数学ストラテジスト中級を受けた

概要

DS関連の研究を進めるにあたり、数学の知識は必要不可欠であると気づいたのが先月くらい。
数学知識を補うために資格取得を目標と定め、まず第1段階として『数学ストラテジスト 上級』を受験しようと試みたが、あまりの難易度に心が折れてしまった。従って少し易しい『数学ストラテジスト 中級』を受けることとした。

試験勉強や勉強時間など

公式問題集を購入し、1日1時間、2週間程度勉強した。シラバスによると試験範囲は高校数学を超えないということで、かなり容易に取り組めた所感。唐突に出てくる公式を覚えるのに苦戦したものの、全般的に見るとかなり簡単。

問題集を1周したタイミングで受験に挑んだ。

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結果

無事合格した。
30問中4問を間違ったが、結果としてはトリプルスターという合格者の中でも最上級のレベルとなった。
とはいえ試験自体がかなり簡単なのであまり自慢する事はできなさそうだ。むしろ4問も間違えたのですがと煽られかねない。ひっそりと本ブログで戦勝報告させていただく。

数学ストラテジスト中級の試験結果

ところで本試験では間違った問題番号が提示されるのだが、試験問題も一緒に提示して欲しいところ。
ちゃんと採点してますよ、くらいのアピールだろうか。試験後に復習を行いたかったが難しそうである。

次の目標

『数学ストラテジスト 上級』を年内に受けれたら良いと考えている。現段階で中級の勉強が論文読解の助けになっている感覚はない。
その次は『統計検定 準1級』に挑戦したいが、それは未定。

社会人学生がDS研究科M1の春学期を終えて

言葉通りに春学期が終了して夏季休暇に入っただけで暗喩ではない。
ここでは社会人である筆者が入学した国立大DS研究科の授業や研究及び学生生活について記載し、後輩たちの役に立つ情報、あるいは秋学期と夏期休暇に向けた自身のための情報をまとめていきたい。

なお本ブログでは頑なに大学名を明かしていないが「湖畔の」「国立の」「データサイエンス研究科を持つ」大学は1箇所しかないと思われる。そのため本ブログに辿り着いて実際に入学する人はそれなりに情報リテラシーが高い人だろう。知らんけど。

カリキュラム・履修について

1週間に1科目15コマ行われる。だいたい週4日から5日。リモートと対面どちらでも良いが、教授によってはリモート授業に不慣れな方もいらっしゃるので見極めが大事。グループワークのある授業は絶対に対面が良い。逆にリモートのみの講義もある。

いくつかの講義は理論と実践論がセットになっており、実践論の履修条件として理論の履修がある。座学の場合は外部から有識者を招待して講演頂いたり、グループワークなど講義の形式としては様々だが、数式など理論的な内容が多い。実践論は理論の実践を行って各生徒が発表する形式がほとんど。

1科目の講義を複数名の教授が分担して行うため、課題も先生ごとに出題される。実践論の発表課題は翌週までに完了する必要があるので、週あたり3から6の課題が出る。したがって土日や平日夜は基本潰れる。提出期限が結構先に設定されるものの、油断していると課題が溜まりまくって死ぬ。

講義内容はかなりハードで、予習をしない場合は呪文のような講義を15コマ（22.5H）受けるハメになる。先生によっては講義直前に資料が掲載される場合があり、この時は着いていくのが大変である。ただしシラバスで参考書が紹介されているケースがあり、大体の場合はこれらを読んでいればなんとかなるのではないかと思う。秋学期はこれを試したい。講義資料が上がっていないからと言って無予習で講義に臨んだことは春学期の大きな失敗の１つである。

研究とか

大学院としては珍しく7月末までに決める方式で、入学時はあまり固まってない学生も少なからずいる。ただしこれは社会人入学者への配慮と思われ、内部進学や他大学出身者は普通に研究活動をスタートしている模様。自分は春学期はほとんど課題に追われていて、修論の具体的テーマは6月くらいからサーベイを始めた。

計画を固めるにあたって興味のある教授とアポを取って計画を固めていくフェーズが発生するが、これは授業以外で行うので講義をたくさん履修すると、研究活動を行う時間を確保できず普通に大変。

