統計検定準一級を受けてきたので感想を書く。

概要

統計検定準一級を受けてきたので、いつもの自分の振り返り用に書きます。主に個人的に苦しんだことを書くので、他の合格体験記で書かれているような良さげな勉強法や参考書が気になる方はあまり面白くないかもしれません。

結果

60点の合格ラインに対し、66点で合格しました。

※一発合格ではないです。

勉強方法

• 勉強時間は少なくともトータル100時間はやったような気がします。
• 参考書はワークブックと過去問を永遠にやってた。
  • 色々な本を買ったけど、ほとんど見てないです。
  • 強いて言えばこの本だけは、統計的検定や推測についてとてもわかりやすく言語化がされており、参考になりました。
• 式の暗記はなるべくやらない。特に信頼区間や検定の式については数式の意味を理解することが大事。
• 「理解をした＝自分なりの言語化ができること」と思ったので、自分の理解が合っているのか文字に起こしてChatGPTに聞いていました。

試験勉強に苦しんでいる方へ

私は他の合格者と比較して綺麗に一発合格するのはできなかったので、得意げには言えないですが、 これから勉強する方や統計検定準一級に苦しんでいる方に参考になりそうなポイントを考えてみました。

• 参考書はとりあえずワークブックと過去問だけやろう

  • 他の試験を受けた方の情報を見ると、現代数理統計学の基礎や統計学入門などが推薦されたりするのを見ますが、挫折する可能性が高い&試験範囲を正確に捉えられないので私はオススメしません。
  • （本自体はとてもわかりやすいので手元に置いておくのは良いと思いますが、ネットで調べた方が早い気がします。）

• さっさと試験を受けにいくべし

  • 私は長期的にダラダラと勉強をしていましたが、さっさと腹を括って1度CBTを受ければ良かったと後悔しています。ボコボコにされると思っていましたが、1回目の試験で合格に少し足らず落ちたものの、あとどこをやれば合格できそうかがわかったので、モチベーションにつながりました。
  • 受けにいくとしたら、ワークブック1,2週&過去問1周ぐらいが目安になると思います。

• まあ運が悪い時もあるさ

  • 試験範囲が広すぎるため、出題される問題との相性や運があると私は思います。
  • なので50点代で落ちた場合は、早め（1~2週間後）にもう一度受けてみるのをオススメします。
  • CBTでは見覚えのある問題が出ることがあるので、落ちてしまっても試験後すぐにどのような問題が出ていたか軽くメモっておきましょう。

感想

自分の合格点を見てまだまだ完璧な理解からは程遠いなぁと感じました。なので合格は素直に嬉しいですがちょっとモヤモヤもありました。 一級は生半可な勉強では受からない試験だと思いますが、ここまできたので一度挑戦してみようと思います！

G検定を受けたので感想を書く。

2022/11/05にG検定を受験したので、勉強方法や感想について書いておきます。

受験理由

『ちょっと気になったから』です。

しょうもない理由ですがこれにはもう少し背景があります。

私はG検定の存在に対し懐疑的な立場です。この資格にどのようなの価値があるのだろうと思っています。ただ受けないで文句を言うのも少しダサいなと思ったので受けました。

結果

合格しました。 合格点は非公開なのでわかりませんが、体感で言うと9割ぐらい取れた気がします。

合格に向けて

• 勉強時間
  期間は1~2週間で1日あたり3時間程度勉強しました。
  
• 勉強について
  公式テキストを１周したあと、ひたすら問題集を解きました。
• 参考書・問題集
  • 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
  • 最短突破 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
  • Study-AIの模試
  • Diverの模試
    
• 備考
  
  • 試験内容が改定されているため情報が古い教材やサイトがいくつかありますので気をつけましょう。
  • ただ受かりたいだけならある程度知識をつけて、カンペを用意しておけば十分だと思いました。

感想

自分がG検定を受けた感想ですが、

• 良かった点

  • テーブルデータを主に業務で取り扱う自分にとってあまり使っていなかった深層学習ら辺はさわりとしては良い勉強になった。
  • AIの利活用する立場として法律も知っておいたほうが良いかもなーと少し考えさせられた。
  • 大学受験でいう現代社会のセンター試験みたいで楽しかった。

