はじめにこの記事は、放送大学の（主に情報コースを中心とする）学生さん向けに、私の履修済み科目の感想と主観的評価を共有して、履修計画の参考にしていただくことを目的に作成しました。下記の記事の通り、2019年-2020年の2年間で情報コースの科目を8割方履修したのでそれなりの網羅性があるかと思います。 （2023年2月追記）その後、選科履修生として履修した他コースの科目や大学院科目などを追加して112科目掲載しています。試験難易度については履修時期によって会場試験・在宅ペーパー試験・在宅Web試験が混在しているので参考程度でお願いします。 タイトルは私が現役生の時に通っていた大学の似たような評価システムから拝借しました。 以下の科目は基本的にナンバリングが低い順に並べています。閉講済みの科目も混じっていますが、記録と後継科目の参考のために残しておきます。あくまで全て（上記の記事にある通り、文系
2020年のキャリアアップにつながる注目のIT資格まとめ、機械学習の基本を押さえた「G検定」や人気トップのPython・AWSをオトクに学べるUdemyキャンペーン
「消費税で物価が上がるなら給料も上げて欲しい」「同じ時間働いて買えるものが減るのはイヤ」となったのをきっかけにして転職や昇進、部署異動の機会を伺っている人も多いはず。特に人材不足気味のIT系の職種ではさまざまなチャンスが転がっており、プログラミングを勉強したり、機械学習やクラウドサービスの知識を付けたりすることでチャンスをつかみ取りやすい状況になっています。 しかしITについて初めて学ぶ時や、クラウドや機械学習などよく知らない分野に手を伸ばそうとする時には、基本的な知識が足りていないため、何をどれくらい勉強すれば良いのか分からず困ってしまいがちなもの。そこで「資格取得」を目標にとして勉強を進めることで、迷うこともなく、大切とされている部分を漏れなく身につけることができるため、学習を効率よく進めることが可能です。さらに、転職・就職の際に履歴書にも書けるようにすることで、まさに一石二鳥。 そこ
１．はじめに 私は普段、IT企業の企画系部門で仕事をしています。以前はアプリケーションエンジニアとして現場に入っていましたので、それなりの開発経験もあります。 これまで、業務に関する学習は当然のことながら、資格試験はIT/非ITに関わらず40以上の合格実績があり、継続的な「学び」についてはそれなりに実践してきたと思っています。 今回、「新人エンジニアにすすめたい勉強法」というアドベントカレンダーがありましたので、過去を振り返りながら「学び」や「勉強法」についての考え方などを、皆さまと共有させていただきたいと思います。どこまで共感いただけるかわかりませんが、皆様の取組みにおいて少しでもお役に立てば幸いです。 ２．なぜ学びが必要なのか？ 最初に「学び」の必要性について確認します。ここでは、ギャラップ社が提唱する次の方程式をお借りして考えてみたいと思います。 強み ＝ 才能 × 投資 社会人とし
AWS 認定 機械学習 – 専門知識(Machine Learning – Specialty)合格に向けたオレオレ学習ガイドライン - Qiita
分野 1: データエンジニアリング 1.1 機械学習のデータリポジトリの作成。 1.2 データ収集ソリューションの特定と実装。 1.3 データ変換ソリューションの特定と実装。 分野 2: 探索的データ解析 2.1 モデリングのためのデータのサニタイズと準備。 2.2 特徴エンジニアリングの実施。 2.3 機械学習用データの分析と視覚化。 分野 3: モデリング 3.1 ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直す。 3.2 特定の機械学習の課題に対する適切なモデルの選択。 3.3 機械学習モデルのトレーニング。 3.4 ハイパーパラメータの最適化の実施。 3.5 機械学習モデルの評価。 分野 4: 機械学習の実装と運用 4.1 パフォーマンス、可用性、拡張性、回復性、フォールトトレランスを備えた機械学習ソリューションの構築。 4.2 特定の課題に対応する適切な機械学習サービスおよび機能の
