2023年10月2日の思考整理メモ（今後の勉強の計画）

9月半ばから喘息などで体調を崩していました。毎年秋口は、喘息が悪化しがちなんですよね。毎日ステロイド吸入薬を吸っているのですが…

全然追い込みの勉強ができなかったので、10月の応用情報は諦めることにしました。

半年後に確実に合格できるようにしなければ。

わたしは短期集中で問題演習をして突破するのは苦手なタイプで、コツコツ地道に勉強するのが好きです。時間がなくなると焦って落ち着かなくなって、勉強したくなくなるんですよね…

せっかく時間もあるし、ちゃんと理解したいので、たくさん本を読んで、自分なりにノートに整理しながら進めていきたいと思っています。これがわたしのやり方なのだ。

10月になりようやく元気になってきたので、資格試験に限らず、これからどんなふうに勉強進めていきたいか、自分のために書き出してみることにしました。

どんなふうに勉強を進めるか？
資格試験
データコンペに挑戦する
機械学習・AIについて勉強する
その他IT系読書

どんなふうに勉強を進めるか？

効率よく本を読むには？

悩み中。いい方法があれば教えてください。
ただ読むだけでは頭に入ってこないし、覚えられない…一度読んだだけで理解できる頭脳が欲しかった。
やっぱり自分は手を動かしてノートに書く方が覚える気がする…
読みながら大事な用語などをノートにメモしていくスタイルでやってみる。
- ノートは紙がいいのか、電子がいいのか…
- ipad miniで電子書籍を読みたいが、この端末でメモも取るとなると画面分割することになり、かなり画面が小さくなる…
- とりあえず紙も電子も試してみる。

効率よく暗記するには？

ankiアプリを利用する。一日あたり決められた量のカードを覚える。新しいカードだけでなく、過去に覚えたカードも一定量表示されるが、記憶度に応じて出現頻度が変わる。
本を読みつつ用語をNotionのデータベースにまとめる。ある程度わかっている単語はChatGPTに聞くと効率がいい。ただし間違えることがあるので、怪しいと思ったら調べること。
Notionのデータベースをcsvにエクスポートしてankiアプリに投入する。
適宜カードを編集（大事なところの文字の色を変えたり、表現を修正したり、調べなおしたりんなど）しながら覚える。

効率よく問題演習するには？

正直、演習問題を解くのはちょっと苦手…できたらずっと教科書を勉強していたい。
傾向と範囲を把握するために、早めの段階で、解かなくてもいいから問題に目を通しておくほうが良いのはわかっている。
問題集系のサービスやwebサイト（Udemyもあり）を利用するほうが復習がしやすくて効率がいいかも。
適宜間違った問題については控えておいて、ankiに投入して繰り返し勉強する。

資格試験

応用情報

2023年10月はあきらめて、2024年4月に受験する。
ネットワークやセキュリティなど、それぞれについて本を読んだり手を動かしたりして勉強する。
- セキュリティ
  - 『おうちで学べるセキュリティのきほん』
- 『暗号　情報セキュリティの技術と歴史』
- 『セキュリティはなぜ破られるのか』：読み物。
- ネットワーク
  - 『クラウド時代のネットワーク入門』：わかりやすい。これまで勉強した知識が整理されていく感じ。まずこれを読む。
  - 『これならわかるネットワーク』：読んでみたが自分には難しかった。もう一度メモをとりながら読む。
  - 『Linuxで動かしながら学ぶTCP/IPネットワーク入門』
  - 『図解入門TCP/IP』
  - 『メールはなぜ届くのか』：どちらかというと読み物
- データベース
  - 『おうちで学べるデータベースのきほん』
  - 『イラストでそこそこわかるSQL』
  - Progateの「データ分析に活かせるSQL実践コース」にある SQLのドリル
- プログラミングの勉強（問題対策）はどうしたらいいかな？過去問かな…
午前対策は「過去問道場」で行う。一日何問とか決めてやるかな…
「anki」アプリに単語カードをつくってあるので、毎日覚える
2024年1月になったら過去問を解き始める
- まずは『2023応用情報技術者午後問題の重点対策』を読む。わかりやすくて良かったが途中になっている。これは2023年中にやりはじめたほうがいいかも。各分野の本を読み終わったらこちらを読む。

DS検定

申し込み完了！11/25（土）に受験する
公式リファレンスブックは一通り読んでまとめてあるので、再度読んで理解できないところ、覚えていないところをankiアプリに投入して覚える
- たぶん応用情報の勉強していたらほとんど問題ないはず
- ビジネス知識のところは対策が必要そう
データサイエンス関係は、G検定で勉強したノートをもとにNotionのデータベースにまとめて、csv化しankiアプリに投入する。復習のいい機会。

AWS SAA

できたら今年中に受けたい。最低でも今年度中。夫も受けたいと言っているので一緒に勉強する。
『AWS認定資格ソリューションアーキテクトアソシエイトの教科書：合格へ導く虎の巻』をまず読む。過去にクラウドプラクティショナーを勉強したノートがあるので、それも参考にしつつNotionにまとめ、csvにしてankiに投入して覚える。
ある程度覚えたら（ankiに投入できたらかな）、AWS認定 SAAの無料勉強Webサイト一覧を参考にして、模擬問題集を解く。

データコンペに挑戦する

KaggleのPythonのチュートリアルをやってみる。
データコンペに挑戦するのは来年の目標。今年度中に取り組めたらいいな。NishikaかSignateからかな。

機械学習・AIについて勉強する

『最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析』：まずこれをやるべき。知識の確認と演習。
『Optunaによるブラックボックス最適化』：面白そうだし役に立ちそうなので、早く読んで書評を書きたいが、まずは基本的なデータ分析の技術を身につけてからかな…
『データサイエンス100本ノック構造化データ加工編ガイドブック』：これも特訓系。
『最短コースでわかるPyTorch&深層学習プログラミング』：深層学習ちゃんとやれてないので、手を動かして理解する。
『LightGBM予測モデル実装ハンドブック』：ブログで酷評してしまったが、世の中の評判はとても良い。理解できていなかったか？もう一度読むと得られるところがあるかも。
『ディープラーニングAIはどのように学習し、推論しているのか』：一回読んでみたがすごくわかりやすかった。原理ちゃんとわかってないから読んでしっかり理解したい。
『最短コースでわかるディープラーニングの数学』：必要に応じて読む。
『PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方』：作ってみる系。基本ができて手を動かしたくなったら読む。TensorFlowなのがちょっと残念。
『強化学習を学びたい人が最初に読む本』：強化学習全然わかっていないので勉強したい。優先順位は低め。