入学前の準備とか

入学前の事前学習としてe-learning 教材を受講できる。基本はこれを受けておけばなんとかなるが、JDLAのG検定や統計検定2級の取得は講義の理解を深める助けになるのでオススメ。また講義で当たり前のように英語論文を読む機会があるので、TOEICは700くらいあった方が良いと思われる。周りに話を効いてみると800点超えは普通で、900点超える人もそれなりにいる。筆者は600しかないため苦しんでいる。これから伸ばしていきたい。ちなみに社会人入学の場合は上記の資格試験は入学要件に含まれていないが、講義を理解する観点で取った方が良い。

入学すると高性能GPUを搭載したサーバー環境へのアクセス権を貰えたり、Google colabなどを活用することが多いのでパソコンは高スペックである必要性は低いように思える。とはいえ大容量データやゴリゴリの深層学習を行うケースもあるので一概には言えない。筆者は性能は高くないがGPUを搭載したノートpcに入学後に交換した。

数学からは一切逃れられない。わからなくても課題や分析を行うことはできるが、研究を進めるためのモデル選択やモデル構築をスキルとして学ぶつもりなら必須であると言える。数学が出来ないなら機械学習をブラックボックスとして扱うハメになる。またドメインごとにモデルをチューニングするケースは多いと見られ、研究を進めるなら結局必要。私は高校レベルの微積、行列は一通り復習して入学したがギリギリ足りていない印象。大学1,2年レベルの解析と線形代数は必要な気がする。これも数検の資格を利用して学習を進めていきたい。

社会人に関するあれこれ

社会人生活と両立している人はそもそも学校に来ないので詳細はわからないが、彦根にM1期間に限って移り住んでいるケースが多いように思える。雇用形態は企業によって異なるが駐在や派遣になるらしい。ただし関東や地方からリモートで授業に参加している人も数名いる。個人的にはあの課題量で両立を図るのは長期履修制度を活用しないと不可能ではないかと思う。

ちなみに入学後の講義関連で社会人だからと言って課題が甘くなったり、特別扱いを受けることはほぼない。教授によっては提出期限を交渉出来るらしいが、活用している生徒がいるかはわからない。基本的にはあくまでも学生として公平に扱われている。

環境について

内部進学や学部から進学した学生は基本的に皆優秀。会話するだけで地頭の良さが伺える。また社会人入学者も多様なバックグラウンドを持つため会話が面白い。社会人経験者が退職して一般入学するケースもある。皆がお互いにリスペクトし合いながら励んでいる良い環境だと思う。

大学周辺に飯処がまるでない。そして学食は狭い。従って昼ごはん難民になりやすい。自分は駅前のコンビニなどで買ってから通学している。飲み会をするのも結構大変で、20名を超えると一気に選択肢が限られる。春学期お疲れ様飲み会を企画したが10店舗くらい電話した。

虫が多い。例の顔の高さを群れでブンブン飛び回る虫が大量に発生する。城堀の側道などは悲惨である。マスクが必須。噂によると地域のドラッグストアには大量の殺虫剤が売られているらしい。

友人の喫煙者が嘆いていたが大学構内、近辺には喫煙所がない。大学構内の喫煙所設置を国が禁じたこと、県が喫煙所撤去に乗り気なことが原因と見られる。

諸々の感想

講義はどれも面白くやりがいがある。書籍にも載っていない先端技術を論文ベースで講義いただけることもあるので、書籍による独学では到底辿り着けなかった領域に踏み込んでいる感慨がある。

実践系の講義では発表に対してフィードバックを頂けるので理解の助けになる。ただし時間が足りなくて内容が不足した場合は躊躇なく突っ込まれる厳しさも混在している。学舎に来たと言う感じで身が引き締まる思い。

ビジネスマンから教授になった先生、あるいはビジネスしながら教授をしている先生が数名在籍しており、先端技術をビジネスに落とし込む観点で面白い話を講義中に聞くことが出来る。かなり楽しい。

夏休みと秋学期に向けて

入学前時点のの予定ではIPAのDB検定と、JDLAのE検定を学ぶ予定であったが、いずれにおいても大学院卒業のインパクトの方が強そうなので、前者は無期限保留、後者は中止とした。

英語はやはり必須なのでTOEICを進めていく。今600点前後なので、冬には700を超えたい。卒業までに800を超えるのが目標。

数学は解析と線形代数を進めたいが、DSの関連分野にひとまず絞って進めていきたい。せっかくなので「データサイエンス数学ストラテジスト上級」資格を取ろうと考えている。

