G検定の勉強方法と試験の所感
一ヶ月ほど前ですが、G検定2021#2に合格しました。
他に受けようと思っている人もいるかもしれないので参考までに勉強法方や所感を。
G検定の意義については公式をどうぞ。 www.jdla.org
資格の難易度のレベル感としては、IT技術者にITパスポート、機械学習エンジニアにG検定、くらいの感じだと思います。 G検定に受かったから何ができると言うこともないですが、機械学習のキャッチアップしているということくらいは言えるかと。
前提（この文章を書いている人の情報）
- 勉強・受験時点で無職
→時間はいっぱいあった - 前職はSE兼PG
→公式テキスト「社会実装に向けて」の章の内容は何となくわかってる - 12年前に理系大学に通ってた
→線形代数、微分、確率チョットワカル(簡単なルールを暗記しているレベル)
勉強内容
勉強時間は約40時間(試験2週間前に勉強開始)
公式テキスト1周目
公式テキストを1回読みました。読了まで10時間。 版によって内容が違うらしいので、最新のを使いたいです。
別テキスト1周目
風の噂で、実際のテストの内容と公式テキストの内容が違うという話を聞いていたので、別のテキストも1回読んでみました。 こちらも読了まで約10時間。
公式テキスト2周目
で、改めて公式テキストを一通り読みました。約10時間。
問題集
テスト対策に黒本とやらをやりました。
章ごとに分かれているので、各章ごとに通しで満点とれるまで繰り返し。
その際にOneNoteで勉強用ノート作りました。OneNoteには単語とその解説を書き写していきました。OneNote内で既出の単語が出てきたらOneNote内でリンクを貼ったりもしてました。
これは本番用のカンペとしても使います。
ここまでで約8時間。
最後の2時間くらいで仕上げ問題（本番に近い形式の問題）を実施しました。9割ほど正解だったので、勉強を終了して本番に臨みました。
その他
G検定で微分が出ると聞いていたので、ヨビノリたくみさんの動画で予習しました。
テスト所感
テスト形式
webブラウザで受験します。
一問一答形式。(問題集は大問1つに対して複数設問がある形式なのでちょっと注意。)
120分で約200問。
めちゃくちゃ難しい問題があって、それに構ってると時間が足りなくなる、みたいな意地悪は無かったです。
テスト内容
体感7割ほど公式テキストの内容から出題されますが、前評判どおり、公式テキストで触れられない内容があったような気がしないでもないです。
ちなみに歴史的な（XXXX年に誰々が何を言った、みたいな）問題はそんなに無かった印象。
まぁこんな問題は出題されたとしてもググればすぐわかるので最初から気にしなくて良いのかも。
ディープラーニングの手法では、モデルの名前と、モデルの特徴と、使われる手法（学習に使われるアルゴリズム）と、その手法が生まれた背景を体系的に整理して覚えられればいけそうな気がしています。
ぶっちゃけ、公式テキストとか見てもモデルと手法の判別が難しいです。私の読解力の問題が多分にしてあると思いますが。
なお、モデルと手法を分けて考える必要があるという認識が正しい認識なのかどうか不明なため、この文章自体が正しい説明をしている自信はありません。
計算問題は、行列、微分ともに高校数学で最初に習ったレベル感じゃないでしょうか。 難しいこと考えずに計算ルールを覚えて、それに当てはめておけば良いと思います。
時間
時間が無いので、わからない問題があったら、後で見直すためのチェックをして（チェックする機能があります）どんどん次に進んでいくのがいいと思います。
ググるのは基本的に全部回答が終わった後で良いかと。
私は15分ほど時間が余って、以後自分で作ったOneNoteを調べたり、ググったりして回答を補完していきました。
結果
8割強の得点率で合格したんですが、すでに内容をあんまり覚えていません。 合格したら合格者専用のslackに招待されるので、それに入れるのが主な特典かしら。