• 微妙な点
  

  • レベル感に対して受験料が高い。
  • 不正対策があまり行われていないのでは？と思った。（例えばですが、自宅で受験可能なので自宅で2人とかで受けれてしまいますよね。）

結論、懐疑的な立場であった私は受けてみて思ったのは、転職活動などにはあまり役に立たなそうだが、これからデータアナリスト／データサイエンティストなどを目指す方や、データを扱う方で時間に余裕がある方は、一度受けてみても良さそうという感じです。

ある程度の全体像を俯瞰してから理解を掘り下げていくタイプで勉強をする方にはお勧めできると思います。

もう少し詳しい話が聞きたい方はコメントいただければ可能な範囲でお答えいたします。

以上ですー。

データアナリストがやるStrength Finder

Strength Finderとは

端的にいうと『強み診断テスト』である。 34の資質から自分に合った強みを見つけることができるらしい。

結構前から知ってはいたもののやったことがなかったので、今回は１番安い資質上位５つのみ見れるプランを買ってみて診断してみた。

▼HP www.gallup.com

▼本 www.amazon.co.jp

私の資質Best5

結果と資質の詳細は下記の通りである。

要約すると、『おしゃべり社畜系アナリスト』だろうか（適当）

確かに私らしいといえばそんな気がする。

1. 戦略性

「戦略性」の資質が高い人は、目的に向かうための選択肢を想定することができます。いかなる想定に直面しようとも、適切なパターンと問題点を直ちに予測することができます。

2. 達成欲

「達成欲」の資質が高い人は、並外れたスタミナがあり、旺盛に仕事に取り組みます。自分が多忙で生産的であることに、大きな満足感を得ます。

3. コミュニケーション

「コミュニケーション」の資質が高い人は、一般的に自分の考えを言葉に表すのが得意です。話術に優れ、物事を印象的に説明するのが上手です。

4. 分析思考

「分析思考」の資質が高い人は、物事の理由と原因を追求します。状況に影響を与える可能性のあるすべての要素を考慮に入れる能力を備えています。

5. 個別化

「個別化」の資質が高い人は、一人ひとりが持つユニークな個性に興味をひかれます。異なるタイプの人たちの集団をまとめ、生産性の高いチームを作ることに長けています。

クリフトンストレングスの34の資質とは? | JA - ギャラップ

感想

自分で言うのもアレな感じだが、いかにもデータアナリストらしいっちゃらしい結果になったと思うので、私はデータアナリストが向いている職種ではあるのかもしれない。

私は特に「個別化」に私らしさがあると関心した。私は他人の持つ特徴や興味、強さや弱さなどを知ることが好きであり、その情報をもとにコミュニケーションを取ることが多いし、それでうまくいくことが多い気がする。（芸能人のゴシップとかは知りたくもないけど）

診断については一個懸念があるとすれば、寝る直前に回答したのでまともに回答していたのかちょっと記憶にない点である。実際に途中で意識飛んで何問か時間切れになってた。

まあ私はこの手の診断テストは結構好きで16Personalitiiesもやったことがあり、何回かやって分析家（論理学者または指揮官）ばかりになるので、正確であるということにしておこう。

2, 3年後にもう一回受けてみるベー。

転職をした（１回目）

お疲れ様です。maekesoです。 この度、新卒入社した会社を退職したので、今後の自分のために今の心情や考えを忘れないように記しておく。

3年間を振り返る

結論、私にはとても大きな成長があった。 特に下記２点が大きく成長した点かなーと感じている。

• ビジネススキル

コミュ力が新卒入社時点と比較し、格段に向上したと思う。 ロジカルに話を構築し、わかりやすく伝えることができるようになっただけでなく、データに詳しくない職種の方に対しても理解してもらえるコツを少しつかんだ気がする。 （恥ずかしながら新卒入社時点は会話が成り立ってなかったと思うし、コミュニケーションをとることが非常に苦手だった。）

