ロードマップ

【学習法を全て公開】JDLA E資格の合格体験記

ジョブチェンジ_ステージアップ

AIに興味あるけど、E資格って知識0からでも合格できるの・・?

今日は知識0からE資格の合格ができた僕の勉強方法を完全公開します!

スクールに通った方がいいのか?独学でどこまで勉強すべきなのか?含め詳細に解説していきます。

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ふみと

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E資格とは

E資格
E資格合格者ロゴ

E資格とは

一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催。
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格試験です。

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
実施概要試験時間:120分
知識問題(多肢選択式・100問程度)
各地の指定試験会場にて受験
試験会場申し込み時に、希望会場を選択
出題範囲シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルの出題
受験費用一般:33,000円(税込)
学生:22,000円(税込)
会員:27,500円(税込)
E資格概要

E資格を取得することで、AIエンジニアとしてのキャリアを作ることができます。

AIブームは昨今ますます熱を増してきており、「画像生成サービス:Midjorney」や「高度チャット:ChatGPT」が人間の高度な専門スキルまで巻き取る勢いを見せております。

世界的にAI人材は注目を集めており、AIの開発や導入に携わるために権威ある資格を取得することは、ビジネスで大きなアドバンテージとなります。

本資格の主催であるJDLAは、理事長を「東京大学大学院工学系研究科 松尾 豊 教授」が務めており、日本ではトップAI資格であることは間違いありません。

それゆえ受験資格が定められており、事前にJDLA認定プログラムを修了している必要があります。

E資格の受験資格

E資格の受験には、JDLAの認定プログラムを修了する必要がある。

合格までのロードマップ(自分の場合)

合格への道筋はこんな感じです。

合格へのロードマップ

  • 独学でPython基礎を学習する
  • 独学でAI基礎を学習する
  • JDLA認定プログラムでE資格レベルのAI実装力を身につける
  • 試験直前まで黒本をやりこむ

3のJDLA認定プログラムは、30万円相当のものだと1のPython基礎から全範囲を網羅しているものが多いです。

価格を抑えたプログラムだと、Python基礎はあることが前提となっています。

ぼくは価格を抑えたプログラムを選択しましたが、Python知識を0から自分で身につけながら進める必要がありました。(これが本当にしんどい!)

また、自分でプログラムを作ってみる!というよりは、既製のコードをコピペで動かし理解することに主眼をおいてるので、知識は身につくけれど実装スキルはE資格とは別に勉強が必要になります。

どちらも一長一短ですが、確実に使えるスキルを身につけることが目的なら30万円の投資は覚悟したほうがいいです。

講師への質問もできるので、間違った方向で勉強を進めるリスクも回避できます

JDLAの認定プログラムをもつスクールは入会前に無料相談ができるので、必ず自身のレベルと講座の難易度を確認しておきましょう!

>>価格別のオススメE資格スクールはこちら

1.独学でPython基礎を学習する(200時間)

1の独学で、私が実際に勉強した範囲は以下のとおりです。(有効だった書籍のみ抜粋してます。)

本での勉強は有識者に直接質問ができないので、自分の理解があってるか勉強中の本とは別の本を立ち読みしたりして理解を深めました。

Python 基礎学習~知識0から~

知識0からPythonを身につけるため、Progateというアプリで勉強をしていました。

Progateはいろんな言語をまとめて基礎文法を学習できますが、自分は言語の違いも分からない素人だったので言われるがままに手を動かしあまり本質を理解することができませんでした

ProgateでPythonコードを自分で書けるようになれば、不要ですが今いち知識に自信がない方はこちらの教材も利用ください。

僕がPython学習に挫折したポイントを抑えながら、独学をする初心者向けに執筆した短期集中の専用教材です。

20人以上のPython独学を支援した経験を詰め込んでいます。(200時間 → 50時間くらいに短縮できます。)

>>【1週間で完結】知識0から独学でPythonを習得する教材

Pythonでコードがある程度かけるようになったら、次は本で勉強を進めていきます。

Python○年生シリーズ:簡単なデータ分析を通してPythonの実用的な利用イメージを掴むことができます。

Python1年生 第2版 体験してわかる!会話でまなべる!プログラミングのしくみ [ 森 巧尚 ]

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Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる!会話でまなべる! [ 森 巧尚 ]

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Python データ分析~Excelのデータ分析を自由に~

データ分析100本ノック:データ分析に特化しPythonの活用方歩を学べます。

とにかくコードを自分で打つことが多いので、何周かすると自然とコードを書けるようになります。

Python 実践データ分析 100本ノック 第2版 [ 下山輝昌 ]

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2.独学でAI基礎を学習する(100時間)

ここからは、機械学習とディープラーニングを学習していきます。

専門的な内容になるので、Pythonのライブラリを理解しており初見のライブラリも調べて使えるレベルが必要になります。

Python 機械学習~Scikit-learnを使った機械学習をマスター~

Pyhtnonではじめる機械学習:主要な機械学習からすこしニッチな範囲まで網羅的に機械学習の実装を勉強できます。

この一冊をやりきれば、機械学習について語れます!

Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]

価格:3,740円
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Python Deep Learning~ニューラルネットワーク,LSTM,強化学習~

ゼロから作るシリーズ:AIエンジニア界隈では、ゼロつくの名前で親しまれてる書籍です。

PytorchやTensorflowなどの高度なライブラリを使わず、ディープラーニングを実装することで仕組みを徹底的に理解できます。(E資格は仕組みを聞かれることも多いです。)

ゼロつく③は毛色がすこし違うので、やらなくてもいいです。

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [ 斎藤 康毅 ]

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ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編 [ 斎藤 康毅 ]

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ゼロから作る Deep Learning ❹ 強化学習編 [ 斎藤 康毅 ]

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(2023/1/22 23:18時点)
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Python Deep Learning~CNN(画像認識)~

TensorflowとKerasで動かして学ぶディープラーニングの仕組み:画像認識タスクに有効なCNNをかなり詳細に説明した本です。

Tensorflow,Kerasの使い方を知りたいという場合にもかなり有効な一冊です。

TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説【電子書籍】[ 中井悦司 ]

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【参考教材】原理を把握するための辞書

少々マニアックですが、原理を把握したい人にはおすすめです。

機械学習のエッセンス 実装しながら学ぶPython、数学、アルゴリズム [ 加藤 公一 ]

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ゼロつく3:ディープラーニングのフレームワークを作る本です。

本当に時間がある場合のみやりましょう!

ゼロから作るDeep Learning 3 フレームワーク編 [ 斎藤康毅 ]

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3.JDLA認定プログラムでE資格レベルのAI実装力を身につける

認定プログラムの選択は、E資格合格までの学習時間に大きく影響します。

1,2の僕が独学で身に着けた基礎は300時間におよぶ学習時間を要しましたが、サポート体制が厚いスクールを選ぶことで効率的に学習を進めることが可能です。

ぼくが今ふりかえるなら、知識0の場合は変なクセがつかないように30万円投資してでも講師に相談する場を確保すべきでした。

とはいえ、当時の僕と同じく最初から大金をつぎ込むのは抵抗がある人がほとんどです。

独学で挫折せずに学習し続けられそうであれば、時間をかけてでも僕と同じく基礎知識は独学の道で頑張り最安値の認定プログラムを活用するのが最善です。

結局、学習時間と投資金額はトレードオフの関係にあります。

以下記事では、E資格をもつ友人からも話を聞いておすすめのJDAL認定プログラムまとめてます。検討に活用ください。

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4.試験直前まで黒本をやりこむ

認定プログラムを受講しながら、履修した範囲は都度黒本で問題を解くようにしましょう!

出題範囲がかなり広いので、全て終わってからだと確実記憶から抜け落ちてに挫折します。

1分野ずつしっかりと理解していく姿勢が重要です。

この一冊をしっかり理解できれば確実にE資格に合格できます。

徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版 [ スキルアップAI株式会社 小縣 信也 ]

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全問説明できる状態にする(暗記NG)

黒本は暗記してわかったつもりになると合格できないので注意が必要です!

範囲が膨大なので適当になりがちですが、なんとなく分かってるではなく各選択肢に対して何が違うのかを説明できるまでやりこみましょう。

ちなみに僕の黒本は最後こんな感じになりました。笑

textbook

やりこんだ黒本は、試験直前に安心できる相棒になりますので頑張りましょう。

E資格に合格すると

将来予測

転職が有利になる

E資格に合格すると、データ分析においてどこの会社でも前線で働くことができます。

またAIエンジニアとしてのキャリア目指すことができるので、市場価値的に高年収を狙うことが可能です。

相場としては、800万円以上です!

CDLEに参加できる(JDLA Community)

E資格に合格するとCDLEというJDLAのSlackコミュニティに参加することが可能です。

このコミュニティには、G検定またはE資格の合格者のみが参加可能でAIエンジニアを目指す仲間とつながることができます。

合格後により実践的なスキルを身に着けるために、周りと切磋琢磨することでスキルアップを支援してくれます!

まとめ

今回は「知識0からE資格の合格ができた僕の勉強方法を完全公開」しました。

これから勉強を始める人もすでに勉強を始めている人もいるかと思います。

いずれにしてもしっかりと勉強すれば知識0からでも十分合格は可能です。

これからPythonを0から勉強する人は、僕の教材で学習することをオススメします。

コスパと満足度にはかなり自信があります。

>>【1週間で完結】知識0から独学でPythonを習得する教材

JDLAの認定プログラムに迷っている方は、まず無料相談会に参加して自分のレベルにあったスクールを見つけることから始めましょう。

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それではまた次の記事で!

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    このブログでは、データサイエンティストとして市場価値を上げる方法を独自にまとめて発信しています。 もし記事を気に入っていただけたらサイトをブックマークもしくは、Twitterをフォローお願いします! 【経歴】
    日系大手企業勤務
    データサイエンティスト歴:7年
    【保有資格】
    JDLA E資格 , Advancesd Marketer , ビジネス統計スペシャリスト , 統計検定2級 , TOEIC 805点
    【スキル】
    Python/Tableau/SQL/HTML/CSS/機械学習/Deep Learning/RPA

    著書

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