クレカに潜む罠〜日本にいるのに海外手数料を取られる〜
こんにちは。
「クレカ」と風呂敷を広げたタイトルですが、
今回私が失敗したのは、「kyash」のオンライン決済です。
このケースに該当したよう。#E資格 申し込みの方、使うカードの手数料に注意ですね。
— ヤスヤスオンファイヤー（8/28 E資格受験） (@YasuYasu_onFire) 2021年7月26日
Kyash以外なら円建てだと手数料なかったはず。。悔しい。
Kyash Cardは海外加盟店で手数料が3％と高額！円建て取引も対象！ネット決済に注意 https://t.co/r4cclYtNOf @matsunosuke_jpより
結論、オンライン決済の時、一見ごく普通の国内サイトに見えても、
「海外加盟店」になっていることがある。
外貨建て決済だと、決済時におそらく気付けるが、
円建て決済になっている場合あり。
その時、通常のクレジットカードなら円建てで手数料が掛かることはないのですが、
Kyashは「3％」と定められていたのです。
詳しい話はこちらをご参照ください
非常に情報がまとまっておりました。
Kyashユーザの方はぜひご覧ください。
ちなみにE資格の申し込みで、失敗・・
運営会社様にはもちろん非がないのですが、
私がkyashで支払った直後「あれ？？少し高く取られている？？」
と気づいたのは、E資格の申込み時でした。
海外の資格試験も多く扱う会社なので、海外加盟店としての
運営だったのでしょう。
ちなみに、33000の3％で、余計に取られたのは990円です。
ぐぬぬ、、意味のない、知っていれば避けられた出費って、本当に悔しい。
教訓：使うサービスのデメリット面を徹底的に知るべき。特に最初。
自分はどうしたら今回のケースを避けられたのか、
考えてみますと、
Kyashを使ってみようと思って検討しているときに、
「kyash デメリット」みたいに、デメリット面を網羅的に調べることをすべきだった、
ということです。
とりあえず使ってみよう精神も大事ではあるのですが。
このような手数料関連、使っている中で自力で気付くのは難しい。
今回の海外加盟店みたいに、レアケースなら尚更ですね。
さらに、この手の手数料絡みは、たびたび改訂されることもあります。
サービスの規約改定は、必ず目を通すなり、
Twitterで節約の同志が何か言っているかを検索したり、気にすることが
必要と思います。
さいごに
990円を取られた分、落ちるわけにはいかない！と試験へのモチベーションが
上がりましたね。どんだけケチなんだよという・・
E資格の勉強のつらみ
こんにちは。
今日は、すこしぼやき半分かもしれません・・。
8月末のディープラーニングE資格に向けて勉強しています。
データサイエンティスト的には持っていると何かとアピールにはなる資格です。
受験料3万円也。
AI人材の育成に寄与する資格試験とは思うのですが、
思うところとしては2点あります。
・受験資格を得るための前提講座が必修＆高額
・試験料は高額。公式対策テキストも高額（6000円也）
・・・なんかケチくさい人ですね笑
反対に考えると、サステナブルな資格ビジネスとして、よくできている
と感じます。（擁護＆肯定）
受験資格を得るための前提講座が必修＆高額
という点については、
「いきなり過去問を解いてから、わからないところを埋めていく」
スタイルの勉強法（パラシュート勉強法）が、とりづらくなることが、
ややストレスフルですね。
eternalbluebullet.hatenablog.com
まず、期限内（試験日の約1ヶ月前）までに講座を終了する必要があります。
それまでは、ボトムアップ型の勉強をせざるを得ないんですよね。
なおかつ、E資格の試験範囲は非常に多岐にわたります。
ディープラーニングでは亜流、派生の手法が細かくたくさんあるのですが、
どこまで理解すれば良いのか、というのが講座だけだと、どうも
図りかねるんですよね・・
また、資格ビジネスとしてよくできているなと思うのが、
まさにこの前提講座ですよね。
複数の教育業者から選べる形式になっています。
この受講費用も、なかなかのお値段なんですよね。（20万円ほど）
オンラインでの受講ですから、受講者が今後も増えれば増えるほど、
粗利率はすごいことになっていくでしょうね。（もちろん、流れの早い
技術分野ですので、教材のアップデートにコストはかかると思いますが）
教育業者から、ディープラーニング協会には登録料的なお金が流れているのでしょうし、
教育業者に関連する企業で、E資格は取るべきだーという宣伝もしやすくなりますもんね・・。
ディープラーニングの時代が来る、というときに、資格試験でのビジネスを
考えて準備したのは先見の明ありですね。
・・・今日は、思ったように勉強が進んでいない葛藤もあり、やや批判的風なぼやきではありますが・・
ここまでディープラーニングの内部に目を向けた勉強は自発的にしないと思うだけに、
良き学習機会となっていることは事実でしょう。
