jdla.org/certificate/engineer/

まずこの試験を受けるためには、JDLA認定プログラミングとやらを受講して修了しなくてはなりません。認定プログラムは通信講座がほとんどで、私はスキルアップAIさんの講座を選びました。理由は国から援助が出て、値段的に他の会社に比べ安かったからです。ちょっと手続きは大変ですが、ハローワークにいって助成金の申請を行います。確か助成金差し引いて、13万くらいで受講できたと思います。私の場合はディープラーニング講座＋機械学習講座の両方を受講しました。

https://www.skillupai.com/deep-learning/

この講座を修了するのがなかなか大変でした。期限が決まっているので、ゆっくりはできないし、内容も多くて難しいです。かなり時間をかけないと終わらないボリュームでした。。。一気に終わらせて、その流れで試験を受けると良いと思いますが、私の場合は1年ほど勉強をストップしてしまったので、トータルで結構時間かかってしまいました。試験内容は開示してはいけないので具体的には記せませんが、簡単ではなかったです。試験終わった後は受かってるかどうか不安でした。この試験もCBT形式で、計算用紙としてホワイトペーパーみたいなものを渡されます（案の定、計算スペースが足りなくなる）。


試験対策として、一応公式問題集ありますが、これだけでは不十分だと思います。それでも公式問題集は4-5周して、不安なところは確実に潰します。

https://www.amazon.co.jp/徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集-スキルアップAI株式会社-小縣-信也/dp/4295009180

後は、実際にニューラルネットワークを組む技術が必要になるので、認定プログラムからもらった資料やコードを何度も復習しておきます。膨大な資料の量だと思いますが、要点をまとめた暗記ノートみたいなものを作ると良いです。

試験を始める前に、フレームワーク（Tensorflow or Pytorch）を選択する必要があるのですが、私はPytorchを選びました。もともとTensorflowは少しかじっていたので、Pytorchも使えるようにしとこうと思ったからです。Pytorchはdefine-by-runと呼ばれる機構で、デバッグしやすいです。Pytorchの勉強は認定プログラムの資料ではなく、こちらの教科書を使いました。非常にわかりやすく、読みやすいです。手を動かしてコーディングしながら仕組みを覚えていきましょう。

https://github.com/makaishi2/pytorch_book_info

最後に結論！！モデルは正しく理解して、コーディングも合わせて復習する。そして、**試験範囲の項目を一つずつ確認して、広く浅く勉強する。余裕をもった勉強のスケジュールを組むことも大切と思います。** それで何とか、合格できました。

ただ受かった後の充実感は結構あって、試験対策で勉強した内容を実際に実装して、何かに使いたくなります(きっとなるはず！？)、私も実際この試験を合格したのを期に、GPUゴリゴリ動かして頑張ってます！受かった人のみ参加できるコミュニティがあり、いろいろ情報共有もできます。

今後、AIの勉強をする人が増えると思い記事にさせていただきました。参考になれば幸いです。