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応用情報技術者
IPA 独立行政法人 情報処理推進機構が実施している国家試験です。
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html
"対象者像は「高度 IT 人材となるために必要な応用的知識・技能をもち、高度IT 人材としての方向性を確立した者」。情報処理技術者試験制度のスキルレベル3（スキルレベルは1～4が設定されている。）に相当する。"（引用元：応用情報技術者試験 - Wikipedia）
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BF%9C%E7%94%A8%E6%83%85%E5%A0%B1%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%80%85%E8%A9%A6%E9%A8%93 -
バーチャルリアリティ技術者（VR検定）
・第15回バーチャルリアリティ技術者認定試験（セオリーコース）合格
・日本バーチャルリアリティ学会主宰
URL：https://vrsj.org/events/seminar/ -
Deep Learning 実践開発講座（DL4US）修了
・東京大学大学院工学系研究科松尾研究室主宰
・実践的な深層学習モデルの設計・開発に関するプログラム
・最終審査に合格
URL：http://dl4us.com/ -
データ分析・機械学習のコーディング等の実務経験
とあるコンサルティング会社でRやPythonを用いたデータ分析や自然言語処理のアルバイトを行っていたことがあります。
その際、Pythonでの機械学習も行っていました。
また、個人的に競馬の着順予測を機械学習で出来ないかと考え、実践してみたことがあります。
ネット上からスクレイピングで過去のレースデータを取ってきて、SVMやランダムフォレスト、ロジスティック回帰などの分類器にかけて馬券を買ってみたりもしてみました。
結果、そんなに上手くはいかなかったのですが、Pythonでの機械学習に慣れることが出来ました。
※Pythonでの機械学習については、主に既存のパッケージを利用していました。
また、競技プログラミングにPythonで参加する、オライリー・ジャパンが出版した『初めてのPython 第3版』を一通り読むなど、自学自習も行ってきました。
加えて、大学・大学院では教育心理学を専攻し、データ分析を行うために統計学についても学び、実践していました。
Rを用いた重回帰分析や共分散構造分析などを中心に行っていました。