実装の観点で言うとkaggle やsignate を利用して実装力を磨いていきたい心持ちである。加えてRによる分析がかなり有用であることに気づいたので夏休みに一通り慣れたい。

研究に関連する先行研究の実装再現を行っていく。自身のテーマはニューラルネットワークを使った推薦システムなので、特にネットワークの構築周りを実装する予定。最後に書いたけどこれが最も重要度が高い。

不満とか

バスの本数少なく雨天時は乗れないことがある。余裕を持った通学が必要。

IEEEとACMの論文に機関ログイン出来ない。私の場合はがっつり必要になるので、ACMは学生会員で入会した。IEEEは様子見中。

最後に

相当楽しい。秋学期が待ち遠しい。

windows11でcudaの設定方法

機械学習のためにGPUを使って処理時間を短縮したい。
少しハマったので備忘録がてら記載しておく。

流れ

1. cudaインストール
2. conda, cuDNNのインストール
3. 諸々インストール

参考

ココが最も詳しい www.kkaneko.jp

cudaインストール

以下のURLからダウンロード developer.nvidia.com

記載時は11を選択しても勝手に12が入ってきた。pytorchのサイト等で実行可能なcudaのバージョンを調べてからインストールするのが良い。
localとnetworkの2種類を選択できたがよくわからないのでlocalにした。

インストールが管理するとコマンドプロンプトからバージョンを確認できる。

> nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Apr__3_17:36:15_Pacific_Daylight_Time_2023
Cuda compilation tools, release 12.1, V12.1.105
Build cuda_12.1.r12.1/compiler.32688072_0

cuDNNについては上の参考を見ながらインストールする

conda環境新規作成

既存のconda環境は避難先として残す意図で、新たに環境を作っていく。pythonのバージョンは深く考えず最新の3.10を指定している。

> conda create -n gpu310 python=3.10 -y
> conda activate gpu310

> python
>>> import numpy as np
>>> print(np.array([[1,3,4], [4,5,6]]).shape)
(2, 3)

軽く動作確認しておく

諸々インストール

ココでハマった。windowsの場合はconda経由でpytorchをインストールすると失敗するらしい。というわけでpip経由でインストールしていく。この時コマンドラインでpip3が上で新しく作成した環境のpipになっているか確認すると良い。
なおインストールするためのコマンドはpytorchのサイトにジェネレータがあるので、そこからコピペすると良い。

pytorch.org

> where pip3
C:\Users\username\.conda\envs\gpu310\Scripts\pip3.exe

> pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

> python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

tensorflowは上の参考を見ながら入れると良い

完了

IPAシステムアーキテクト受験後記

2023/4/16にシステムアーキテクト試験を受けてきたので、感想やら書き留めておく。

受験の理由

システムエンジニアとして働きつつも、最近はコーディングに限らず、より上流の設計や要件の確認やらを業務でこなす日々が続いていた。

そんな中で一回自分のスキルを証明できる資格を取得しておこうと考えたのがきっかけ。

あと午前Ⅰ試験の免除期間を伸ばしたかった。

勉強時間について

午前Ⅰ試験

昨年にAP試験に合格しているため免除されている。

午前Ⅱ試験

およそ12時間

午後Ⅰ試験

およそ4時間

午後Ⅱ試験

およそ6時間

勉強内容

勉強に活用した書籍は1冊だけ。
https://amzn.asia/d/9YQo5by

午前Ⅱ試験については過去問をひたすら解くだけだった。掲載されてる問題数が少ないため、出題可能性の高い問題だけが収録されていると思われる。実際に8割程度は出題された印象で、2割は初見の問題だった。

午後Ⅰ試験は正直国語の問題なので大して勉強していない。日本語読めたら解けると考えて良い。ただし「全て回答せよ」系の問題は苦手なので解法だけ押さえておいた。収録されてる問題を2,3解いただけ。

