概要

GRIは、7月2日に開催される2022年 第2回のジェネラリスト検定（G検定）に向けて、オンラインで模擬試験を開催します。
※G検定主催：日本ディープラーニング協会（JDLA）

模擬試験の問題は、本番試験に極めて近い、最新の出題傾向をバッチリ反映している良問で構成されています。本模擬試験で適度な緊張感のある「リハーサル」を行うことで、本番試験でのパフォーマンスの向上につながります。

特徴

• オンラインなので、好きな場所で受験可能
• 期間中なら、何度でも無償で受験可能
• 結果レポートは即時発行

このような方におすすめ!

• これからG検定を受験される方
• 既にG検定に合格し、今後の学習や再受験のためのスキルチェック
• G検定と関係なく、機械学習、ディープラーニング、AI関連の法規制に詳しくなりたい方

申し込み

• 申し込み方法：「イベントに申し込む」からお申し込みください。
• 受験案内：申し込み完了画面「申込者へのメッセージ」で受験案内メッセージを表示します。また、申込者限定でこちらのページ上部にリンクボタンが表示されます。
• 受験料：無料

試験概要

• 受験期間：7月1日（金）22:00まで
• 試験形式：オンライン（Google Form を使用）
• 問題数：100問（最新シラバス対応、分野バランスの取れた出題）
• 試験時間：1時間
• 結果：即時、個別表示（点数、正解）
• 期間中、同URLにて何度でも受験可能

※ブラウザは、Google Chrome を推奨しますが、Safari、Microsoft Edge, Firefox,Internet Explorer 上でも動作します。最新バージョンにアップデートの上、受験を行ってください。
※提供された教材の無断転用を固く禁止いたします。

インフォメーション

模擬試験でご自身の実力を測定した上で、G検定の対策ならびにデータサイエンスの更なるスキルアップのための次のステップをご検討ください。GRIからは以下の教材を提供しております。
※本模擬試験は、GRIの講座や書籍の練習問題と全て同じものではありません。

GRIのデータサイエンス講座

GRIは「インプレスアカデミー」、「アガルートアカデミー」にて、DX人材を育成すべく、G検定、Python、機械学習、統計学等幅広い種類のデータサイエンス講座を提供しております。
GRIの講座は、本質的な解説と実践力がしっかりつく良質な演習を特徴とします。驚くほど分かり易い講義を繰り返し視聴し、演習課題に取り組んでいるうちに、さらに深く学びたい意欲が加速していくでしょう。
Slackを使って素早くフォローをしますので、どんな方でも安心して受講できます。

インプレスアカデミー

G検定対策講座（年に３回開催）
https://academy.impress.co.jp/event/datascience202202/
初心者に安心なPython講座
https://academy.impress.co.jp/event/programming/python/

アガルートアカデミー

G検定対策講座
https://www.agaroot.jp/datascience/gkentei/
Pythonでデータ処理実践（Level 1～3）
https://www.agaroot.jp/datascience/python03/
機械学習・データ分析
https://www.agaroot.jp/datascience/kikaigakusyu02/
ビジネス教養のための統計学入門講座
https://www.agaroot.jp/datascience/toukeigaku/
AWS資格対策講座
https://www.agaroot.jp/datascience/aws/
その他多数あります。

G検定の最強の合格テキスト

GRIから、2021年10月2日に、『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格テキスト［明瞭解説+良質問題］』（SBクリエイティブ）が刊行されました。
刊行以来、『最強の合格テキスト』は大好評をいただいております。書店ならびに各種ウェブストアをご確認ください。電子書籍版もあります。
詳細はこちらになります。

【読者の感想（一例）】

• 圧倒的にわかりやすく、問題集もいくつかやってみましたが、本書の巻末問題集が一番レベルが近かったように思います。
• 検定用テキストではあるのだが、AI、機械学習、ディープラーニングって何ぞやと知るための解説書として面白く読める対策本としてではなく、基礎知識を身につけることもできます。
• 図解があり、文系の私でも理解しやすかったです。
• 赤シートが付いていて、重要語がとてもよく頭に残る。初見の内容でも一度で頭に入ります。

情報共有コミュニティ

気軽にディスカッションができるように、データサイエンスのコミュニティSlackをご用意しています。
こちらよりご自由にご参加ください。