アシスタントデータサイエンティスト
ymkn8crz続くか分からないがいろいろと記録していく
ymkn8crzデータサイエンティスト検定[リテラシーレベル]教科書
ホンマにザラっと1周目を通して、分からんとこはすっ飛ばしてみた感想。
・データサイエンティスト(基礎)
経済学部に入ったばかりのときにやった基礎数学、微積分めっちゃ出てくる。反復練習で思い出すしか。
・データサイエンティスト(実践)
こーれは初学者は大変な内容。1番重いけど、回帰分析や推定&検定をして有意水準を下回っているのか棄却するのかって話は卒論でもめちゃくちゃやってた内容。概念を改めて落とし込む必要がある。
・データエンジニアリング力
半分ぐらいDBやSQL、バージョン管理の話も出てきて、そこそこ実務経験あるならすんなりと理解できるものが多い。
・ビジネス力
・データとAIの利活用
この辺は請負契約の話や伝える力の話、AIの話も出てくる。後回しでも十分得点源になりそう。
ymkn8crz基礎数学の復習。
ベイズの定理、図に表すと凄く整理できるので計算式覚えなくていい。
条件付き確率がちょっとあやふやになってしまっている。↓解いてはみたもののなんだか解説が分かりにくい。
ymkn8crzあと、DS検定はオラクルみたいに1年中受験できる試験ではないと知って少し萎えている苦笑
秋まで待つしかないか...
ymkn8crz基礎数学はあとは演習重ねておくとして
逆行列は公式をいったんおさえておく。
バイアスの種類や、外れ値・異常値・欠損値の違いといった用語の定義を問われる問題が意外と手こずる。
問題集ほしい。
ymkn8crzデータの分析手法や機械学習手法の話ばかりで、論理的な問題は少ない？
大学でやってたときは、重回帰分析のところはもう少し回帰式を組んでものを考える場面が多かった印象。
9月になったら黒本問題集買う。
ymkn8crz黒本問題集第1章は、第3章以降とはガラッと変わって、文系出身者(あえて数学を避けてきた者というレッテル付きで書いておく)を殺しにかかってきてるな… 完全に経済数学の内容。
偏微分の公式なんかは証明法みたいで解説見てとても納得した。これは試験までにある程度のレベルの問題演習した方がいい(黒本だけでは足りないかもと思ってきたまだ1周目)
ymkn8crzこれからのエンジニアにとって必要な知識を学べるからこの試験おすすめだよ〜とアピールしたいけど数学がおもっきり入ってる苦笑 計算じゃなく思考の学問だよと言い聞かせないとあかんね。まず受かれよって話だけど
ymkn8crz二項分布や確率密度関数の公式を丸々答えさせるなんて練習問題だからだと思うがこれが本番で出たら発狂する。シグモイド関数は式よりもグラフからだとイメージを掴みやすい。
ymkn8crz黒本第2章前半18問初見で解いて2/3当たってた。根拠ないけど自信になる。ただ1問目の解説に
単回帰分析y=ax+bで、DS検定公式リファレンスブックではbも回帰係数として取り扱っている。一方でaのみが回帰係数だと定義している書籍もある。切片bが回帰係数に含まれるかどうかを問われた場合は公式リファレンスブックにならうように
という主旨が。
いや切片bは切片bやろ… 要確認やな
ymkn8crz黒本総仕上げ問題、66分で解き終わって正答率75%。うーん普通。1回目にしては、、って感じ。数問雑な問題あった。
ミスった問題は概念や用語の定義をおさえないといけない。本番も後半はまさに「データサイエンティストとしてどう行動するか」が問われそう。計算問題は少々。
ymkn8crzあかんなあ、普通に難しかったなあ。時間迫られる試験苦手だ…
ymkn8crz内容は黒本の傾向通り、ビジネス力の部分、データサイエンティストとしてどう振る舞うかを問う文章問題のところ。ここの正答率が悪い。
前半で時間を使いすぎたかも。
さすがに文章問題1分で解くのは難しい。
問題文に誤字があったり、内部結合はINNTER JOIN!なんて書いてて一瞬ん？ってなる問題もあったな
ymkn8crzただ思ったのは、G検定持ってると強いってのは本当だった。一緒に勉強した方がいいかも。約1ヶ月後に試験か、ありやな
ymkn8crzだいぶ期間が空いたが結果だけ記録しておく。
2023/11 第5回DS検定 350点 不合格
2024/01 2024#1 G検定 合格
2024/03 第6回DS検定 355点 合格
つまりダブルで受かった！！