無事一発合格できるかは、これからのコミット具合次第です。
資格勉強によって失っていること３つ
こんにちは。
今日は、「資格勉強」を常日頃から行う、
すなわち、なにかしらの受験予定の
試験が常にある状態の、デメリットについて書きます。
結論としては、以下の３つです。
- 本業へコミットし切ることができない
- 寄り道してちょっと勉強したいことなどに、制限がかかる
- 家族との時間のやりくりに、ストレスを感じてしまう
私と資格試験
私は、半ば資格を取るのが趣味として、
常になにがしか試験予定を入れていることが多いです。
2018年の後半くらいからですかね、資格取得をモチベーションとした
自己啓発に目覚めました。
常に資格勉強をすることで、もちろんメリットはあります。
学習する習慣がついたり、
結果として合格したら、キャリアアップのチャンスに
つながるかもしれません。
しかし、常に試験があることで、デメリット面も発生する、
このことを、今まさに、実感しています。
本業へコミットし切ることができない
本業にコミットすべきときって、どうしてもあります。
そんな時、とある試験の受験日が迫っていると、
圧倒的なストレスになります。
私の価値観としては、優先順位として、
まずは本業で高いパフォーマンスを出すことが前提となります。
そのうえで、資格取得はサブワークの位置づけです。
試験日はずらすことができない場合、本業にコミットすべき日が
続くと、勉強時間がとれないことが歯がゆくなりますね。
寄り道してちょっと勉強したいことなどに、制限がかかる
私の場合、いまはKaggle（データ分析コンペ）に余暇時間を投入して、
成果を出したい・・！という思いがあります。
データサイエンティストとしての実力UPはもちろん、
kaggleでの結果は、業界では資格以上に、評価の指標となっているんですよね。
で、資格試験が先にあると、
どうしても、寄り道的な勉強に時間を使うことに、
精神的な制限がかかってしまいます。
今は、この試験対策に集中すべき・・！と考えるのはまっとうでは
あるのですが（合格を目標にするならば）、
広く浅く、その時その時に必要なことを吸収する機会を損失してしまう
可能性も秘めています。
私の場合、具体的なアクションとしては、
8月末のE資格後は、Kaggleなどデータ分析コンペに全振りして
いきたいと思っています。
家族との時間のやりくりに、ストレスを感じてしまう
これですね～
土日も勉強時間を確保しないといけないとなると、
家族に、いろいろ気を遣わせてしまう。
ちょっとしたお出かけをするにも、腰が重くなってしまうわけですね。
独身の時は、あまり感じなかったデメリットです。
家族との時間を充実させることは、人生の中で最重要事項です。
常に試験勉強しているとなると、気づかないうちに家族の時間を
失っていることでしょう。
まとめ
今後のための方針としては、
これらに尽きるかな、と思ってます。
・試験を連続で詰め込みすぎないこと。
・計画的に勉強をして、心と時間に余裕をつくること。
・思い立った時に、好きな勉強やチャレンジができるようにしておくこと。
バランス良く、勉強、仕事、家族と、大事にしていきたいものです。
「パラシュート勉強法」で効率的に資格は取れる
こんにちは。
今日は資格勉強するにあたって、勉強方法のコツなのではと
感じていることについて書きます。
結論としては、
いきなり過去問題を解くなり無謀にも解くフェーズから入って、
わからなかった箇所を、インプットして補う。
そして次の問題へ進む。この繰り返しの方が、効率的に勉強はできる
のではということです。
「パラシュート勉強法」は山の上にいきなり降り立つイメージ
ずっと昔に「パラシュート勉強法」という用語はどこかで目にして
いたように思います。
山登り？の方法に例えているわけですね。
いきなり、山の上への着陸を試みる。
うまく着地できなかったら、何が足らなかったのか？？という観点で、
通常の登山路から必要なものだけ拾ってくるようなイメージですね。
この勉強法だと、ある程度試験のパターンが決まっている試験だと
特に有効ですね。
試験パターンに合わせて、知識が最適化されていきます。
地道に登る「山登り勉強法」
一方、オーソドックスと思われるのが、
教科書を一通り読んで理解できたと思ったのち、
過去問題に解きかかっていく方法。
メリットとしては、教科書に沿って、順々に理解を積み上げられること。
デメリットとしては、試験対策という目的で考えると、
・時間がかかる
・試験問題の傾向と異なる箇所の学習に注力してしまう可能性がある。
（試験だと聞かれない、細かい点を勉強しすぎてしまうとか）
ビジネスパーソンとしては、パラシュート型であるべきでは
時間の制限は、誰しもに存在しますね。
誰しもが、忙しい中で必要な知識を効率よく得たいと思うはず。
試験勉強に限らず、パラシュート型で、どんどん解けない問題にぶつかって、
なぜ今の自分では解けないのか、と繰り返し振り返る。