この記事はNuco Advent Calendar 2022の25日目の記事です データアナリストになるためのロードマップとは 本記事の指す「データアナリストとは」 データアナリストとはデータの収集・分析のプロフェッショナルです。 分析した情報を元に仮説を立て、問題解決や目標達成を目指します。 本記事でいうデータアナリストとは、データベースへ自らアクセス可能で、データの処理と傾向の特定、主要なビジネス上の意思決定を支援するデータの視覚化が可能な人間を指します。 データアナリストの業務例 プロダクトの機能改善、事前見積もりや効果検証 施策についての仮説設計と効果検証 予測モデル構築 事業戦略の振り返りやKPI設計 本記事の概要 本記事ではデータアナリストになるためのロードマップを提示します。 ステップ１：独学で学ぶ ステップ２：データアナリストとして就職する（未経験可の求人に通る） ステップ
【G検定対策】JDLAジェネラリスト検定2020~2024【カンペ、過去問、難易度、感想、チートシート？】
はじめに 2020年3月14日に実施された日本ディープラーニング協会ジェネラリスト検定(通称：G検定)に無事合格。 よって、どのように勉強したのかとか感想を記載する。 さらに実際の出題数、難易度等をシラバス単位で解説。 シラバス単位の出題数は、試験当日に走り書きした雑なメモから思い出しながら書き出したので、おおよその値となる。 今後のG検定受験者の役に立てれば幸い。 一応、試験前に作ったノートも貼っている。 使用禁止されているが、カンペ(カンニングペーパー、チートシート)にもならなくはない・・・。 2020#2,#3,2021#1,#2,#3および2023年以降の情報も随時追記している。 過去問っぽい問題集も設置しているので、気軽に解いていってください。(ひたすら過去問ふぅ問題で鍛錬する所) 結論を先に書いてしまうと、おおよそ以下。 事前調査。 問題数とか1問あたりに使って良い時間 シラバ
こんにちは。 株式会社dottでエンジニャーをしているHALと言います。 自分はIPAの試験を中心にいくつかの試験1を受けていて、今回（2021年秋期試験）はプロジェクトマネージャ試験を受験しました。 昨日（12月17日）結果が出たので、その結果とどんな勉強をしたのかについて書こうと思います。 （と、執筆している時点では結果は出ていないのですが・・・） 試験結果 $\huge{合格！！！！}$ （いやー、合格してよかった・・・） どんな勉強をしたか 過去の試験についても同様なのですが、自分の試験勉強スタイルは基本的には一つです。 ただただ参考書2を繰り返し読む テクノロジ系の試験（データベースとか）でも演習問題などは基本的には無視し、参考書を理解することを優先します。 特にこのとき意識して行っているのが、「自分の体験・経験に紐付けて考える」ということです。 体験・経験と紐付ける おそらくど
AIの資格、JDLA Deep Learning for GENERAL 、E資格（2020#1）に合格できたので、E資格の紹介と私の勉強法を紹介したいと思います。 G検定の勉強法ついてはこちらの記事で紹介しています。 ちなみに私のスコアはこんな感じでした。9割くらいは正解できたのかなと思います。当日の手ごたえも結構感じました。 E資格ってなに？ E資格とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営するディープラーニングに関する試験です。 JDLAが実施する試験には、G検定とE資格があります。 G検定は「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているか」を検定する内容で、ビジネスに活かすことを主としています。 E資格は「ディープラーニングを実装する能力を有しているか」を検定する内容で、バリバリAIを実装していくエンジニア向けとなっています。 E資格は2018年に第一回が実施され
IPAの高度試験の一つとされる「情報処理安全確保支援士試験」（通称：セキスペ）。IT記者が感じた難易度や受験に当たって取り組んだ試験対策、勉強時間、2023年10月の改訂内容などを紹介する。 「情報処理安全確保支援士」とはサイバーセキュリティに関する国家資格で、「情報処理安全確保支援士試験」に合格後、所定の登録手続きを行うことで保持できる。情報処理安全確保支援士試験は情報処理推進機構（IPA）が実施する試験の中で「高度試験」の一つとされ、同団体はセキュリティエンジニアやセキュリティコンサルタントを目指す人に最適だとする。 筆者の場合は特にそういった職種に就いているわけではないが、「今後もこの業界にいるなら取っておいて損はないかな」という軽い気持ちで受験してみた（2021年に値上げされたものの、他の民間資格に比べて受験料が安いのもありがたい）。 合格に向けて何をした？ 難易度は？ 筆者は上述