午後Ⅱ試験については大学院に入学したこともあって、勉強時間を確保できずほとんど勉強してない。論述の流れや、問題文の読み方について、解法だけを学んだ感じ。

受験の感想

午前Ⅰ

免除されている

午前Ⅱ

8割くらいは見覚えのある内容だった。恐らく1年前に受講したAP試験の記憶もあると思う。

2割程度はガチの初見で参った。効率重視で勉強していると恐らく解けないだろう。ここはもし今後受けるなら過去問などで対策したい。

午後Ⅰ

普通に国語問題だった。「全て回答せよ」系の問題を避けたかったが、全部の問題に出題されていた。

午後Ⅱ

論述する前に内容を軽く書き出してから解いた。後はパッションで解くしかなかった。複数の業務経験を組み合わせて、一部虚構を織り交ぜながら書いた。

3000字程度の論述を行ったため、肩と利き手の指の疲労がすごい。

受験を振り返って

大学院に通いながらIPAの高度試験を受けるのは勉強時間の確保的にかなり困難だと感じた。試験は4月半ばだったが、直前2週間くらいは院の課題に取り組んでいて何も勉強していない。秋のDB試験は様子を見て見送ろうと思っている。

とはいえ午前Ⅱと午後Ⅰはそれなりに解けた。回答速報を見ても合格基準は達していそう。午後Ⅱについてはパッションで解いたので分からない。抑えるべきポイントは捉えたと思うが伝われば良いと思う（そういう試験じゃないけど）。

試験自体の感想としてはあまり楽しくなかった。FE/AP試験は技術的な知識が身についているので成長を感じれて楽しいが、今回受けたSA試験は正直復習と国語の勉強という感じだった。他の高度試験も同様なら安全確保支援士のように社会的メリットがなければ受験しないと思う。

結果

結果発表は6月下旬らしい。結果が分かれば書く

6/29追記。 無事落ちた。午後Ⅰで落ちていたのが悲しい。しかし模範解答を見た感じでは大きく外れていると思わしき箇所はなかったのがよく分からない感想。秋はDBかPMをもしかしたら受けるかも

働きながら大学院生になることについて【立志編】

湖畔の大学院に通い、データサイエンス修士を目指すことにした。立志について書き留めておく。

何故再び学ぶのか

2021年ごろ私は30代を目前に控えており、当時の仕事内容、すなわちソフトウェアエンジニアに関する事柄は日常的に勉強していた。とはいえ節目を迎えるに当たって漠然とした不安があった。人生100年時代と呼ばれる昨今、今の仕事を続けていく事は正しいことだろうか。何か今のうちに投資できる事はないだろうか。そのように考えていた。

3つの未来

将来の道筋をふんわりと考えた時に、3つの選択肢があった。

• マネージャーとなり組織や案件のコントロールに励んでいくこと。
• 今のエンジニアとしてのスキルを高め続け、スペシャリストとして歩んでいくこと。
• 新たな専門領域を身につけ、複数の専門知識を持つジェネラリストになること。

これらの選択肢のうち、マネージャーになることは考えになかった。個の時代と呼ばれる現代において、複数のスキルの研磨に重点を置くことが将来的に理に適っており、他者を率いて仕事を進めることは自分のキャラに適していないと考えたからである。

スペシャリストとして歩んで行くことは魅力のある方針だった。身の回りには特定のスキルを活かして独立したり、起業する先輩がいる。純粋に彼らのことを尊敬しているし、生き方としてカッコ良いと思う。とは言えそこまで自分は突き抜けることが出来るか自信がなかった。元来様々なことに手を出すことが好きな自分にとって将来的に窮屈さを感じてしまうのではないかと考えた。

誰の発言か忘れたが100万人に1人のスキルを身につけると考えた時に、1つのスキルを突き詰める事と、100人に1人のスキルを3つ持つことは同義である。突き詰める事についてやや消極的とも言えるが、様々なことに手を出していきたいと考えている自分としてはこれが最も理に適った選択肢であるように思えた。

従って複数の専門分野を修めていくという大枠の方針ができた。当時は2社目で（書いてる今もだが）、1社目ではWEB制作関連のエンジニアリングスキルをそれなりに積んでおり、充分に1/100だろう。そして2社目のシステム開発においても1/40くらいにはなっただろう。次の1/100に向けて投資するのは悪く無いタイミングだった。この決断がおよそ2021年の夏頃の話だ。

何故データサイエンスか

VUCAと呼ばれる将来が不明確な世界が到来したと言われている。この時代にどうやって計画を立てて実行に移していくか。起こり得る事柄をどのように推測し、自らの行動を最大化するか。それらを考えた時にデータから知見を見出すスキルを獲得したかった。そもそも統計学という一部の集合から全体を推定したり、過去の情報から未来を推定するようなことが自らの嗜好に近いのもある。