こういった反復が、効率的だし、長い期間意識的に取り組むことで、
圧倒的な能力差になってくると思うのです。
読書でも、そうですね。
自分が今、知りたいことはなんなのか、なんのためにその本を読むのかを
考え、必要な箇所から読んで深く吸収すれば良い。
コツコツ、頭から体系立てて理解しようとする必要はないわけです。
（もちろん、時間をかけて学ぶこと自体が楽しみになる活動もあると
思います。小説はじっくり読む必要がありますし。）
とはいえ、E検定の勉強はむずい・・
今、ディープラーニングE資格の勉強中です。
この試験、まず認定のオンライン教材を消化して、受験資格を得る必要が
あるんですよね・・。
というわけで、ある意味、パラシュート勉強法が封じられ、
まずは粛々と教材をこなさないといけない・・
いかに早く、過去問とのパラシュートぶつかり合いに移行できるかが、
合格に間に合うかの分かれ目と思っています。
しかし、なかなか、どこまで深く理解していったら良いのか？？という
妥協点を見つけられないまま、動画の教材をこなしています。
土日でガーッと進めて、せっかくの受験機会を無駄にしないようにしようと
思います。
システムアーキテクト試験の午後Ⅱ論文B判定で落ちた～大反省と次回合格に向けて～
2021年春季に受験したシステムアーキテクト試験、
論文がB判定で落ちていました。
自分なりに考えた不合格原因としては、以下の３つと考えました。
ちなみに、私はプロジェクトマネージャー試験には、なんと一発で受かっていたのです。
初めての論文試験だったにも関わらず。なので、論文試験は序の口と、
油断していた面もあります。
では、不合格原因の仮説です。
架空の設定が現実のシステムと乖離しすぎていた
ざっくりとですが、私の試験中メモはこちら。
雰囲気だけでも、ちゃんとやろうとしていたんだな～くらいに御覧ください。
あ、ちなみに選んだのは問2です。
で、結論、「現実にはあり得ないなんちゃってシステム」という設定にしたことが、
敗因とみています。
”自治体のふるさと納税に関わる法改正により、システムの要件変更が生じた。
そこで、税管理システムと、確定申告管理システムの連携が～”
といった調子。
自治体の業務について知る人がいれば、特に確定申告システム？？
税業務のシステムの一部ではないか・・？
などなど、そんな名前で称されているものは、ないことにすぐ違和感を覚えるでしょう。
今回は、架空の設定の度合いが強すぎてしまいました。
もっとも、論文試験では、完全に自分が経験したプロジェクトの事実のみで
構成する必要はありません。
書きやすいよう、架空の設定を行うのは、普通のことです。（参考書をいくつか見た限り・・）
ですが、全くもって現実に存在しないシステムを、あたかも自分の経験のように書く。
それは、中身の薄い内容だろう、という第一印象を採点者に与えてしまうのではないでしょうか。
特に深い記述が求められた箇所を、あっさり書いてしまった
問2の解答を見る限り、「どのように分析したか」に対して深い記述が求められていると感じました。
そうだとしたときに、私はここを薄く書いてしまった。
設問イの前半に、「どのように分析したか」を問う箇所があります。
結構あっさり、「業務プロセスに着目した。こういうことが分かった」
という風にまとめ、どのような設計をしたかについてはつらつらと
書いてしまったんですね。
これでは、SAとしての分析観点が備わっているかを、アピールすることはできない。
最も記述が求められていることは何なのか、見抜く力が必要でした。
具体的かつ論理的な記述が求められる部分を、雰囲気で書いてしまった
設問ウの、どのような工夫をしたか、ですね。
論理的、技術的に、突っ込みどころのあることを書いてしまったと自省しています。
問題文の例（マスタの事前追加）に近い具体例を考えました。
たしか、SQL発行するプログラムは事前に差し替えておくけど、
パラメタにより新SQLは切り替え時まで動作しないようにした～のような。
しかし、今思い返すと、時間との戦いもあり、
いまいちつじつまがあっていないなと感じながら、
「設問の聞いていることには答えているぜ！」という気持ちで書いていました。
中身に論理的整合性が、伴っていなかったですね。
しっかり、技術的に自分が自信をもって主張できることを、書くべきでした。
雰囲気重視ではなく。
さいごに
わーと書いてみました。
不合格を見るまでは、かなり自信があっただけに、ショックは大きいです。
資格ハンターのプライドは最近傷つきっぱなしです・・
しかし、失敗し、振り返ることも大事な経験です。
来年またじっくり勉強したうえで、情報処理試験、揃えていきたいと思います。
（解答内容追記完）統計検定準一級の激ムズ回で撃沈した～俺の受験料8000円～
こんにちは。
統計検定の準一級という試験を、最後のペーパーテスト方式で受けてきました。
結論、激ムズなレベルな問題になってまして、
合格の希望はほぼないでしょう。