１ はじめに データサイエンスに興味をもった大学生が１年間の勉強の振り返りをする記事です！ ではさっそく本題に入ります！ ２ この記事の目的 ① 自分の学習の整理 １年間くらいやっていると、今までどういった学習をしてきたか忘れてきます。 いったん整理し今後の勉強に活かしたいという想いからです。 なので主観的な表現が多く読みづらいかもしれません。 なにか質問・意見がございましたらコメントお願いします。 ② 初学者の方に参考に！ シンニホンという書籍でも書かれていましたが、今後より多くの人がデータサイエンス学び始めると思います。 自分もこの本を読んで将来この分野で活躍したいと考え、学習を本格的にはじめました。 そこで初学者の方にこの記事を参考にしてもらえればなと考えました。 ３ 勉強する上で意識したこと ① 証明できるスキルをつけること 資格は目標が見えやすく、モチベーションが保てるために取得
突然ですが統計検定2級に合格しました！ この記事は、"データサイエンスに興味がある"、"久しぶりに机に向かって手を動かす勉強をする"、"自分の仕事・スキルが組織に最適化しすぎていて焦燥感に苛まれる"、"試験勉強とか久々過ぎて何から始めていいかわからないよぅ"、"ほかに統計検定の記事あるけど、なんか専門的過ぎてよくわからん、もっと泥臭いのないの？"、"専門家でもないけど、かといってズブの素人でもない、そんなちょうど[興味あるしちょっとやる気になってるんだけど~]という層"に向けて書きました。 著者の属性 理系卒40代会社員 大学院時代 統計や数学が嫌いすぎて全く単位を取ってない（標準偏差すら理解していない状態） 修論で指導教官から「t検定やれ」っていわれたけど、言われたとおりにエクセルにピコピコ数字入れてクリックして出てきた数字をコピペしたそれっぽく書いただけ。で、なんで卒業できたのか、マジ
【合格の決め手】おすすめの公務員試験対策用の通信講座5選(社会人向け) - 社会人向け公務員試験 応援ブログ
・公務員試験対策は、予備校や通信講座を使った方がいいとは思っているけど・・・ ・公務員講座も色々とありすぎて、社会人に最適なものが分からない ・社会人基礎試験の勉強方法で公務員講座は使えるの？ 公務員試験対策を始めようとして、最適な講座を見つけられず、最初の一歩で挫折してしまうケースは非常に多いです。 逆に、忙しい社会人の方でも、講座をうまく使うことで合格をつかむことができたケースも多く見てきました。 そこで、この記事では、忙しい社会人でも効率的に勉強を進めることができ、なおかつコスト面でも家計にやさしい社会人向けの公務員講座を紹介します。 （なお、大学卒業程度の教養型（専門試験なし）の受験を検討している方にも、同様に参考にしていただけると思います。） 公務員の道を目指すあなたの悩みを解決しますので、最後まで読んでください。 社会人向け公務員試験の流れと試験種類 社会人向け公務員試験の流れ
JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #1（G検定）合格までに実施した勉強法をご紹介します。 私が実施した勉強法は以下の通りです。（詳細は、過去記事にリンクしてあります。） ステップ0. G検定合格のためG検定の概要と受験した感想 ステップ1. 問題集の解答を一通り読破する。（解答から読破するところがポイント） ステップ2. テキストを一通り読破する。 ステップ3. 問題集を解く。（テキストの章問題も一緒に解く。） ステップ4. 過去問を解く。 ステップ5. 3,4を繰り返す。 ステップ6. 通勤時などの隙間時間に参考書籍を読む。 その他：覚えたことをTwitterでつぶやく。 G検定対策 復習のつぶやき総集編（その１） G検定対策 復習のつぶやき総集編（その２） G検定対策 復習のつぶやき総集編（その３） 上記勉強法に利用した、問題集や過去問サイトは以下
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