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DS

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  • データサイエンティスト

概要

データアナリスト、データサイエンティスト関連資格

詳細

G検定

JDLA資格試験　G検定　ジェネラリスト向け

• 試験日程は年３回

• 受験資格：制限なし

難易度（G検定）

• 合格率は6～7割の間
• 文系学部出身者の場合、
  3～6カ月の勉強期間

出題範囲（G検定）

• 数理、統計
  統計検定3級程度の知識問題

• 人工知能

  • ...とは
  • ...をめぐる動向
  • ...分野の問題

• 機械学習の具体的手法

• ディープラーニング

  • ...概要
  • ...手法
  • ...社会実装に向けて

※ 試験範囲（シラバス）

実施概要（G検定）

• 試験時間：120分

• オンライン実施（自宅受験）

• 知識問題

  • 多肢選択式・220問程度
  • 1問あたり33秒程度で回答

• 自宅受験なのでツール利用は自由

受験費用（G検定）

• 一般：13,200円（税込）
• 学生：5,500円（税込）

申し込み（G検定）

• https://www.jdla.org/certificate/
• https://www.jdla.org/certificate/general/
• https://www.jdla-exam.org/d/

試験対策（G検定）

G検定：試験対策

E資格

JDLA資格試験　E資格　エンジニア向け

• 試験日程は年２回
• 受験資格：JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること

難易度（E資格）

大学受験で関関同立レベル、情報処理安全確保支援士（SC）程度の難易度

• SE系のスタックと違うので、SEが SC に合格するより難易度は高いと思われる。
• 合格者が、合格までに費やした勉強時間は「100～300時間」
• 一般的なベンダ試験で「50～150時間」なので難易度が高い資格

出題範囲（E資格）

JDLA認定プログラム修了レベルの出題

• 線形代数

• 確率と統計

• 情報理論

• 機械学習の基礎

• 実用的な方法論

• 順伝播型ネットワーク（FNN）

• 深層モデル

  • のための正則化
  • のための最適化
  • の適応方法
  • 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

• 生成モデル

• 強化学習

• ミドルウェア

• 軽量化と高速化技術

※ 試験範囲（シラバス）

実施概要（E資格）

• 試験時間：120分

• オフライン実施
  ピアソンVUEなどのCBT

• 知識問題

  • 4択選択式・100問程度
  • 1問あたり83秒程度で回答（G検定の2.5倍以上）

• 手元のホワイトボードとPC一般電卓を利用可能

受験費用（E資格）

• 一般：33,000円（税込）
• 会員：27,500円（税込）
• 学生：22,000円（税込）

申し込み（E資格）

• https://www.jdla.org/certificate/
• https://www.jdla.org/certificate/engineer/
• https://www.pearsonvue.co.jp/JDLA

試験対策（E資格）

E資格：試験対策

BI / AI

→ BI / AI

分析・データ

• データ分析（データ解析、統計解析、ベイズ統計）
• ビッグデータ（データサイエンティスト > データサイエンス力）

ビジネス インテリジェンス（BI）

→ ビジネス インテリジェンス（BI）

• データマイニング（DM）- CRISP-DM
• データマイニング（DM）- Python

人工知能（AI）

→ 人工知能（AI）

• 機械学習（machine learning）
• 深層学習（deep learning）

Python

→ Python

• ファースト・ステップ、セカンド・ステップ
• NumPy、Pandas、Matplotlib
• scikit-learn、TensorFlow・Keras

数学的基礎

→ DS：数学的基礎

• 微分・偏微分
• 確率・統計
• 線形代数

参考

一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

資格試験について

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

• G検定とは
  https://www.jdla.org/certificate/general/
• E資格とは
  https://www.jdla.org/certificate/engineer/

JDLA認定プログラム

• E資格とは > JDLA認定プログラム
  https://www.jdla.org/certificate/engineer/#certificate_No04
• JDLA認定プログラム
  https://www.jdla.org/certificate/engineer/programs/

学習コンテンツ類

• quant

  • https://quantcollege.net/
  • https://note.com/quantdeveloper/
  • https://twitter.com/developer_quant
  • https://twitter.com/i/events/1436118083882545183

• 機械学習エンジニアに爆速でなるための教材集 - Qiita
  https://qiita.com/KangsooKim/items/8d987a7089297068477b

政府系

• https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-01.html
• https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-02.html
• https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-03.html
• https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html

大学系

• 東京大学

  • UTokyo OCWx

    • 統計データ解析
      ・Ⅰ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11405/
      ・Ⅱ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11408/

    • 数理手法（統計解析）
      ・Ⅲ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11412/
      ・Ⅳ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11395/
      ・Ⅴ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11413/
      ・VI：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11403/
      ・Ⅶ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11416/
      ・Ⅷ：https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11421/

    • データマイニング入門
      https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11414/

  • 人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップ – 東京大学松尾研究室 – Matsuo Lab
    https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%83%BB%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%92%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%89%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97/

    • 1. 情報系以外の大学生向け
         ・10時間コース
         ・200時間コース
    • 2. 社会人向け
         ・10時間コース
         ・200時間コース