（相当に合格点が引き下げられない限り・・）
もやもやした気持ちを少しでも晴らすため、
かつ、未来にまた受ける自分や同士へ何か一つでも
参考になるかもと、今の記憶で試験の感想を記そうと思います。
（スマートな解答、解説は一切ありません・・試験中にどんな苦しみ方をしていたのかの雑文のみです。すみません。）
※後日談
なんとですね、結果合格しておりました。
勉強方法や参考書籍についてもまとめましたので、
ぜひご覧ください。
まず、試験に向けての勉強内容
過去問題集は2冊(2019/2018と2017/2016）を買い、約2周実施。
「統計学実践ワークブック」ももちろん使用。
例題なら６～７割は解けるレベルにはなっていた・・はず。
試験主催者側の思惑を考えると、受験は見送るべきだった
結果論ですが。
今回最後のペーパーテスト方式だったわけです。
主催者を性悪説で考えるなら、
受験生をごっそり落として、もうすぐ始まるCBT方式で、
また数回落としちゃったりしてあげれば、試験料はチャリンチャリンです。
CBTが始まって、どんな難易度だったかちらほら情報が出てきてから、
受けに行くというのが無難な戦略だったなと。
ああ、今日試験受ける前までは、このように思っていました。
「記念すべきラストの準一級ペーパーテスト方式。
主催者も、セレモニー的に、コロナでがんばってきた受験生をねぎらうため、
ワークブックに準拠した内容にしよう」
準一級の公式対策本として、ワークブックが出てから(2020年）、
はじめての試験だし。
世の中は思っていたより、綺麗な世界ではありません。
（協会の人がどう考えていたか、実際のところは知る由もありません・・）
試験中の苦しみ雑記
前置き長くなりましたが、試験中の思考に今の感想を少し加えてみました。
問１
ベン図関連。序の口。高校数学レベルで懐かしい。
0.4
0.85 になった。
問２
分散はよく使う期待値の式に変換してからの、
これは部分積分つかうパターン。
（１）は解けるも、（２）、（３）でフリーズ
（１）2λ (2),(3)未解答
問３ 3変量の正規分布・・
2変量なら過去問であったし、条件付き分布の公式も覚えている。
しかし3変量か・・・。
分散行列であることと、共分散を使った分散の計算で、
（１）はまあ解けた。
しかし（２）はフリーズ。覚えた公式を3変量向けにアレンジするん
だろうけど、自信なし。とばす。
(1) ⑤ (2)考えてない
問４
問題設定がいまいち分からなかった。
３，４ 考えてない
５ ② 存在しないと強く言い切っているBは×かな、程度の根拠
６ 考えてない
問５
重回帰、主に残差や決定係数に絡んだ問題。
「一般化最小二乗法」という聞きなれない言葉に戸惑う。
変数のスケールを標準化してから回帰分析するやつか？と決めつける。
（後から少しググってみても、よく意味が分からない・・）
８以外は、ほぼ勘。
７ ④
８ ②
９ ⑤
問６
フィッシャーの線形判別。
一度飛ばして、試験の残り10分で、勘で埋めるしかなかった。
１０ ②
１１ 考えてない
問７
オーソドックスな線形回帰のモデル選択問題か？？と思う。
しかし、１２の設問の意味が今でも分からない・・。
線形回帰モデルに対する確率密度関数とは・・？
１２ ④（考えてない）
AICは単純に、最も小さい値を選ぶ
１３ ④
クロスバリデーションは、単純に誤差が一番小さいモデルを選ぶ
１４ ②
BICを良く知らなかった。
計算時間が多いのは、クロスバリデーションだろう。
手法A,Bを比べると、Aはサンプルサイズが少ないほど悪く、
多いほど良くなるという性質があるようだ。
こんな性質は、AICでは述べられていなかったよな・・？と考える
１５ ③
問８
あー、割とオーソドックスな正規分布の検定かなと思い、
解こうと頑張って時間を吸われた。
後で、ワークブックの該当箇所を探すと、
「統計検定量自体の分散」を考えて解かないといけないような設問。
この発想を知っていれば全部解けていたかもしれないが、
発想をインプットしていなかった・・
１６ ④
１７ ③ （後で考えると、おそらく④）
１８ 考えていない
問９
因子分析の問題。
これまたオーソドックスではなく、かなりひねりが入って
理解に苦しんだ。アンケートの因子分析。
A群は適当にアンケートに同じような番号で答えるグループ。
B群はきちんと答えるグループ。
さらに、アンケートの前半、後半で異なる因子がある。
さらに、アンケート項目には逆転項目がある。
うう、お腹一杯だ・・。
しかし他と比べ、直観的な根拠を元に選べたかな。
１９ ④
２０ ③
２１ ⑤
問１０
スペクトル密度関数がなんなのか、押さえていなかったため撃沈。
２２ ① 勘
２３ ④ 勘
２４ 考えていない
２５ 考えていない
問１１
主成分分析、自己符号化器と、機械学習寄りな内容。
ニューラルネットワークという言葉も出てくるし。
G検定、E検定向けの勉強が役立った。
ちなみに、私はこれから8月末のE検定に向け、気持ちを切り替えて
