試験勉強を始める前と現在の状態を比較して ・少しは知識が増えたのか？ を評価してみます。 スライスはPythonの基本のき！ - 私は迷いの中にいる 模擬試験：最初の37.5点からは（問題覚えているのもありますが）最後の方は100点までいったのでまあなんとか…

tunamagro58795.hateblo.jp 昨年、ベータ試験に落ちてから幾数月の時が流れ… ご、合格しました！やったー！うれしい 試験受ける前の私のPythonのレベル ・基礎文法のみ知っている （ifやfor、内包表記、一通りのデータ型くらい。メソッドまでは把握していな…

■Python DIVE INTO EXAM：950点/1000点中 PRIME STUDY：100点 いつもやってることが変わらないですが間違えたところのおさらいと scikit-learnの復習（終わっていない） scikit-learnは概念はなんとなーーくうっすらわかるけど 文法をガチで問われたらちょっ…

メンタルがカスなので試験まで後わずかでも全然進まない。 ■Python DIVE INTO EXAM：950点/1000点中 PRIME STUDY：97.5点 もう勉強できる日数がいくばくもないので早めに勉強を始めればいいものを ファンタビやってるなーとゴロゴロしていたなんて言えない。…

いつの試験も受ける前、受けた後の境界をまたぐときは緊張するわけで ■Python DIVE INTO EXAM：925点/1000点中 PRIME STUDY：100点 DIVE INTO EXAMの方は出題内容によって結果がばらついている。 データフレームの添え字問題やブロードキャスト演算が出なけ…

■Python DIVE INTO EXAM：775点/1000点中 PRIME STUDY：97.5点 結構ひどくて笑う 今日は今まで勉強してきた範囲のノートに目を通しておさらい。 三角関数の微積分あたりは結構覚えていなかった。。 logは我に返ると引数と値を間違える。 模擬問題はドット積…

Yahooかスポーツ新聞の見出しのテンプレ感が嫌いじゃない。 ■Python DIVE INTO EXAM：900点/1000点中 PRIME STUDY：100点 今日はPandasの写経をしたがあまり頭に入らなかった。。うーん。 こんな感じで大丈夫なのか心配です。 ■日常ー ・マスク：沢山売って…

11月6日にJaSST四国を聴講しました。 これでJaSSTを聴講するのは北海道、Reviewに続き3回目です。 それぞれの地域でまったく雰囲気が違うのが面白い。 四国は「初心者向け」がテーマだったのでしょうか？ 学生さんも多く聴講されており、テーマは「はじめて…

この謎のPython合戦もあと少し・・Pythonが終わると、、終わると？！？！ ■Python EXAM：825点/1000点中 PRIME STUDY：97.5点 週末でモノの見事に覚えたことが吹っ飛んでいて笑う。 今回ほんとに理解度が低いような・・ それでも、去年9月のNumpy・Pandas・s…

昨日も今日も勉強中にレプリカントをずっとリピートで聞いていた。 きっとこの曲を聞くとPythonのことを思い出すに違いない（？ ■ぱぱｐ、、 DIVE INTO EXAM：900点/1000点中 PRIME STUDY：100点 今日は模試をやるつもりはなかったのだけれど、復習に飽きた…

■Python DIVE INTO EXAM：875点/1000点中 PRIME STUDY：100点 あれ？昨日と点数同じなのか・・・ あまりにも復習が捗らないので明日は模試を休んで復習に徹したいところ。 今日はdfの関数おさらいと、ベクトルの足し算引き算 期待値、ジニ不純度あたりを復習…

■Python DIVE INTO EXAM：875点/1000点中 PRIME STUDY：100点 だんだんDIVE INTO EXAMの方も問題を覚えている気がする。 多分私はpd.mergeとconcatとjoinの違いがよくわかっていないので 復習したのですがよくわかっていないかも。。 mergeが細かく指定出来…

■Python DIVE INTO EXAM：800点/1000点中 PRIME STUDY：100点 いつも間違えるところ↓ ・pd.merge ・df.plot.bar() ・df["カラム名"].value_count()→カラム名についてカウントしたSeriesを抽出 ・Series.to_frame()→データフレームに変換 ・df.rename(columns…

その1：体力は温存し無理しない（？？？ ■Python 今日は模試はお休みして、ブロードキャストとpandasを少しだけ復習。 睡眠時間の少なさからくる体力低下をここでリセットしたいところ。 ■ちょっとふりかえりたい 自分は何で勉強しているんだろうか？特にテ…

■Python DIVE INTO EXAM：750点/1000点中 PRIME STUDY：97.5点 Numpyの添え字指定したときの次元数や データフレーム連結を間違えた。あとpickle。 データフレーム全般が弱いかもしれない。 DIVE…は問題に結構誤植がある（正解も）でも、提供してくれるのは…