  • 東京大学 数理・情報教育研究センター

    • 数理・データサイエンス関連教材
      http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/teaching_material.html
    • 【スライド】大学間コンソーシアム
      http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/6university_consortium.html
      リテラシーレベル教材\
      1. 社会におけるデータ・AI利活用\
      2. データリテラシー\
      3. データ・AI利活用における留意事項\
      4. オプション
         応用基礎レベル教材\
      5. データサイエンス基礎\
      6. データエンジニアリング基礎\
      7. AI基礎

• 京都大学

  • エレベータのブザーは鳴るか―大学生のための統計学入門｜京都大学OCW
    https://ocw.kyoto-u.ac.jp/course/809/

• 九州大学

  • 講義資料 – 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター
    http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/lectures

• 筑波大学

  • 機械学習 | 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW |
    https://ocw.tsukuba.ac.jp/course/systeminformation/machine_learning/
  • (2) 確率論 2020年度講義 筑波大学 安野嘉晃 - YouTube
    https://www.youtube.com/playlist?list=PL38KibqB_aSBQn0M41mm2rTNoI_RuiTkm

• 東京工業大学

  • 数理計画法テキスト
    http://www.me.titech.ac.jp/~mizu_lab/text.html
  • 機械学習帳（東京工業大学情報理工学院 機械学習 (CSC.T254)）
    https://chokkan.github.io/mlnote/index.html

• 熊本大学

  • 熊本大学数理科学総合教育センター
    • テキスト・参考書
      http://msec.kumamoto-u.ac.jp/textbook/index.html
    • 演習問題
      http://msec.kumamoto-u.ac.jp/textproblem/index.html

• ハーバード大学

  • CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページ
    https://cs50.jp/
  • Statistics 110: Probability - YouTube
    https://www.youtube.com/playlist?list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo

• 深層学習 · 深層学習（ニューヨーク大学、大学院レベル機械学習科目履修前提）
  https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/ja/

• 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム - YouTube
  https://www.youtube.com/channel/UCC366-AKKaoqgCxkjh4UloA/videos

• 世界中の大学が無料公開している機械学習の講義リンクを網羅的にまとめたページ
  https://deep-learning-drizzle.github.io/index.html

書籍

• 「データ分析のための統計学入門 第4版」の日本語版pdf(全418ページ)
  http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf

企業

• （時系列データ分析の解説サイト）ごちきか — ごちきか
  https://gochikika.ntt.com/index.html

動画

• 統計数理研究所

  • 統計教育動画配信 | 統計数理研究所 統計思考院
    https://www.ism.ac.jp/shikoin/overview/haishin.html
  • 統計数理研究所_統計思考院動画配信 - YouTube
    https://www.youtube.com/@user-nr7yb6zh1c/videos

• 統計学はなぜ哲学の問題になるのか（大塚淳）
  https://www.youtube.com/watch?v=Z8eyNzYeEeE

スライド

• 分析の基礎（モデリング）/ Basics of analysis modeling - Speaker Deck
  https://speakerdeck.com/brainpadpr/basics-of-analysis-modeling

• Mathematical Optimization in 60 minutes - Speaker Deck
  https://speakerdeck.com/umepon/mathematical-optimization-in-60-minutes

• 数理最適化ことはじめ / Introduction to Mathematical Optimization - Speaker Deck
  https://speakerdeck.com/e869120/introduction-to-mathematical-optimization-5cdef842-50f6-4e46-ab2d-549cf85c1b81

• ベイズ統計学入門 〜頻度主義からベイズ主義へ〜 - Speaker Deck
  https://speakerdeck.com/ueniki/beizutong-ji-xue-ru-men-pin-du-zhu-yi-karabeizuzhu-yi-he

• The-Art-of-Linear-Algebra/The-Art-of-Linear-Algebra-j.pdf at main · kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra · GitHub
  https://github.com/kenjihiranabe/The-Art-of-Linear-Algebra/blob/main/The-Art-of-Linear-Algebra-j.pdf

• 論文の読み方 / How to survey - Speaker Deck
  https://speakerdeck.com/kaityo256/how-to-survey

移行メモ

• 参考の「E検定とは」は、リンク先（/certificate/engineer/）および 本文の表記と整合しないため「E資格とは」に修正した。
• 「情報処理安全確保士（SC）」は正しくは「情報処理安全確保支援士」のため修正した。
• 元 Wiki では「微分・偏微分」「確率・統計」「線形代数」のリンク先が 「DS：数学的基礎」ページ内のアンカだったが、そのアンカ自体が各専用ページへの リンクを持つ見出しだったため、各専用ページを直接指すようにした。
• 同名の見出し（「難易度」「出題範囲」「実施概要」「受験費用」「申し込み」「試験対策」）が G検定と E資格で重複し GitHub Wiki でアンカが衝突するため、括弧で文脈を補って一意にした。
• 「...」のみだった見出しは「分析・データ」とし、内容を箇条書きにまとめた。

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Tags: 移行, DS, 資格, G検定, E資格, JDLA, データサイエンティスト, 機械学習, 深層学習, 統計