いきます。
２６ ③
２７ ①
２８ ① （勘。何を問われているのかが今一つ分からず・・）
これはいけるかも、と思う。
しかし、検定統計量を、なぜかカイ二乗統計量だったと記憶違いして
解答してします・・
（後で調べると、相関係数に対する検定は、t検定）
記述６，７で、値の関係がおかしくなるが、そのまま解答
記述６ 14.07（明らかに×）
記述７ 2.47
難関すぎた論述問題
結果選んだのは問３。
どれも過去問解いていた人が脊髄反射で解ける、というレベルでない。
問題を選ぶのにも、時間を消費してしまった。
問１
このあたり、勉強でカバーできておらず、半ばあきらめる。
アイシアさんの動画で、理解が深まっていたのにな。
問２
ベイズは理解したし、いけるかも！と思う
条件付き確率と Bayes の定理【時間の流れを意識せよ！】
しっかしベータ分布の式を手を動かして計算する経験が
皆無だったため、ぱっと見の難解さに思考停止してしまう・・。
[1-2]の時点で答えられん、と判断する。
問３
欠損データのある回帰分析について。
ワークブックの問29.1がやや設定は近い。
しかし、ワークブックは定性的な理解のみのところ、
がっつり、証明せよ系の問題である。
残された道は、問３でできる限り途中点を狙うしかなかった。
[1] 高血圧群ならは、H=1は自明では？ということを述べる。
（定性的な証明になっていて、全然数学的ではない。）
部分でもつけてくれたら良いけど。
[2]数学的にスマートな証明は無理と判断。
サンプルの一部を取り出した線形回帰を実施しており、
不偏推定量といえる、みたいに強引に言葉を連ねる。
[3]1,2に比べると、シグマの式を使って、数学的に示そうと試みる。
しかし、時間も迫ってきており、結果的には
直感的な理解を元に説明を書き連ねる。
[4]未解答
さいごに
かーなり合格は厳しいと自覚しています。
資格試験は趣味と言えるのですが、
ここまで屈辱的な撃沈はそうそうありません。
ややショックです。
試験の難易度が鬼のように上がって撃沈、ショックを受ける。試験難易度は自分ではコントロールはできないから、自分の問題とは分離して気楽になるべし。
— ヤスヤスオンファイヤー（統計検定準一級6/20受験） (@YasuYasu_onFire) June 20, 2021
かなり統計の知見は身についたし。
ただ試験料はもっったいなかった。。#統計検定
しかしまあ、8000円の自己投資と試験日が来るという締め切り効果で、
統計の理解が深まったことは確か。
まずは、8月のE検定に向けて頭を切り替えていきます。
そのあと、CBTで再挑戦かな。
また、日ごろのデータ分析業務でも、統計の知見もバンバン使っていこう。
見て下さった準一級取得の同志の方々、お気軽に今後とも絡んでください。
後日追記
回答速報が公式から出ていました！
まぐれ当たりもあり、予想よりは良いかも・・だけど
統計検定答え合わせしてみた・・まぐれ当たりもややあり・・！
— ヤスヤスオンファイヤー（統計検定準一級6/20受験） (@YasuYasu_onFire) 2021年6月22日
マークシート 20/28
記述 4/7
論述 問3 甘々で見積もって 2/4
わずかに希望有りかもしれない・・けど発表まで生殺し状態。気にしても結果変わらないから忘れよう。
統計検定のお方々、参考書沢山買ったり会社で統計検定を広めるので
選択式問題で簡単に答えられない時、以下の順で考えました。
まずは消去法で何らかの根拠を持って絞れないか。
正誤問題の場合は、「全て」「ない」のように断定しているものは、×の可能性高し
全く歯が立たない場合は、真ん中の値、つまり③
センター試験の時の感覚と、似たものがありますね。
後は結果を待つのみです。
勉強にはなったのだから、落ちても良いのだ、
と一度は開き直ったものの、やはり希望を持ってしまいますね。
資格ハンターのプライドがあるので、まあこの気持ちは
良しとします。
これをこなせば受かるというものではない。
しかし、受験生のベースラインとなる一冊。
ぜひこれからの受験にはご購入を。
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※後日談（再登場）
なんとですね、結果合格しておりました。
勉強方法や参考書籍についてもまとめましたので、
ぜひご覧ください。
eternalbluebullet.hatenablog.com
ここまで記事をお読みいただき、ありがとうございます。
他の記事もぜひ覗いてみてください。
Twitterで更新情報も発信しています。
Amazon Audibleって実際どうなの？を書きました。
eternalbluebullet.hatenablog.com
「ネットバンク」と「デジタルバンク」の違いとは？
eternalbluebullet.hatenablog.com
【合格後追記あり】プロジェクトマネージャ試験対策～午後二論文