そして何よりもAIや機械学習という先進領域に身を浸すことは刺激に満ち溢れている気がする。方向性を決めたのは21年の秋頃だったと思う。

何故大学院か

学ぶ手段について選択肢は複数あった。

• スクールに通う
• 独学で学ぶ
• 大学や大学院に通う

まずスクールに通うことについて。自分はエンジニアとして働いており、複数のスクール出身者と交友関係がある。彼らは開発は出来るが、結果に至る道筋は働きながら学んでいる。従って適切なメンターが必要で、そのようなメンターは整った環境にしかいない。つまり環境に依存する。自身で将来を切り拓きたいと考えている自分にとって、この状態は望むところではなかった。そして何よりも学費が高い。

独学についてはひとつの大きな課題がある。これは実務に活かすスキルを身につけることが難しいということで、何故なら教本というのは高度に抽象化されていることが一般的で、時間をかければいつかは満足するレベルに到達出来るだろうが、社会の変化がこれを待ってくれるかは疑問である。また学んだ知識の活用について状況判断がつかない点も実際に困っていた。知識というのは特定のケースにおいて正しいということが普通で、活かせるケースを含めて学ぶことで最も効果を発揮できる。これらを学ぶには結局のところ経験のある人間から学ぶことが最も手っ取り早い。そして孤独な終わりなき戦いは長続きしない。

最後に大学や大学院といった学術機関については、大きなメリットとして体系的な学習が可能であり、かつ実務への展開について相談できる点が大きい。海に浮かんだ氷山のように例えると目に見える部分を学ぶのがスクールや独学ならば、目に見えないところを学ぶのがこの機関ではないだろうか。あわよくば諺にある一角も学ぶことが出来る。将来的に新たな知識を身につける時に、知識を得るための知識を身につけることが出来る。ここはTwitterで有名なシロヤマさんのブログを読んだ内容を引用した。また志を同じとする人たちに巡り会い、切磋琢磨することも期待している。

大学という選択肢ももちろんあったが、研究したいことがある程度明確であったので大学院にすることにした。また友人に相談した時に大学の授業は教科書を学ぶことだが、大学院で学ぶ事は教科書を作る事だとアドバイスを受け、逆にやる気が出たように思える。これはお前には向いていないと言われた可能性も僅かにあるが、怖くて聞いていない。

最後に少しばかり打算的だが、10年先20年先を見越した時、学位を持っている事は世界に通じる証明になると考えた。将来的な選択肢を広げる事は十分な志願理由だろう。

入学直前の不安

実は入学直前の今でもこの選択が正しかったのか不安を感じている。猪的な前進は好みではないが、選択の結果がわかるのは随分先になるだろうし、自分の選択を信じて進むしか無い。幸いなことに自分は職場に在籍しながら通学するので、アウトプットできる環境が近くにある。試行錯誤を前提として、今はこの選択が正しかったと信じて努力していく。動揺しているので信じていると2回書いた。

最後にこのブログまで同僚や上司がたどり着くか不明だが、入学書類の作成から勤怠の調整まで手助けしてくださり本当に感謝している。ありがとうございます。正直働きながら大学院に通うということが叶うとは思っていなかったので、金銭的にも社会的にも支援があることが大変心強い。誠心誠意励んでいく所存。

あぁー！不安！！

基本・応用情報受験後記

4/17に応用情報技術者試験、4/28に基本情報技術者試験を受験してきたので、振り返って色々書いていく。ついでに今後挑戦する人の助けになると良いとも思う。

2022年の1月にふと思い立って情報系の資格を取得することにした。調べたところITパスポート、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験のうちいずれかが良さそうということで、これまでのエンジニア人生の棚卸しも兼ねて全部受験することにした。

全体的なスケジュール

週単位で記録を残していたので記載する。 尚年号は全て2022年なので省略。

時期	試験	内容
01/11〜01/16	ITパスポート	参考書通読
01/17〜01/21	〃	過去問道場（過去2年〜過去5年）
01/22	〃	過去1年の過去問
01/23	〃	受験
01/24〜02/06	基本情報技術者	参考書通読
02/07〜02/20	〃	午前過去問道場（過去2年〜過去5年）
02/21〜03/10	応用情報技術者	教科書通読
03/11〜03/27	〃	午前過去問（過去2年〜過去5年）
03/28〜04/14	〃	午後過去問
04/15〜04/16	〃	過去1年分の過去問
04/17	〃	受験
04/18〜04/26	基本情報技術者	午後過去問
04/27	〃	過去1年分の過去問
04/28	〃	受験

