G検定に合格しました！

G検定のホームページによると、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」試験とされています。

「文系出身者にこそオススメ」という触れ込みを目にしましたが、実際にPythonなどを使ってデータ分析や機械学習を行ったことがないとイメージが湧きづらいだろうなあと感じました。

これまでデータサイエンス業務にあたってきましたが、その復習を踏まえて勉強しました。また、合格すれば会社から受験費用を補助してもらえるため、受験してもいいかなと思いました。

テキストには『深層学習教科書ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト第2版』を使用しました。

問題集には『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集第2版』を使用しました。

テキスト→問題集（模擬試験を除く）のサイクルを2周した後、試験前日に問題集の模擬試験に取り組みました。勉強期間は合計で10日くらいだと思います。

普段の業務でPythonを使ったデータ分析を行っているため、スムーズに勉強できました。また、模擬試験では正答率が95%以上だったため心配なく試験に臨めました。

余談ですが、公式テキストは誤字脱字や変な日本語が多いことが残念でした。もう少し丁寧に校正してから出版してほしいなと思います。

試験時間120分、問題数約190問（小問220問）であるため、サクサクと解答していく必要があるのですが、模擬試験よりも難易度が高く、試験時間を目一杯使うことになりました。本番は模擬試験よりも難しい問題（テキストには載っておらず調べないと分からない問題）がたくさん出てきました。

G検定は自宅のPCから受験できるため、手元の書籍やネットなど何を参照しても問題ありません。しかし、調べなくても解答できる問題を増やしておかないと最後の問題まで到達できないだろうなと思いました。

ディープラーニング全般について復習するよい機会になりました。

「文系出身者にこそオススメ」とあります。もちろん文系出身者であっても合格は十分に可能だと思いますが、Pythonを使ったデータ分析や機械学習の経験がないとイメージが難しいと思います。

6月にはDS検定を受験する予定です！