- プロジェクトマネージャ試験は、無事一発合格ができました。（合格後追記）
PM試験、無事に一発合格🤣
— ヤスヤスオンファイヤー（カッチリ節約×資産形成×データサイエンス×資格取得×仕事） (@YasuYasu_onFire) December 25, 2020
午後2の論文対策を徹底したおかげかな🤣 pic.twitter.com/s8phu6y6X2
以下は、試験直前に自分への備忘録として書いた、午後2論文試験への作戦です。
- 二時間の時間配分を整理
14:30-15:05 (35min) : 問題選択、論文設計、設問アの論述
15:05-15:50(45min): 設問イの論述
15:50-16:20(30min): 設問ウの論述
16:20-16:30(10min): 見直し
- 自己採点をしてみての、チェックリスト
まあ、論文試験は自己採点が難しいな～*1
時間内に書けたらまずまずOK！と思ってしまう。
書き終えてから時間を空けて、なるべく客観的に反省点を見つける。
（テンプレート）
□「あなたの担当したフェーズ」では、担当した工程すべてに〇をつける。
（システム企画・計画～移行・運用 まで）
（設問ア～ウ）
□一段落が長くなり過ぎないよう、段落を分ける。
□箇条書きをつかうとき、以下の体裁で。
（１）【空白】XXXXXX
【空白】XXXXXXXX
【空白】XXXXXXXX
□各設問の、大きな章項目（１．XXX ２．YYY など）を付け忘れない
□「なぜなら～」を使い理由を示す
□複数の選択肢を立案した上で、選択して実行したという過程をアピールする - □ 〜という特徴を踏まえ、通常は〜だが、今回は〜とした、とする
- （設問ウ）
□最後は、前向きな言葉で締めくくる。
（合格後追記）有能だった参考書
午後２の論文例をまずひたすら読んで、「PM試験の世界観」に身を浸す。
どういうことかというと、何が問われているのか、どんな立場で論述すれば合格論文になるのか、をインプットすることができます。
書籍前半の試験攻略ノウハウも、読者に語り掛けるような書き方で、わかりやすい。
「採点者は本業後、疲れた頭で採点するはずだ。だから流し見しても頭に入ってくるほどに簡潔な文章で書くべきだ」というのはごもっとも。
高尚な論文とまでは、本試験合格には必要ありません。
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3/17現在、次はシステムアーキテクト試験に向けて勉強中。
PM試験一発合格の実績を信じて、同じ著者の参考書でまず午後２対策から実施中。
システムアーキテクトの立場からの論述だと、雰囲気違いますね。
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*1:+_+
MOS ACCESS 2016試験を受けた ～データベース学習の第一歩～
受けました
https://mos.odyssey-com.co.jp/outline/access2016.html
結果からいうと無事に900点台で合格しておりました。
きっとこれから受ける人のためになる情報、備忘録として記録しておきます。
受けた動機
データサイエンティストには大量データ処理のためデータベースの知識が必須、と謳われているからですね。
本業の業務でデータベースはよく扱うものの、深い理解からは逃げていたところがありました。。
まずはGUIで触れてとっつきやすそうな、Accessを理解し、データベースのプロフェッショナルの第一歩を踏み出そうという魂胆ですね。
試験前の注意事項～会場で初めて目にするよ・・！～
試験前には、注意事項が記載された冊子に目を通します。
ここで、Word, Excelなど試験ごと、操作上の注意があります。
Accessの箇所に目を通すと、「んん？？これは参考書でも、公式サイトでも、どこにも記載なかったような・・」という記載があります。
覚えているのだけで3点。
- クエリ実行時のパラメータ入力ダイアログが出る状態はNG
↑のダイアログが出る状態だと採点がNGになる場合があるので、出ないようにしてから次のプロジェクトに行ってね、との記載。
となると、クエリの編集で、パラメータの自由入力を行うパターンは絶対に設問にないということだろうか？？
FOMのテキスト付属の演習問題では、普通にこのパターンあったはず。。
と、疑念は浮かびましたが、本番の形式だとそういうものなのか？と無理やりに納得。
- フォーム、レポートのコントロール部品で、エラーが残っているとNG
↑のように、デザインビューでエラーのコントロール部品があると、採点がNGになるとのこと。例えば、コントロールソースに存在しないフィールド名が指定されているなどですね。
- テーブルやフォーム、レポートを開いたままだと、採点NGとなる場合あり
これもこのように冊子に記載がありました。