ITパスポートの振り返り

エンジニアとしての業務経験が数年あれば容易に取得できる資格と言える。社会人になってすぐに取れば良かったと若干後悔した。周りにこの資格を取った人が居れば、諸々の業務において意思疎通が図りやすい。（特にSFAやらCRMやらSCMなどの略語系）

一般企業の組織や業務における最低限の知識を学べるので、エンジニアに限らずオススメ。

使った教科書はこちら

令和04年 イメージ＆クレバー方式でよくわかる 栢木先生のITパスポート教室 情報処理技術者試験

基本情報技術者試験の振り返り

2022年2月より基本情報の勉強を開始した。4週間経過時点で応用情報の試験日まで一月半だったため、午後試験対策は後回しにして、応用情報の勉強を始めている。

応用情報技術者試験を終えたタイミングで午後試験の対策を開始。午後試験においては分野が複数あり選択がややこしいが、応用情報の勉強を終えていたため、対策はアルゴリズムとプログラミングに絞ることができた。（他の分野は応用情報と範囲がモロ被りしている）

アルゴリズムは特に対策しておらず、過去問を数回解いた程度。とはいえ知識というよりアルゴリズムの論理的思考力が問われるので、本番で死ぬほど頭使えば解ける。対策するとしたらソートアルゴリズムなど有名どころのアルゴリズムの具体的な流れを勉強・実装しておくと良いと思われる。しかし最も大事なのは疲労している脳を急速に回復させるメソッドだと思う。

プログラミングに関してはJavaかpythonを選択したかったが、いずれも業務レベルで書けないと厳しい。普段PHPで書いており他の言語も雰囲気は大体わかるのだが、過去問を解いているとJava特有のAPIで取りこぼしが発生することが多かった（python も同様）。よって大人しく表計算を選択。業務で利用している言語があればそれを選択するのが安パイ。

表計算は勉強時は関数をプリントアウトしたものを横に置いて解いた（試験中も閲覧できる）。エクセル関数と対比しながら見ておくと良い。関数は基本情報技術者試験でしか使うことがないため、一夜漬けで暗記してテストに臨んだ。試験中、このレベルのエクセルを仕事で渡されたらキレてしまうのでは（保守の観点で）、と思いながら解いていた。

午前試験は知識さえ覚えていれば容易だが、午後試験に関してはプログラミングに精通していなければ合格させないという圧を感じた。試験も勉強もとても脳を使うので、若いうちに取っておくのがおすすめ。

利用した参考書はこちら

令和04年 イメージ&クレバー方式でよくわかる 栢木先生の基本情報技術者教室 (情報処理技術者試験)
令和04年【上期】基本情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集 (情報処理技術者試験)

応用情報技術者試験の振り返り

午後試験においては午前問題の知識ベースの読解問題になるため、午後で間違った箇所は午前対策をさらに進めると良い。ただしセキュリティだけは教科書にボリュームが少なく、過去問を全て解いて雰囲気を掴んでおくと良い。同僚曰く、情報セキュリティマネジメント試験を受験済みだと比較的容易らしい。

午後試験の選択については色んな記事が出ているので適宜調べてみると良い。選択内容については一通り解いてみることをオススメする。自分は2のマーケティング、6以降のデータベース、システム開発、プロジェクトマネジメント、サービスマネジメント、システム監査。特に後ろ３つはほとんど国語問題のため、対策が容易であった。

応用情報からは公式の教科書を利用した。理由は上記2つの試験にて、参考書に記載のない範囲が出題されたため。またiPadで過去問道場を解きながら語句を調べることが多いため紙の書籍にした。

プロジェクトマネジメントの観点やシステム設計の観点から見ると、同資格を勉強することで業務をスムーズに進めるための知識を得ることが出来ると感じる。イチからの叩き上げでエンジニアスキルを確立するのも間違いではないが、先人たちのノウハウを学ぶことは、業務遂行の大きな柱となる。

利用した書籍

令和04年【春期】【秋期】 応用情報技術者 合格教本 (情報処理技術者試験)
令和04年【春期】応用情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集 (情報処理技術者試験)

各試験の出題範囲

応用情報は基本情報を、基本情報はITパスポートの出題範囲を包含している（体感では8割くらい）。なのでいきなり応用情報を受けるよりは段階的に勉強していく方が体系的に学べて良い。上位の資格になるにつれて範囲は狭まるが、より深い知識を求められるような感じ。

