2021年7月17日に行われたG検定(2021#2)に合格したので、使用した教材や勉強法についてまとめてみます。
トータルの勉強時間は40時間(うちカンペ作成時間が20時間)ほどでした。
G検定とは?といった試験の基本的な説明は省きます。
なお、今回の2021#2からシラバスが変更になっているので古い情報には注意してください。
受験時のスペック
- C#エンジニア(歴6ヶ月)
- Pythonエンジニア認定データ分析試験合格済み
合格記事:Python3エンジニア認定データ分析試験に合格したので勉強法をまとめてみる - 業務でAIは使わない
事前に読んでおいた方がいい本
これらは必須ではありませんが、AIに全くなじみがない場合は読んでおくとその後の理解が楽になります。
こちらはG検定を主催している日本ディープラーニング協会の推薦図書で、一般の方向けにAIとはどのようなものかを幅広く解説しています。
インプット学習
インプット用の教材として最適なのはやはり公式テキスト(通称白本)です。
白本は役に立たないといった意見もありますが、テキストをしっかり理解していれば解けるような問題も多く出題されたので、必ず買うべきだと思います。
私は紙版を購入しましたが、試験本番に検索用として使いたいという場合は電子版でも問題ありません。
試験まで3週間以上ある場合は1週間くらいかけてじっくり読み込みましょう。
もし時間がない場合は、サッと概要だけ掴んで問題演習に移ったほうがいいです。
アウトプット学習
この試験において重要なのはとにかくアウトプットです。色々な問題を解きまくりましょう。
市販の問題集を解く
問題集はいくつかありますが、恐らく一番有名なのがこの通称黒本です。
問題の難易度が難しすぎず、解説も充実してるので初めに解く問題集として最適です。こちらも第2版を購入するようにしましょう。
ただこれだけでは演習量が足りないので、私は以下のような問題集でさらに問題を解きました。
こちらはKindle版のみですが、500円(Kindle Unlimitedに加入していれば無料)で購入でき、問題量も非常に多いのでおすすめです。
どちらも繰り返し解く必要はなく、1周解けば十分かなと思いました。
1つの問題集をやりこむよりも様々な問題を解く方がこの試験には適していると思います。
無料模試を活用する
問題集を一通り終えたら、模試を受けましょう。以下の2つのサイトで無料で模試が受けられます。
本番では模試の問題によく似た問題も出題されたので、一通り解いてみることを強くおすすめします。
本番と同様に検索しながら解くのもありだと思います。
時事問題対策について
G検定は時事問題の比率が高いので、私は自動運転やドローン規制、個人情報保護法などは様々なサイトを調べて入念に準備しました。
ですが実際は覚えていた部分はあまり出題されず、結局はググって解答することが多かったです。
しっかり対策しようとすると膨大な時間が必要になるので、時事問題に関してはざっくりとどのような規制や問題があるのかを把握する程度でいいのかなと思いました。
カンペについて
G検定はカンニングOKの試験のため、多くのブログ等でカンペが公開されています。ですが基本的にこれらを本番で使うことはないです。
私はかなりの時間をかけて当日検索用のカンペをマインドマップツールで作成しましたが、本番ではほとんど使わずにGoogle検索で済ませました…。
知識を体系的に整理する目的としてならありですが、当日の検索用として作るのは非効率なのであまりおすすめはしません。
試験本番
試験前に必ず試験サイトのテスト問題で動作確認をしておきましょう。
可能であれば、2画面体制にして1つを試験解答用、もう1つを検索用とすると効率的です。
以下に私が実際に試験を受けて感じた、問題を解く際のポイントを簡単にまとめておきます。
問題の解き方
- 知らない&調べるのが大変そうな問題は適当に回答して次の問題へ
※わからなくてもとにかく回答すること! - 一瞬で分かる問題も多いのでそれらに時間を費やさないこと
- 後で見直す時間は非常に限られているので、できれば見直す問題を決めておくこと
結果発表
試験から約2週間後に合否のメールが届きました。
試験直後はあまり手ごたえはなかったのですが、自信がない問題はとにかくググって回答したのが比較的高い得点につながったのかもしれません。
また、今回から分野別の得点率が公開されるようになったようです。
Twitterでは65%くらいでも合格している人がいたので、従来言われていたよりも合格ラインは低いのかもしれません。
おわりに
この試験を通じて、興味のあった機械学習やディープラーニングを体系的に学ぶことができたのがよかったです。
G検定はAIの知識がなくても1カ月くらいあれば合格できる試験だと思うので、AIに少しでも興味のある人はぜひチャレンジしてみてください。