ふおんの日常。

新年明けました？「2024年の目標・計画や抱負。」にて、資格の取得計画を立てていた。

そのうち、2024年第1四半期（2024.1Q）で予定していた「データサイエンティスト数学ストラテジスト［中級］」（以下DS数学中級（または上級）と表記する）に早めに受かったので、計画を再度考える。

〈受験と学習の予定〉

QC検定までは数学1A2Bと並行してQCの勉強を進める。

終わったら、数学に加えて情報セキュリティマネジメント（SG）の勉強を行い、2Qの早め、5月中には取得して数学と統計の勉強に時間を割きたい。理想で言えば2Qの末ぐらいにDS数学上級を受験してパスしたいところ。

出来なかった場合は7月に持ち越し。その場合は統計検定2級は応用情報の前に受験せず、応用情報に集中するかもしれない。まぁ、両方とも一回目の試験は威力偵察のつもりで受ける予定であるから、準備期間がなくても良いと言えば良いが。

応用情報後は統計2級に注力しつつ、大学数学（線形代数と微分積分）についても補助的に取り掛かる。

応用情報（10月）までの3ヶ月間（3Q）がかなり流動的になりそうではあるが、こういった形で進めていきたい。

数2Bと3C、そして大学教養レベルの数学が含まれるDS数学上級を2Q末迄に突破しようとすると、1A2Bは少なくとも3月までには終わらせておかなければならない。いくら、中級での出題傾向からいって教科書レベル程度とはいえ、3C以降は全くの未知の世界。空いた時間を使うかは別として、時間を割けれるようにはしたい。

3Q以降の受験や学習計画を占う上で、DS数学上級の取得は上半期最大の山場になる。

苦手意識が強すぎる数学の学習に如何にして進めていくか。頭だけを動かすのではなく、実際にどれだけ手も動かせるかに全てが懸かっている。

8月と10月、なにかの手違いで受かってしまった場合はその時考える。

参考書籍のメモ書き

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・DS数学上級（と微分積分・線形代数）

高校数学は『基本問題精講』＋『青チャート』。

大学数学の分野は『ゼロから学ぶ微分積分（線形代数）』と数研出版の『大学教養 微分積分（線形代数）の基礎』、『データサイエンスのための数学』講談社．あたりなのだろうか。

離散数学（情報数学）の部分は、『情報数学の基礎』森北出版、『離散数学』オーム社あたりか。

・SGと応用情報

なんか適当に買う

・統計2級

統計2級のテキストや統計学（赤本）等、すでに買ってあるものをやる。

■追伸

とりあえずは目下最大の目標であるQC3級取得の完遂を目指しながら数学を頑張ろう。

QC受かったらSkebの依頼を出すんだ……

27日、データサイエンスに必要な数学の実力度を測る検定であるデータサイエンス数学ストラテジスト中級を受験した。

結果は30問中26問に正解し、基準の60%（18問）を超えて合格（☆☆☆）となった。

受験のきっかけ

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統計検定の上級、また応用情報を受験するにあたり基礎的な数学力を伸ばす必要があると感じ、それに加えて機械学習（深層学習）にも興味が湧いたため、適度な検定がないかと調べていたところ、当検定を見つける。

主催が数検（実用数学技能検定）を主催している日本数学検定協会の検定であったため、（データサイエンス系の検定が乱立している中でも）そこまで変な検定ではないだろうと思い受験を決断。上級は大学数学も範囲に入るので無理だと思い、スモールステップで数1・Aの範囲で済む中級を受験することにした。

学習に使用した本

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日本数学検定協会『データサイエンス数学ストラテジスト［中級］公式問題集』日経BP，2021．

公式の問題集。解説も載っているが、全体的に不足気味でわからない部分があった。

答えや解説が間違っている箇所がいくつかあり、改版もしていないので正誤表は必須。上級でもあるとかどうなっているんだ……

池田洋介『数学�T・A 入門問題精講 改訂版』旺文社，2022．

高校数学、大学入試の参考書。チャート式の説明では理解しきれない部分があったので購入。高校時代は問題精講シリーズ（標準問題精講など）は、数学以外の教科を含めても使っていなかったが、わかりやすいとの評判であったので試しに使ってみたところ、とても良かった。説明もそうだが、問題を解くにあたって必要な事柄をその掲載ページを示して、後ろから前へ遡って学習出来るところがポイント高い。数2B以降もこれを使って勉強していきたい。

ただ、問題数は少ないし難易度も低め（教科書の例題レベルが大半）なので、定着させるには別途標準問題精講か青チャートが必要。

学習時間としては公式問題集2周＋入門問題精講の参照で約10時間程度。

受験の感想

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統計3級と基本情報を先に取得していたのもあるかもしれないが、問題が非常に優しい内容だったので、頑張って検定に合格した、検定を受けることによって何かを覚えた、学び得たということがほとんど無い。達成感に乏しい検定だった。統計3級や基本情報を受ける前に受験していれば、また別の評価になったかもしれないが。

ただ、上級は骨がありそうな内容だったので、データサイエンスに必要な数学を習得する（または学ぶ）上で最低限度必要なもの（入り口）は得られるかもしれない。何を勉強していけばよいのか、その見取り図のようなものが欲しかったので、上級の受験は役になってくれると思う。

中級に関しては先述の検定・資格を持っていれば、公式問題集を一通りやって、わからないところを抽出、学習するだけで良いのではないか、むしろその時間で数研準2級を受けたほうが役立つと思う。受験料7000円（問題集と合わせれば1万円弱）もするし……

■追伸

何はともあれ初めて数学の検定に受かったし、さらにデータサイエンス数学ストラテジスト（中級）合格というありがたいのかありがたくないのかよくわからない、無駄に長ったらしい称号（？）を得た。

まあでも、一歩でもデータサイエンティストに近づけたと思えばよいか。

これで安心して2023年度最終目標であるQC検定3級に挑める。

藤原々々さんに依頼して描いていただいた画のうち、昨年の4月に描いてくださっていた「春の眼鏡のお嬢さん」の画をまだ額装していなかったので、出力して額装してみた。

〈春の眼鏡のお嬢さん〉

PCモニタで表示していたものを実物として出力して鑑賞する行為は、どの画であっても実物のものを見た方が遥かに、比べ物にならないぐらい良いのだけれど、今回のものは今まで出力してきたものの中で最高に良かった。なんか、額装することによって完全になったといっても過言でないぐらい、出力した画、額装した画を観て衝撃を受けた。（ただしデジタル画の状態が不完全であった、という主張はしていないことには留意してください）

過去3作を出力して額装した時には、モニターに表示してある画を出力したという印象があったが、この画に関してはその逆で、額装した瞬間に、モニターに表示してある同一の画（あるいはデジタルデータとして存在する画）は、今、目の前に存在している画をデジタル化したような、奇妙な感覚を味わった。

額装して凄い凄い、と喜んでいたところに、超絶凄いのが飛び込んできて、こんなコペルニクス的転回を体験するなんて思いもしなかった。フォトラグバライタで一回出力した際に、黒い色が強めの画だともっと良くなると思っていたが、想像以上であった。

より最高に近づけるために、低反射アクリルが欲しくなる。

〈アルナのLEAN集団〉

依頼した作品で、自宅で個展が開けそう（小並）

まぁ、自宅でひっそり楽しみます。