IPA関連のテストで使いまわせる（と思う）勉強法

まずは公式の教科書を通読する。理解できなくてもとりあえず進める。1章1日くらいで読み進めると良い。

通読できたら過去問道場を解き始める。IPAの試験は過去問から出題されることが多い。なので過去問をたくさん解いておけば得点源となる。

過去問の解き方は過去5年（直近2回を除く）を一通り解く。直近2回分は直前に解いて確認するのに使う。過去問道場では苦手な範囲がわかりやすいので、苦手な分野は教科書を読み直して体系的に復習する。まずは出題される全分野で正答率6割超えを目指す。出来たら午後対策に進むと良い。隙間時間などでシルバーの問題（直近1回だけ正答）を解き、ゴールド（直近2回が正答）とブロンズ（直近1,2回が誤答）をはっきりさせていく。ブロンズは重点的に潰していく。何回も連続で間違えてしまう問題は教科書を読み直すべきだが、試験直前など時間がない時は解法を丸暗記しておくと、出題時に精神安定を図れる。

午後の過去問は試験時間に則って毎日3.4題ずつ解いていくと、1週間で2回分解ける。間違ったところは復習し、教科書の節単位で読み直すと良い。これを繰り返していると午前試験も自然に7,8割を超えるようになる。

試験前日、前々日くらいに直近2回分の過去問を解いて自信をつける。

勉強時間

平日は仕事終わりに1,2時間程度の時間を確保するようにしていた。朝は別の勉強をしていたため、やろうと思えばもう少し確保できるかもしれない。

総勉強時間はおおよそになるが、Iパスは12日間でおよそ25時間、基本情報は39日で80時間、応用情報は48日で100時間程度だった。資格サイトで紹介されている時間よりは少なかった。業務経験が活かされていると思われる。

午前の計算問題や、午後の問題は慣れないうちは朝のフレッシュな頭でやると効率良く進めることが出来る。

合否

ITパスポートは合格していた。
基本情報は7割超えで合格。（同年6月追記）
応用情報は5点オーバーで合格。（同年6月追記）

総括

3ヶ月に渡る長い戦いだったがなんとかやり切ったという所感。それなりの目的やら覚悟みたいなものがないと継続できなかっただろう。良い具合に勉強する習慣が身についたので、今後は統計検定とTOEIC に臨む予定。統計検定に関しては早くも苦しみ始めている。

秋のIPAの資格はDBかPMを考えている。これは今後のキャリアにも影響してくるので慎重に見定めたい。

ともあれ無事終わってめでたしめでたし。次の資格も頑張ろう。

minecraft bedrock edition on AWS LightSail

AWS LightSailでマイクラ統合版のサーバーを運営する。
（昔のブログからのコピペ）

インスタンス

AWS Lightsailのubuntu（18.02）
RAM 2GBで、regionはTOKYO。

static IPと自動snapshotを設定している。毎日深夜4時にsnapshotが実行される。snapshotから復元できたりするので便利。マイクラサーバーのファイルはすぐ壊れる（体感）のでバックアップは必須。

Firewallの制限はポート80と22はIP制限をしており、UDPのポートが1つだけ開いている。これはminecraft用。

サーバーソフトウェア

minecraftのbedrockエディションが動いている。 ゲームファイルはminecraft.netからダウンロードできる。

再起動や起動とかの面倒くさいところは全て外部のツールに頼っている。フリーにしては全く手がかからないので重宝している。

ドキュメントはこちら。

おまけ

bedrockサーバーにリソースパックを適用する。

あまり詳しくないが、リソースパックなるカスタマイズができるらしい。

Vanilla Tweaksというサイトが有名らしいが、bedrockエディションでは使えないため、Bedrock Tweaksを利用する。

このサイトからは「xxx.mcpack」というファイルを得られる。 以下が適用手順。

1. SCPコマンド等でサーバーに「xxx.mcpack」をアップし、「resource_packs」ディレクトリに保存する。
2. ローカルのパソコンでmcpackを解凍する。拡張子をzipに変更したら解凍できる。
3. 「manifest.json」を探し、headerのuuidとバージョンをコピーする。
4. サーバーの「worlds/ワールド名」に「world_resource_packs.json」というファイルを作成し、以下のように記述。
5. 再起動

[
  {
    "pack_id" : "uuid here",
    "version" : [ version ]
  }
]