基本的には、各設問の最後、「テーブルを保存して閉じます～」のように閉じることまで操作を指定してくる設問が大半なので、素直に従えば問題はないでしょう。
うっかり開いたまま次のプロジェクトに移り、プロジェクト単位で失点したら痛手ですので、操作をしたら保存して閉じる(Ctrl + W)ようにすると安全と思います。
勉強全般を通して
MOSの試験ではどれも同様かとは思いますが、FOM出版のテキストに付属する模擬試験、これを勝手に手が動くまで解いておけば本番でも問題はありません。
（一問、サブフォームありの問題で、フィールド項目のリンクの仕方が分からず諦めた問題がありましたが・・）
模擬試験の類似問題がほぼほぼ(9割以上は既視感たっぷり）です。
さて、Accessの基本的なスキルは身に付けられましたが、データベースの学習としては、まだまだこれからが本番です。
AccessはSQLの構文はまったく意識せずともクエリを作れます。また、PostgreSQLなど、実際の業務で使われるDBMSを操るには、Accessを触っているだけでは得られないスキルが必要ですね。
データベースに対して、何か漠然と難しそうだ・・SQL・・？？
と苦手意識がある方は、最初はAccessから入っていっても損はないと思いますよ。
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模擬試験を繰り返し解けば合格はOK！
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の試験勉強日記
勉強開始
次に狙う資格は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」。
勉強ノート代わりに、勉強したことを記録していきます。
教材は、主教材として提示されているこちら。
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Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 翔泳社 寺田学/著 辻真吾/著 鈴木たかのり/著 福島真太朗/著 価格:2,728円 |
numpyのndarrayは、スライスの結果は参照になる(2020/7/6)
numpyのndarrayオブジェクトってのは、多次元配列を扱う上で重宝され良く使われてるようです。
Pythonは標準でも「リスト」という配列を扱うための標準のオブジェクトがありますが、ndarrayと仕様が違うところがあります。
スライスした結果が
- リストだと、コピーが渡される
- ndarrayだと、参照が渡される
リストの場合
a = [1,2,3]
b = a[:]
ここまでで、a,b はともに[1,2,3]
a[2] = 30とすると
a = [1,2,30]
b = [1,2,3] bの値は変わらない
ndarrayの場合
a = np.array([1,2,3])
b = a[:]
ここまでで、a,bはともに[1,2,3]
a[2] = 30 とすると
a =array( [1,2,30])
b = array([1,2,30]) ※bにはaの参照が渡されているので、bの値も変わる。
小さいようで大きな違い。
データの次元数を変えるとか、必要なデータ箇所だけスライスするといった処理は機械学習で頻繁に行いそうなので、注意ですね。
スライスの考え方も、使いこなすと相当に便利そう。
c = array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]) としたときc[:,2] とすると、○行◇列 のうち○は全部の行（: で指定）、◇はインデックス2に並ぶ数値を取得する、となるので、結果は
array([3,6]) となる。
なんとなーくで、「:」を使ったスライスの処理を見てきた気がするが、しっくりきました。
linspaceによる均等割データ、n分割ならn+1が第三引数(2020/07/07)
np.linspace(0,1,5) とすると、
array([0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. ])
0~1の間を、4分割し、最初の0も含めて配列にしていますね。
第三引数に指定した「5」は、5分割という意味ではなく、結果の配列の要素数を表す。
ちょっとややこしいけど、「均等に4分割したい～先頭の数値も入るから、第三引数は5ね」と押さえておく必要ありそうです。
Numpyメモ
#1から始まり、11より小さい範囲で、2おきのarrayを作成
in
np.arrange(1,11,2)
out
array([1, 3, 5, 7, 9])
#単位行列を作成
in
np.eye(3)
out
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
DBSCAN
