先日、ついに統計検定準１級に合格することが出来ました！！
3年ほど前にデータサイエンティストを志してから、本資格を統計の学習度合いの一つのゴールとして考えておりましたので、非常に嬉しく思っております。
とはいえ、まだまだ学びを止めないよう引き続き精進してまいります。
さて、本記事ではデータサイエンティストを志す人・駆け出しのデータサイエンティストの方が取るべき資格の一つでもある統計検定準１級取得までの道のりについて解説してまいります。赤裸々に書きますので、ぜひ最後までご覧ください。
時間のない人向けのまとめは以下の通り
- 2回受けて、2回目で合格するつもりで勉強計画を立てた
- 1回目の受験までは「網羅的アプローチ」、2回目の受験までは「優先順によるアプローチ」での勉強
- 手書きノートに出題傾向順の単元別自作問題集を作成
- 暗記レベルで反射的に答えられるようにする
- 暗記のように、気合いで乗り切れる部分もある！
資格取得を目指した際のスタートライン
資格取得に向けて最も重要なことは、勉強することよりも、どこから勉強を始めるかであると、私は考えております。それも踏まえて、ご覧いただければ幸いです。
たとえば、難関の資格を取得している方のサイトを参考にした際に、その方がトップクラスの大学を主席で卒業するような人のものだと、どうでしょうか。「頭が良いから取れたんだ」と思うと思います。私もそう思います。加えて、それが明記されていなければ尚更わからないですよね。
だからこそ、目的の資格取得に向けてスタートラインに立っている『あなた』のスタート地点を明確に自覚することが最も重要です。
私が統計検定準１級を勉強を始めた際、自覚したスタートラインは以下の通りです。
- 高校受験（10年ほど前）で数ⅢCを受験で使用
- 理系大学（旧帝国大学）を学部で卒業
- 就職して以降、数年は学問的なことから離れる
- 2019年にデータサインエンティストに転職
- ※この際、ポテンシャル採用のため、特別な勉強等はしていません。
- 転職以降、統計学や機械学習などを実務・独学で学ぶ
- 21年12月に統計検定２級を取得（準１級取得の約半年前）
要約すると、数学の記号などは一通り分かり、統計的な考え方もわかった上で、準１級の取得に向けて学習を開始し、取得することが出来たということになります。
ただマニアックなところで言うと、『Π』の意味と読み方、『斉時的』、logの計算などはしっかりと一から調べて足りないところを補いました。
実際にやった勉強
実際におこなった勉強は以下の通りです。
- 『統計学実践ワークブック』の読み込みを２周（問題は読むだけ）
- 『統計学実践ワークブック』の『例』や『例題』を１周、ノートに整理しながら、省略されていて理解できない箇所は理解できるまで自分で補完して解く
- 一旦ここで、過去問を数年分目を通す（公式問題集）
- 一度、CBTを受験する ⇦ 39点で不合格
- 出題された問題をなんとなく把握し、戦略を立て直す
- 過去問や実際に出題された問題から、『統計学実践ワークブック』の単元に学習の優先順位と落とせない単元、捨てる単元を明確にする
- その上で、再度優先順位の順番で『統計学実践ワークブック』の単元の問題と、同じ単元に該当する過去問の解法を自分が理解できる粒度でノートにまとめる
- まとめたノートを通勤中などに確認し、記憶の定着を図る
- ある程度、問題の解法を暗記するレベルで身体に染み込ませる。
- それを自分で立てた優先順位の高い単元まで浸透させる
以上を実際に実行して、勉強開始から3ヶ月ほどで資格を取得するに至りました。
また個人的に、学習効率上重要になったアプローチにハイライトをしておりますので、ぜひ参考にしてください！
立てた戦略
ここからは、統計検定準１級の取得を目指して、実行した戦略をご紹介いたします。
そもそも、私が統計検定準１級を合格するまでのロードマップとして考えていたのは、まずは試験範囲全体を把握し、1回試験を受験して感覚を掴み、その後問題演習を中心に詰めて、2回目の受験で合格するというもの。
