E資格の取得に向けて動き始めました。E資格は受験資格を得るために、所定の学習プログラムを修了している必要があります。学習プログラムは複数の企業から提供されていますが、さすがにそれなりのお値段となっており、個人で支払うのは躊躇ってしまいます。そこで会社の教育予算を使うための申請を試みてみました。上期は既に予算枠が埋まってしまい却下となりましたが、下期はそれを見越して早い段階で申請したため、無事申請が通りました。
選んだ学習プログラムはAVILENの「全人類がわかるE資格講座【PyTorch版】」です。他社に比べて比較的安価であることが決め手です。前述の通り限られた予算枠を使うので、あまり高額にするわけにはいかないのです。値段の差がどのように出てくるのか分かりませんが、まずは受講を進めようと思います。ちなみに安価とはいえ、キャンペーン割引やG検定合格割引を駆使しても、13万円弱です。
まず受講に向けて基礎知識を備えていることを確認する、5科目の基礎修了試験があります。こちらは学習プログラムの範囲外なので、いきなり試験となります。一応大まかな範囲は記載されていますが、どの程度のことを問われるか分からないので、慎重に事前勉強をしました。あまり深く勉強しすぎてもキリがないので塩梅が難しいところです。以前は再試が有料だったそうですが現在は無料です。というか出題内容が想定できないので、これで再試有料だったというのはエグい気がします。
- 線形代数
- 難しい内容は出ないけど、キーワードに挙がっている最低限の基礎は押さえておく必要あり。
- 計算は全部真面目にやっていたら時間が足りないので、途中までやって当たりをつけること。アタリ付けで特定できるような選択肢群になっている。
- 情報理論
- キーワードだけ見ていると、統計との区切りがよく分からなくなる。
- 情報理論特有の概念としては、シャノンエントロピー、KLダイバージェンス、JSダイバージェンス。
- 統計
- 統計検定2級の範囲外の最尤推定も出てきた。
- 機械学習
- kd-tree、PR曲線、Seabornが馴染みなかったキーワード。
- Python
- 一般的なPythonの知識と、numpy、pandas、matplotlibの知識。
- この辺は何度も使っていれば覚えると思うけど、まだそんなに頻繁には触っていないので、事前に覚えた。
機械学習だけ1回落ちました。出題はランダムなので、引きの良し悪しもあると思います。1回目と2回目ではそれなりに問題の傾向が代わり、2回目の方が全体的に平易でした。
基礎修了試験を終えたら講座本編の学習を進めます。Docker環境構築を終えたら、第1章の動画を見始めました。11月から受講出来ましたが、本格的に学習を始めたのは12月からです。さすがに2月の受験は無理なので8月受験を見据えています。