E資格学習計画その１ 分析編
てなワケで、E資格おじさんとなるべく学習計画を立てねばならないワケです。というのもの、割と高い目標なので計画的にやらねば詰むワケで。
計画を立てるにあたり、昔の人は「敵を知り己を知れば百戦危うからず」という良いことを言っていたワケです。まずは、目標と自分の立ち位置を分析してみようと思います。まずは自分の立ち位置から。
以下、2021年1月時点での私の認識する私の評価です。世間一般のプロジェクトよろしく、ここが間違ってると結構ヤバいのですが、ザっと書き出してみます。
プログラミングスキル：
①Pythonは環境インストールから何度かやってる、flaskを使った業務レベルのバックエンドシステム実装も経験アリ。
②オブジェクト指向とラムダ式と内包表記はわかる。
③勢い余ってC#（業務経験アリ）、JavaScript（初学者）に手を出している。
④科学技術計算はあまりやっていない。openCVを使った画像処理技術は業務レベルでやったことがあるが、numpyの扱いは超ニガテ
⑤データベースの扱いはマジでやったことないので、これから頑張る。
数学スキル：
①数理統計学には手を出しつつある。
②線形代数は大学の単位で一度も取れた試しがないが、最近再勉強を始めた。
③ラグランジュの未定乗数法やハイパボリックタンジェントみたいな変な形の関数にはトラウマがある。
④熱力学、統計力学は研究ツールとして使っていた。
⑤条件付き確率、期待値分散演算あたりから、数式の意味は分かるが体得まではいってない。反復での演習が必要。
⑤情報数学は専門ではない（３年前から独学で手をだしているくらい）
てなとこです。
んで、以下がJDLAのシラバスなワケですね。
分野の広さはおそらく、私の場合あまり問題ではないような印象です。ここは当該動画カリキュラム等をチェックすることでなんとかなるでしょう。むしろ、数学的な部分の意味を理解することより、python（numpy）の細かい仕様のチェック（ビューかディープコピーか、各関数の出力型がintかfloatか）、実践的な課題への対応の方法、数式の理解という意味では行列の固有値問題といった演習問題を解くことを通しての反復練習による実践的技術の定着に課題があるっぽい。このあたり、一番地味で時間のかかる領域です。なので、とにかくPCでの実装と、紙とペンで書きなぐるというスタイルが望まれてくると思われます。
参考書籍ですが、今以下のような本を読み漁っています。まぁ、ちょっととっ散らかってるので少しずつ的を絞る努力は必要ですが。
線形代数：東大出版の緑のアレ：http://www.utp.or.jp/book/b302039.html
統計学：東大出版のアレの基本編：http://www.utp.or.jp/book/b300857.html
東大出版のアレの理工系編：http://www.utp.or.jp/book/b300859.html
現代数理統計学：https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0860-1/
機械学習：東大工学教程機械学習：https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/?book_no=294966
ゼロから作るアレ：https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
リア友から何も考えずに3周しろと言われた本：https://book.impress.co.jp/books/1117101099