![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -戻る --[[資格]] --[[データサイエンティスト]] *目次 [#dec22dcf] #contents *概要 [#p5711b11] 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 [#vef53898] **G検定 [#g45ac81a] 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 [#f269b84b] -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 [#fb431e70] -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）>https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03]] ***実施概要 [#qc2140c0] -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 [#j4345c04] -一般：13,200円（税込） -学生：5,500円（税込） ***申し込み [#cc15c1b6] -https://www.jdla.org/certificate/ -https://www.jdla.org/certificate/general/ -https://www.jdla-exam.org/d/ ***[[試験対策>G検定：試験対策]] [#w070a27b] **E資格 [#wbf2ef30] 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>#t4c6876f]]を試験日の過去2年以内に修了していること ***難易度 [#u33789ff] 大学受験で関関同立レベル、[[情報処理安全確保士（SC）>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 [#abc69387] [[JDLA認定プログラム>#t4c6876f]]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）>https://www.jdla.org/certificate/engineer/#engineer_No03]] ***実施概要 [#p7a2ef08] -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 [#y2c81204] -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 [#waa4507f] -https://www.jdla.org/certificate/ -https://www.jdla.org/certificate/engineer/ -https://www.pearsonvue.co.jp/JDLA ***[[試験対策>E資格：試験対策]] [#xfc5b642] *[[BI / AI]] [#s590152b] **起源 [#lbff8c74] **... [#lbff8c74] ***[[データ分析]]（[[データ解析]]、[[統計解析]]、[[ベイズ統計]]） [#hb4151aa] ***[[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]]） [#y50ffe44] **[[ビジネス インテリジェンス（BI）]] [#xdc4b8a8] ***[[データマイニング（DM）- CRISP-DM]] [#j014eae4] ***[[データマイニング（DM）- Python]] [#i142c0b1] **[[人工知能（AI）]] [#a0e7c18a] ***[[機械学習（machine learning）]] [#sded1a2e] ***[[深層学習（deep learning）]] [#rea48ba5] **[[Python]] [#mae4ac04] ***[[ファースト・ステップ>Pythonファースト・ステップ]]、[[セカンド・ステップ>Pythonセカンド・ステップ]] [#t01bca5b] ***[[NumPy]]、[[Pandas]]、[[Matplotlib]] [#a0e5dcea] ***[[scikit-learn]]、[[TensorFlow・Keras]] [#b536f111] **[[数学的基礎>DS：数学的基礎]] [#vc4bca55] ***[[微分・偏微分>DS：数学的基礎#m7396d67]] [#f173117d] ***[[確率・統計>DS：数学的基礎#p50f0ad2]] [#jb662135] ***[[線形代数>DS：数学的基礎#t5b67cdf]] [#k4fbe44a] *参考 [#ieb507b4] **一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 [#a7c99a88] ***資格試験について [#g14998e2] https://www.jdla.org/certificate/ -G検定とは~ https://www.jdla.org/certificate/general/ -E検定とは~ https://www.jdla.org/certificate/engineer/ ***JDLA認定プログラム [#t4c6876f] -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 [#x30c61bd] -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 [#sdb48850] -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 [#lf53604b] -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~ 1. データサイエンス基礎~ 2. データエンジニアリング基礎~ 3. 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 [#x0f84ef6] -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 [#n99cc726] -（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 [#x43c1ea5] -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 [#yc23dc25] -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
