【合格者が教える】ゼロから学べる G検定の概要や対策方法、おすすめ問題集などのまとめ

こんにちは、りょうたろ (2020#2 のG検定合格)です。

このサイトは次のような人に向けて発信しています。

この記事を読むと以下のような事がわかります！

では、早速紹介していきたいと思います。

＊この度２０２１年２月にディープラーニング G検定に興味をもったらはじめに読む本を Kindle本で出版しました！

G検定の概要や難易度

ディープラーニングG検定とは (概要の説明)

ディープラーニングG検定の「G」は Generalist、つまり G検定とは、非エンジニアの人がディープラーニングに関する知識を事業に活用することを目的とした検定です。(エンジニア向けには、E検定もあります。)

G検定の試験は年3回行われます。
・約200問を120分で解くため、時間がない。
・自宅受験であり、検索が可能。　というのが大きな特徴です。

試験詳細は以下です

実施概要	試験時間：120分 知識問題（多肢選択式・220問程度） オンライン実施（自宅受験）
出題範囲	シラバスより出題
受験費用	一般：12,000円（税抜） 学生：5,000円（税抜） ※2020＃2のみ一般：6,000円（税抜）学生：2,500 円（税抜）

G検定の難易度・人気

まず、志望数と合格者数と合格率の表を載せておきます。

 

 

 

 

これを見るとわかる事があります。

これだけ見ると

と思うかもしれませんが、テスト自体はかなり難しいです。
しっかり対策して、確実に合格に結びつけましょう！！

G検定の対策方法・まとめ

ここに試験の対策方法の一覧をまとめてあります。
これらの記事は、私が G検定の受験期に作ったおすすめ情報や、勉強方法のメモをもとに試験後に大幅に加筆修正したものです。

おすすめ参考書など

まず、G検定を受ける上で苦労したのが「どの参考書を使うか」です。少ないネットでの情報をかき集めたり、実際に自分で購入して使った経験をもとに、オススメ参考書や勉強法についてまとめています。

ディープラーニング G検定 公式テキスト(白本)

まずは ディープラーニング G検定 公式テキスト が良いです。この本は通称(白本)と呼ばれています。試験範囲はひと通り網羅しておりそれほど堅苦しい書き方でもないので読みやすいです。やっぱり公式テキストは外せないですね。直前になると売り切れる事もあるようなのでご注意を。

徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 (黒本)

白本とセットで勉強していただきたいのが徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 通称(黒本)です。非常にわかりやすい良本で、私の勉強の軸は黒本でした。ただわかりやすい分、全体的に難易度は低めです。また、G 検定本番のテストで黒本と全く同じ問題が数問出ました。

これ1冊で合格！ スッキリわかるディープラーニングG検定(青本)

これ1冊で合格！ スッキリわかるディープラーニングG検定 テキスト＆問題演習(青本)は、資格試験で有名なTAC 社によって出版されたテキスト&問題集です。黒本に比べて青本の方が情報が新しく、最新の本試験に沿った内容がのっています。また、過去問分析にもとづく予想問題もあり、テスト本番前の最終確認に使うのも良いでしょう。ただ内容は少し難しいので、１冊目から青本に行くのは厳しいかなという印象です。白本&黒本→青本の順がオススメです。

その他：Udemy の動画学習

あらかじめ動画での学習をしておくと、G検定のテスト勉強を始めるうえでかなりアドバンテージになると思います。また、実践的な動画なので、見ていてかなり面白いです！

おススメ動画：【G検定受験にも対応】ディープラーニングの実装体験でビジネスのためのAI活用

この講座のほかにも、人工知能やプログラミングなどの学習プラットホームとして
Udemy は人気講座がたくさんあります。動画も安価ですし、教養をつける意味でもオススメです！

G検定によく出る人名・英略語のまとめ(カンペとして使用可)

G検定は、テスト本番にインターネットなどで検索することが許されていますが、試験時間が非常に短いので情報をあらかじめまとめておく必要があります。

私が本番でも使用したカンペを共有したいと思います。実際はここに載っていないものも本番で多く出題されましたが・・。

試験直前に確認する事、合格体験記

試験直前に確認することや、合格体験記についてまとめてありますので、試験が近づいた時に確認してみてください。

G検定を受けた後の感想、合格後の特典など

G検定は受けた後も大事です。G検定の結果発表までのスケジュールや次に受けるべき試験についてもまとめています。

まず、テストを受けた後から結果発表までの間に読んでおきたい記事はこちら。

今後もこのような情報を追加していきますのでよろしくお願いします！

それではまた！