【#E資格勉強1.1.0】「数学分野」対策:最新シラバス対応の学習法

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イントロダクション

前回はE資格のシラバスを見て、認定プログラムや黒本をどう活用していくかを考えていきました!
今回は、早速黒本の中身を進めていこうと思います!…が、第一章の線形代数はシラバスの範囲から削除されてしまっているので、さらっとまとめるにとどめたいと思います。
あらためて、E資格(JDLA Deep Learning for ENGINEER)はディープラーニング実装エンジニア向けの資格試験であり、出題範囲には数学の基礎知識が含まれます。ここでは、合格体験記や講師の解説をもとに、E資格の数学対策について最新情報を整理します。

1. E資格で重点的に求められる数学分野

ディープラーニングの理論を支える数学として、以下の3つの分野があり、試験での出題については基本クローズドですが、情報によると全体の1割ほどらしいです

  • 線形代数(ベクトル・行列計算、特に特異値分解など)
  • 微分積分(微分の連鎖律や勾配計算など)
  • 確率論・統計学(確率分布やベイズの法則など)

新シラバスにおける数学的基礎科目は「確率・統計」「情報理論」とされていますが試験ではモデルの実装の箇所で行列計算や微分積分の理解が不可欠だと思われますので、「線形代数」も抑えておいた方が良いと思われます。

2. 合格者が利用した教材・講座・メディア

JDLA認定プログラム受講は受験資格の必須条件ですが、合格した皆さんは認定講座に加えて様々な教材で学習を深めているようです。

  • E資格問題集「黒本」 – インプレス社の『徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版』唯一のE資格公式想定問題集であり、豊富な問題と丁寧な解説で人気です)。
    • 受験者の多くがこの“黒本”を2周以上解いて傾向把握と知識定着に努めているようですね!。
  • ディープラーニング関連書籍 – 初学者にはゼロから作るDeep Learningが定番で、Python実装を通じてディープラーニングと数式に慣れることができます
    • 私は1~4まで所有しているので、こちらも活用していこうと思います!
  • オンライン講座・動画 – 認定プログラム各社の講座動画に加え、無料の動画も活用されています。E資格に合格された方に話を伺ったときには、予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」(通称ヨビノリ)チャンネルの動画をおすすめされました!
    • 線形代数や微積分の解説動画が多数あり、スキマ時間にこうした無料動画で基礎復習をしているケースもあるようですね!

3. 数学対策の進め方と勉強時間の目安

数学対策の進め方

私は数学が苦手ですが、だからこそ毎日の学習ルーチンに数学を組み込むことが合格への近道ですね!たとえばある合格者の勉強スケジュールでは、平日毎日1時間を数学の基礎復習に充てていました。具体的には「19~20時に線形代数・確率統計を学習し、その後20~21時にディープラーニング理論の勉強」といったペース配分です。このように日々コツコツと数学基礎を継続学習し、土日にまとまった時間で実装演習や応用分野の勉強をする方法を取っていくべきですね。

また、ノート作成やまとめも効果的です。参考書や講義内容から重要な公式・概念をピックアップし、分野ごとにノートを整理していきます!。自分用の「数学公式集」「誤答ノート」を作っておけば直前期の見直しに役立ちます。苦手な箇所にはマーカーを引き、後で集中的に復習できるよう工夫するのもポイントです

勉強時間の目安

E資格合格した方々の平均的な総学習時間100~300時間程度と言われます。このうち数学基礎に割くべき時間は、おおよそ50~100時間が目安とされています。内訳としては、線形代数・微積分の理解に約半分、確率論・情報理論に約半分、といった配分になります。

例えば3ヶ月計画で合格を目指す場合、平日2時間・土日5時間のペースで学習すると仮定して、うち週5時間程度を数学復習に充てるイメージで頑張ります!

最後に & 次回予告

E資格の数学対策では、最新シラバスの動向を踏まえ「必要なものに集中し、不要なものを割り切る」ことが重要です。線形代数・微積分・確率といった基礎分野に毎日コツコツ取り組みつつ、新シラバス削除箇所は流しつつ深層学習固有の内容に時間を投下して数学的理解が必要な際はフォローアップしていく方針でいきます!
黒本や認定プログラム、生成AIを活用し、100~200時間程度の計画的な学習を積めば、合格ラインに十分手が届くはずです!
次回は実際に黒本を解き始めながら、第二章の統計の問題をピックアップしながらレビューしていきますので、同じくE資格を目指す人、すでに取った人、ぜひコメントや反応❤️をもらえると励みになります!ではまた!

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