2021/12/20

2021/12/17

E資格合格者インタビュー「合格後、Kaggleメダリストに – E資格の効果を実感」

E資格, インタビュー

ライター:

E資格合格者インタビュー_若林さん

E資格合格者インタビュー 若林さん

有限会社ノヴァトレードの代表を務める若林さん。自らエンジニアとしてWEB・アプリ開発をする傍ら、AVILENの「全人類がわかるE資格コース」を修了し、E資格2021#2に合格しました。今回は、E資格を目指したきっかけや、スケジュールについてインタビューしました。(E資格について知りたい方はこちら

ーーE資格合格おめでとうございます!まずは簡単に若林さんの自己紹介をお願いします。

システム開発の会社の代表で、新規事業開発やアプリ開発の受託事業を行っています。WEB開発は15年、アプリ開発は8年ほど経験があって、Java、Ruby、PHP、Kotlin、Pythonといったプログラミング言語を扱っています。

E資格受験を決めた理由

ーーディープラーニングや機械学習に興味をもったきっかけは何でしたか?

機械学習の案件を受けている友人からすすめられたのが最初のきっかけです。私もデータ分析領域の開発を受託できるようになりたいという思いを3~4年前くらいから持っていて、独学を始めました。

ーー独学はどのように進めていましたか?

AIの知識や技術を身に着けるために何をしていいか分からず、いろいろつまみ食いをしました。独学する中でも自分で作ってみたいと思って、Kaggle(*1)のタイタニックコンペなど初歩的なところから取り組んでいましたが、やってはやめての繰り返しでしたね。

ーーそんな中でE資格の受験を目指したのはどうしてですか?

独学だと勉強が続かないと思い立って、「なんとなくAIを勉強する」ではなく「データサイエンティストになる」ことを目標にして、勉強の効果向上、継続のためのマイルストーンに「E資格合格」を設定しました。

難易度は高そうでしたが、エンジニアとして、機械学習を自分で理解して実装できるようになりたいという気持ちから、このレベルの資格取得を目指しました。

AVILENのE資格コースを選んだ理由、学習開始時の前提知識

ーー数あるJDLA認定プログラム(*2)の中で、AVILENを選んだのはどんな理由ですか?

複数の事業者を比較して、最初に惹かれたのが合格率の高さです。講座の中身を見て、この講座なら動画もあり、ボリュームも多く、自分になりに時間をかけてやり込めば実力がつくのではないか?と考えました。また、講師陣の経歴も判断材料の1つになりました。

ーーE資格の勉強を始める前の知識はどのくらいありましたか?

大学は文学部で、数学は高校までの知識でした。統計学の学習も全くしてこなかったので、情報理論なども初見でした。機械学習は、先ほどもお話しした通り、Kaggleなど2年程度独学をしていました。

E資格合格までの学習の進め方とモチベーションの維持

ーーどのようなスケジュールで学習を進めましたか?

2021年1月からE資格の検討を始めて、2月にAVILENに申し込みました。2月~5月で基礎講座(*3)、6月~8月でE資格コースを受講というスケジュールでした。

モチベーションを維持するために、1月にE資格取得までのスケジュールを立てました。統計検定4級を2月に、G検定を3月に、統計検定3級を5月といったように、E資格に必要な背景知識を確認する資格取得もスケジュールに入れました。

統計検定2級は7月に受けようと思いましたが、E資格の範囲外の部分が多く、勉強している余裕がなかったので、E資格受験後の9月に取得しました。

ーーすごいですね!スケジュールはうまくいきましたか?どのくらい勉強しましたか?

統計検定2級を戦略的に後ろ倒しにした以外は総じて予定通りに進みました。簡単な資格から挑戦することで、計画的な学習やモチベーションの維持がうまくいきました。
平日は2時間、休日は8時間くらい勉強していたと思います。

ーーE資格コースの勉強はどのように進めましたか?

動画視聴後、先にコーディング実装の課題に取り組み、その後に修了試験を受験しました。プロダクト課題(*4)は自分の身になるものを残したいと思い、実務で関わっている新規事業のスタートアップ案件に深層学習を取り入れるとどうなるかという課題設定をして取り組みました。

課題を進めるための知識補完のために書籍も読みました。「ゼロから作るDeep Learning(*5)」は一番使いましたね。他にもIan Goodfellowの「深層学習(*6)」や黒本(*7)も参照しました。
数学や統計など基礎講座の範囲は、ネットやYoutubeで苦手なところをピンポイントで調べたり、統計検定の問題集などを使ったりしました。

E資格取得後のネクストアクション、AI人材について

ーーE資格に合格して変化したことや、ネクストアクションはありますか?

Kaggleで銅メダルが取れました。これは完全にE資格で勉強したことの効果です。去年までは、公開されているノートブックをいじるくらいしかできませんでしたが、今回は得た知識を使って、精度を向上させて、スコアを上げるという流れでメダルが獲れたので、学びを実感しています。

ただし、「データを分析する=製品ができる」ということではないので、企業の経営層がデータ分析の意義を理解していないと、主観で製品をどんどん作って、失敗するといったことになりかねません。仕事柄、案件に参画することが多いので、データ分析の必要性や影響を正しく伝えられる立場になれればと思います。

ーー最後にAI人材の必要性についてお聞かせください!

必要だと思います。その人のレベルによりますが、「今はAIや機械学習の知見がないけれど、AIエンジニアになりたい」という人はE資格を受けたほうが良いと思います。AIの需要や価値をキャッチアップすることは、エンジニアのキャリアパス、キャリアアップの観点からも非常に大事だと考えています。

研究者の皆さんが開拓してくれたAIの分野に、私のようなソフトウェアやサービスを開発するエンジニアが知識をキャッチアップして参入していくことで、どんどん技術が広まっていくのだと思います。
勉強する前は、AI開発に対しては到達できない未知の領域というイメージを持っていましたが、今は必要な知識を身に着けてさえいれば自分にもできると感じています。

ーーありがとうございました!

 

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<注釈>

(*1)Kaggle:企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム

(*2)JDLA認定プログラム:JDLAから認定を受けた事業者が提供するE資格の対策講座。この講座を修了すると、E資格の受験資格が得られる。

(*3)基礎講座:「全人類がわかるE資格コース」のオプション講座。前提として必要な、数学、統計学、Python、機械学習、深層学習の知識をキャッチアップできる。

(*4)プロダクト課題(プロダクト開発演習):「全人類がわかるE資格コース」の課題。受講生が自分で課題を設定・データを用意し、深層学習モデルを実装する。

(*5)ゼロから作るDeep Learning:斎藤 康毅著

(*6)深層学習:Ian Goodfellow著

(*7)黒本『徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 徹底攻略シリーズ』

(totalcount 861 回, dailycount 18回 , overallcount 10,386,030 回)

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