G検定を受験しました（受験記）
最近Kaggleで基本的なコンペに参加していたのですが、職場で話題になったことをきっかけに、G検定を2021年11月6日に受験し、合格しました。特に会社が後押ししているというわけでもなかったので、独力での取り組みとなりました。
資格試験自体久しぶりで面白かったので、自分の取り組みをメモに書き残しておきます。
前提
他の方が受験対策に読むかもしれないので、試験勉強を始める前の水準を書いておきます。
長いことプログラミングは趣味で行っており、プログラム自体は苦にならないです。
しかしずっとアマチュアプログラマーであり、職業プログラマーとしてのキャリアはありません。
仕事では身の回りの業務を便利にするツールを作る程度です。
機械学習を触り始めたのは比較的最近のことです。ここ数ヶ月、KaggleでCoursesをいくつか受講し、Tabular Playground SeriesのOct 2021とSep 2021に参加した程度の駆け出しレベルです。
Oct 2021ではひたすら他のかたのShareした情報をみて同じことをやってみて、少し自分なりの変更を加える、という手習いを繰り返しました。Sep 2021では手元のPCにCUDAをセットアップして(Windows 10)動かすことができました。
英語は、コンピュータ関係の文書を読むのはさほど苦労しません。Kaggleは英語ばっかりですけど、拒絶反応を示さない程度には大丈夫です。それから、大学では数学をやっていました。テンソルと聞いたとき、ああやったなぁそういうの、と思うくらい過去のことです。
事前検討～学習
安易に「G検定 勉強時間」でググると、必要な勉強時間は30時間とでてきますが、これは取り組み前の水準がどの程度であることを前提としているのか全くわからないので参考になりません。とりあえず、公式問題集を買いました。購入履歴を確認すると、9/30のことなので、約5週間前です。
テキスト購入の時点で試験の申込みは済ませてありました。締切がきまらないとやる気がでないので、先に申し込むのはおすすめです。
公式問題集ですが、あとからこれを買うかたには、紙の本をおすすめします。私はKindle版を買いましたが、問題ページと回答/解説のページが離れているので、行ったり来たりしながら読むのは正直苦痛でした。紙版なら楽に読めると思います。これに耐えつつ取り組んだのですが、正直いらない苦労だったと思います。
ひとしきり終わったところで時間があったので、10/23に公式テキストを買いました。こちらもKindle版です。問題集と違って前後する必要はないので、最初から流して読んで、知らないところを中心に読み込みました。Kaggleで実技の基本的なところは抑えていたので、そのあたりは読み飛ばしました…… が、各種のアルゴリズムやモデル名とその特徴など、用語はもう少し細かく覚えるべきだったと思います。
G検定は実技ではなく知識を問う試験なので、これまでの歴史的経緯や用語は非常に沢山でてきます。言葉を多く覚えると合格に近づきます。その意味では、この受験勉強はどんどん脇道にそれてゆくのが面白いです。ENIACについて読んだら、WikiPediaのページをナナメ読みしたりしました。
公式テキストを読んでから問題集に移るやりかたが一般的だと思いますが、私は逆にやりました。取り組み期間が短いと思っていたので、試験に対して実践的なところから入るしかないかと考えたためです。普通は、テキストから入ったほうが良いと思います。
受験
自宅でブラウザ経由での受験です。試験会場に比べて緊張感はありません。事前にコーヒーを用意しておくのは重要です。ややこしい問題文を音読しても誰にも迷惑がかからないのが良いですね。
試験時間に比べて問題数が多いので、悩んでいる時間はありません。わかるところはすぐ次へ、ちょっと考えてわからなかったらあとから振り返るチェックを入れて次へ、と流してゆきます。受験してみて驚いたのですが、時事問題が多く、個人情報漏えいに関する最近の社会の動向だとか、囲碁将棋などでの発展度合いなど、試験勉強とは別にAINOWなどのニュースをチェックしていればわかる問題もかなり多かったです。公式テキストには明らかになかっただろうな、という最近の話題も出題されるのが驚きでした。
先程も書いたように実技ではなく知識を問う問題なので、知らないものは考えてもわかりません。ただ、あとに続く問題に関連する用語がそれとなく含まれていたりするので、正解できているか不安な問題は、あとで確認するチェックを入れておいたほうが効率が良いです。同じ分野の問題を読んだあと戻ってくると、２～３問は拾えるかもしれません。
結果発表と感想
2週間ほどで結果の通知がメールで届きます。通知と併せて、有資格者向けのSlackが紹介されてきます。登録したばかりなので、今後覗いてみようかと思っています。
この試験、ジェネラリストと題されているだけあって、職場で方針を決めたりする立場のかた向けの資格だと思います。人類が、これまで長いこと機械学習の研究に取り組んできて、壁にぶつかるたびに何がブレイクスルーになり、その新しい技術には利点・欠点があり、新たな課題が現れ…… という、この業界全体の流れを把握することができます。
この経緯がわかっていないと、職場で見当違いの方針を採用してしまったりするのだと思います。管理職の方におすすめですね。
全体としては、この試験勉強はやってよかったと思います。Kaggleでマニュアルを読んでも、そのアルゴリズムが実装されている経緯はわかりません。なぜこんなにいろいろな機械学習アルゴリズムがあるのか、どれが先でどれがあとなのか、何が得意で苦手なのか、など全体的に把握するには良いものだと思いました。