ディープラーニングG検定 受験中の検索ワードを列挙してみた。試験はHMM！（ハードでマジでムズカッタ）
受けました
2020#2
2020年7月4日（土）
※受験料半額で実施、申込受付期間は5月15日(金)～ 6月26日(金)
試験前に余裕こいているワタクシ
ドローンの法規制 直前チェック #G検定https://t.co/dSpanIAya1
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
バーニーおじさん の画像を見つけた！
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
ビジュアルで覚えるとGOOD #G検定https://t.co/8YHHhB2KG2
データ量の目安となる経験則は存在します。バーニーおじさんのルールと呼ばれるこの経験則は、「モデルのパラメータ数の10倍のデータ数が必要」というものです。
試験後・・
#G検定
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
うお～黒本より難易度高かったですね。
参考書通りの問題が2~3割は紛れて即答はできますが、
BERTとか新しい手法の設問やら、最新動向を追っていないと厳しい設問が後半多めに。
#G検定
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
個人情報への配慮や、特許や著作権周りも、前半多かった印象。
ググれば即答できる、という類の問題もあるにはあるが、
新しめの手法についての正誤問題は、ググって出てくるブログ記事などじっくり追わねばならず、時間を奪われますね・・
こりゃー半額で受験者をたくさんホイホイしておいて、
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
落とし次回の通常料金で再受験させる戦略だったのかもｗ#G検定
試験中はこんな検索をしていた
Googleのマイアクティビティというページで、自分の検索ワードの履歴が見られます。
そこから列挙してみました。
（ブラウザは、Google Chromeです）
- スラック変数
- スラック変数 svm
- lsi nlp 特異値分解
- sgdとは
- 混同行列
- グローバルアベレージプーリング
- マックスプーリング
- alexnet resnet lenet
- 多層パーセプトロン
- 注意機構
- ボルツマンマシン
- アクタークリティック法
- 完全結合ネットワーク
- 完全結合ネットワーク fcn
- ssd 物体検出
- パのブティック セグメンテーション （てんぱっている様子がうかがえる）
- maml とは
- ペタ エクサ （単位の大きさの順を問われた設問）
- 単語埋め込みモデル
- 普遍文章表現
- ｎｉｃ ngram
- cbow nlp （NLPは自然言語処理のことですね。NLPを添えると、自然言語処理のサイトにヒットしやすくなります）
- セマンティックセグメンテーション
- nag モメンタム
- 強化学習 割引率
- 制限付きボルツマンマシン
- rnn 休止強制 （これは下の教師強制」のタイプミスかな）
- rnn 教師強制
- alphastar
- インセプションモジュール
- t-sne とは
- a3c とは
- r-cnn
- 価値反復法
- resnet vgg
- image net
- mnist とは
このあたりで、5分くらい残して200問解いたので、後で見直すを付けていた最初の方の問題に戻って、追い込みの検索をかけていたところ！
白本、黒本に載っていない用語の意味、特に手法やアルゴリズムは内容面まで押さえておく必要がありましたね・・。
今回落ちてしまっていたら、次回に向けてのあんちょことしてこれら検索ワードは活用できるのかな。
感想としては
- 白本、黒本のレベルを超えた出題がある、というか多い。半分以上は2冊のレベルを凌駕した設問ではなかったか
- 近年のトレンドの手法など、アンテナはっておく必要あり。
たまたま直前に見ていた日経プログラミング7月号で、BERTの記事があり、少し中身が頭に入っていたことは良かった。 - 検索のスピードが要求される。
用語の単一検索なら「○○とは」で、検索結果のスニペットで即回答が得られるようにする、
自然言語処理系なら 「○○ NLP 」みたいに大枠の関連語を入れて検索した方が精度が高い。 - 時間がギリギリになり焦った。きちんと、時間管理の作戦を立てておくことが必要。およそ1問を30秒、長くて2分と目安を決めていたのは良かった。
- 難問が並ぶ中、参考書通りのレベルの設問も途中途中に挟み込まれる。
これらは確実に得点すべき。最後まで一通り答え切ることが大事そうです。
BERTの手法の特集があり、目を通しておいて良かった「日経ソフトウェア」。
Python絡みでAI系の記事も多いので、アンテナを張るために購読おすすめです。