■Python DIVE INTO EXAM：850点/1000点中 PRIME STUDY：100点 （はじめて100点） やっぱりブロードキャストがよくわかっていない。 分かっていないところ3台要素 ①numpyのユニバーサルファンクション、ブロードキャスト ②pandasのデータフレーム抽出 ③機械学…

■Python 今日はDIVE INTO EXAMの模試をやったのみです。 750点でした。波がある。 あと今日はLIFULLさんの勉強会をオンラインで聴講しました。 内容がAIと強化学習だったので、今勉強している内容に リンクするような気がしたので。 実践の話は面白かったで…

■Python DIVE INTO EXAM：825点/1000点中 PRIME STUDY：95点 DIVE INTO EXAMで間違える箇所は大体教科書に載っていない書式。 復習ではパラメータを勉強しよう。。 今日で教科書1周（といっても試験出題範囲の1～4章）終わりました！ 何月からやっていたんだ…

勉強している最中はうまいタイトルを考え付くが終わるころには大体忘れる・・ ■Python DIVE INTO EXAM：850点/1000点中 PRIME STUDY：95点 PRIME STUDYは殆ど覚えてしまった＆教科書の言い換えなので 脳への負荷が少ないっぽいのですが、DIVE INTO EXAMの方…

■Python 今日は模試お休み。（模試をやるだけで1時間かかるので） グリッドサーチをPythonでどう実施するか？と クラスタリングとはなんぞや？を学習しました。 ここでやっと教師なし学習というワードが・・ 教師なしは、どのようなクラスタが正解であるかと…

JaSST Review'20聴講した JaSST Reviewはソフトウェアテストに関するシンポジウムの中でも レビューに特化したシンポジウム。今年はオンラインで開催でした。…個人のメモなので抜け・間違いがあります。 JaSST Review'20聴講した 各セッションの概要と感想 …

■Python PRIME STUDY：95点/100点中 DIVE INTO EXAM：650点/1000点中 DIVE INTO EXAMの点数の低さよ・・ DIVE…の方の模試は書式問題多めなので文法があいまいだと大体爆死します。 （そして本番も多分この形式） ブロードキャストの演算を行列の掛け算と間違…

■Python 今日から（元気があれば）模擬試験を2種類実施することにしました。 理由：毎日一通り試験を本番まで繰り返していれば最悪ど忘れは避けられるだろうと 思ったので PRIME STUDY：95点/100点中 DIVE INTO EXAM：700点/1000点中（合格ボーダー） 模擬試…

そもそも何かを分かるなんてのは幻想なのでは？ ■Python 今から1年半前、Pythonエンジニア認定試験を受けようと勉強していた時は 「DIVE INTO EXAM」というサイトの模擬試験をよく利用していました。 Pythonデータ分析試験は比較的新しい試験なのでこのサイ…

何回やっても倒せない！ ■Python 模試の点数：92.5点 昨日あまりに適合率と再現率のトレードオフが意味がわからなくて絶望したので さすがに復習しました。 http://www.cs.t-kougei.ac.jp/SSys/Pre_Rec.htm ふんふんつまり ヒットしたからには正しい情報をヒ…

大人のソフトウェアテスト雑談会いってきた ひさしぶりに大人のソフトウェアテスト雑談会(通称 テストの街葛飾)いってきました。 今回は区長さんがJasst東海の再演をしてくれるとのことでこれはお得！感想：たのしかった ざっくばらんに話しながらLT聞けるの…

■Python 模試の点数：95点。やったー えるしっているか、調和平均は、中学生レベル（ほんとか https://develop-chronos.com/statistics-top/statistics/05212201 今日はモデルの精度を評価する指標をおべんきょう。 適合率と再現率の「（＾ω＾）完全に分かっ…

■Python 模試の点数：87.5点 同じところで間違えているような・・・ 今日は主成分分析をお勉強。 高次元のデータに対してデータが散らばっている方向を探して、元の次元と同じか それよりも低い次元にデータを変換、、、次元削減と何が違うんだ、、！！ ばー…

■Python 模試の点数：90点 今日は線形回帰をscikit-learnで分けよう大会と 次元削減の話を勉強。 横軸に予測値、縦軸に実測値を取る散布図を描いて y=xに大体集まれば回帰を使った学習はうまくいっている、、おぼえた！ 次元削減は特徴量を損なわずに次元を…

■Python 模試の点数：95点 仮に模試と同じ問題が出るのなら99％受かる自信がある（言い過ぎ 今日はランダムフォレストと回帰（線形回帰）についておべんきょう。 ランダムフォレストは、データをランダムに抽出して決定木をそれぞれで作って その複数の予測…