試験を受けるのもタダではないですが、もし余裕があるようであればオススメできる戦法かと思います。まずは敵を知る。これを実践した形となっております。
網羅的アプローチ
まずは網羅的アプローチです。
概要としては、一から『ワークブック』をこなしていく方法です。資格取得のその先を重要視する方にはおすすめですが、一旦資格取得をゴールにしている方にはあまりオススメできません。私も途中断念しました。
ただし、全体観を理解するのには有効なアプローチと考えています。「こんなレベルなのか」「この単元が簡単そう／難しそう」を理解する上で非常に有効だからです。
私自身もまずはこの「網羅的アプローチ」から入りました。網羅的アプローチで隅から隅まで「実践ワークブック」を２周しました。まず内容を全て理解するために１周。その際にある程度理解できている分野、理解しきれなかった分野を把握しました。続いて２周目では、おさらいの意味を込めたのと、理解しきれなかった部分を重点的に補足しました。これをおよそ1ヶ月で完走しました。ちょうどゴールデンウィークを挟みましたので、このスケジュールで２周できました。
２周したのち、予定していた試験日が1ヶ月に近づいたため、はじめから順番に例題を手を動かしながら各単元の理解に努めました。試験まで残り２週間となったタイミングで確実に間に合わないことがわかったので、次に紹介する「優先順位によるアプローチ」による戦略に切り替えました。
優先順位によるアプローチ
次に優先順位によるアプローチです。
概要としては、出題傾向と自分の得意分野（得意でなくても概念的に既に理解できている分野）などを整理し、試験で得点を多く取れる確率を少しでも上げるアプローチです。
優先順位を整理するために参考にしたサイトがありますページ下部のリンクをご参照ください。
上記の網羅的アプローチから優先順位によるアプローチに切り替えて、まず始めに行ったことは出題傾向の把握です。ここで注意していただきたいのは、必ずしも過去の出題傾向に沿ってCBTが出題されるとは限らないということです。もちろん私が受けた試験でも、優先順位を下げてほぼ手をつけなかった分野から出題されて勘で答えざるを得なかった分野もあります。それを良しとして割り切る覚悟を持つことも時に重要になる、ということです。
私の実践した優先順位づけは、最後に紹介しているサイトの出題傾向を鵜呑みにして、心中するつもりでやりました。その出題傾向の高い順に各単元の優先順位をつけ、単元の例題、過去問をノートにひたすら書き、模範解答だけでは理解できなかった部分は、自らの理解を言語化して落とし込み、自作問題集を作りながら理解を進めました。（途中で、そのサイトの言っている傾向は実際の過去問の感じと合っていないような気がしましたが・・・）
こうして、ワークブックの例題・過去問を反射的に解法が導けるくらいまでに仕上げました。ちなみにですが自作問題集を作った理由は、机に向かえない通勤の際にもノート（自作問題集）だけを見て学習できるようにしたかったからです。また、この自作問題集は、可能な限り自分の手書きであることをオススメします。主観にはなりますが、手で書いた方がより馴染みが良く覚えやすいように感じているからです。（※グラフも手書きで書きましたが、途中で断念してコピーしたものを貼りました。。）
まとめ
- 2回受けて、2回目で合格するつもりで勉強計画を立てた
- 1回目の受験までは「網羅的アプローチ」、2回目の受験までは「優先順によるアプローチ」での勉強
- 手書きノートに出題傾向順の単元別自作問題集を作成
- 暗記レベルで反射的に答えられるようにする
- 暗記のように、気合いで乗り切れる部分もある！
参考図書・サイト
参考文献
ガッツリやったのはこの2冊です！多分合格だけを目標にすれば、この2冊以外は不要になってくると思います。私の場合はそうでしたので、ご参考まで。
参考サイト
以上となります！最後まで読んでいただきありがとうございました！
本ブログはデータサイエンティストとして学習を続ける人の学習の記録です。ぜひ他の記事も読んでいってください！
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