• 技術力

端的に言えば SQLがそれなりに書けるようになった。今後アナリストとしての大事な土台であると思っているので、実践的な土台が身についたのはとても嬉しい。

上記の２つを踏まえて、正直なところ分析者として高度な分析をしてきたわけではないが、 「問題に対し、どのような分析をすれば、その課題解決に繋がるのか」 ということを昔と比べて比較的すぐに導き出せるようになった気がするので、これは大きな成長ではないかと自分を褒めてあげたい。

転職活動を振り返る

転職を試みたのはいくつかの理由がある。

• 技術・分析力をあげたい
• もっと多くのデータに触れたい
• 年収を上げたい

前職の環境は分析者の業務としてビジネスに重きを置く風潮が強く、技術や分析への熱意が高い自分と周りのギャップをじわじわと感じるようになっていったのが今回の転職活動してみようと思ったきっかけである。 決してビジネス領域をやるのが嫌いなわけではないが、技術や分析領域に関して熱意がある師や同志を欲している自分がいた。

前職は決して悪い環境ではなく、新卒でデータ分析の経験値を積むには非常に良い環境であったと思っている。 未熟な自分を採用してくれた会社、一緒に仕事をした上司、同僚の方々には本当に感謝している。

転職活動は1ヶ月かからないで終わったので、転職活動自体はうまくいったのではないかと個人的に思う。（転職して良かったか悪かったかは別の話だが...） うまくいった要因はいくつかあると思っているが、下のような順序で要因が効いていたと思う。

転職の時期＝データ分析職種の人材不足＞年齢的な若さ＞能力の高さ

• 転職の時期：転職エージェントに聞いたところ、募集人数と応募者数のバランス的に応募数が少なさそうな気配を感じた。ライバルが少なかったから内定もらえた説。
• データ分析職種の人材不足：同上
• 年齢的な若さ：近いタイミングで入社した同僚は若い人が多い気がした。
• 能力の高さ：コミュ力が上がったから面接が上手くなった説である。

結論、自分は「能力が高い」から転職できたわけではないと胸に強く刻んでおこう。驕ってはいけない。 今後は景気が怪しくなっていく雰囲気なため採用を凍結するかも的な話もちらほら聞いたので、我ながら転職活動するにはベストタイミングだったのではないかと思う。

今後について

とにかく強くなって、自分に自信を持てるようになりたい。 そのためには転職先で結果を出せるように０からビジネスとデータをいち早く理解したいし、それと同時にプライベートでも色々やっていきたい。 （転職先では例外として技術職用の手当をいただけるとのことなのでそれらをフル活用するです。）

キャリアについては何もわからんが、将来を見据えて社会人修士という選択肢も考えていきたいなぁ。

▼図々しくて恐縮なのですが、ご支援いただけますと非常に嬉しいです。 https://www.amazon.jp/hz/wishlist/ls/2J64C8DC4BE4P?ref_=wl_share

以上！

基本情報技術者試験を受けてきた【CBT・午後試験編】

こんにちは、こんばんは。maekesoです。

本日はタイトルの通り、基本情報技術者試験の午後試験をCBTで受けてきたので、勉強方法など諸々書きます。

想定している読者層は「多少のプログラム経験があるが受けようか悩んでいる人」がメインになると思いますが、初学者の方にとっても参考になるような点もたくさん記載しましたので、ご一読いただけると幸いです。

基本情報技術者試験を受けてきた【CBT・午前試験編】

こんにちは！maekesoです。

2021年1月30日に基本情報技術者試験（以後、FEと呼ぶ）の午前試験だけ受けてきました。

FEについての情報は情報過多な気がしますが、これから受ける皆さんの参考になれば幸いです。

※今回は午前試験についてのみ、記載します。

※午後試験につきましては、受験後に執筆するため、しばしお待ちいただければ幸いです。

（2/16 追記）午後試験についても執筆いたしましたので、もしよければご覧ください。

maekeso.hatenablog.com

反省と抱負

あけましておめでとうございます。はじめまして、maekesoです。

現在、新卒1年目でデータアナリストとして活動しています。

データ分析界隈で言うところの「データ分析によるコンサルティング」を行っている人間です。（キャリアの方向性は悩み中です。。。）