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Python3 エンジニア認定データ分析試験 学習チュートリアル

Masatoshi

Pythonと言えば、データ分析や機械学習といったイメージがあるかと思います。そのイメージしていることができる基礎力があるか問われるのが
Python3エンジニア認定データ分析試験になります。
Pythonを使用したデータ分析方法や、データ分析の基礎、機械学習等について、またデータ分析の基礎も入っている為、若干の数学的な基礎が必要となります。
Pythonの基本文法等に関する試験であれば、下記記事にある基礎認定試験の方を参考にしていただければと思います。

試験概要

試験方式：CBT方式
受験費用：1万円（税別）　※学割あり
概要：Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験
問題数：40問（すべて選択問題）
試験時間：60分
合格ライン：正答率70％
出題範囲：主教材である翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」
（2022年9月時点）
上記含めた試験の概要及び申し込み先は下記サイトに記載されています

概要、申し込み先以外にも試験の解説をしてくれている特設サイトや模試のサイトなどが掲載されています、また「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」をもらえるキャンペーンなどが頻繁に開催されています。

私の学習方法

私は主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の熟読と模試を複数回受けるのを、大体3週間ほど繰り返し実施いたしました。
また「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の中では「Jupyter Notebook」を使用して解説してくれているので、実際に自分でも実行して理解を深めました。
苦労した点としては、実際に自分で実行して理解しにくい数学的な部分に苦労させられました。理系の学生であれば理解しているようなことばかりなのでこのあたりは理系の学生の方は簡単と感じるかと思います。
各ライブラリのメソッド等に関しては、ある程度メソッド名から何ができるのかはわかるので、そちらはそこまで苦労せずに理解することができました。

テストに向けてのアプローチ

まずは主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の購入と思います。
出題範囲が記載されているので
数学的な知識があって、Pythonのライブラリ名から自分で調べて中身を理解することができるかたであれば主教材の購入はしなくていいのかもしれませんが、基本的には購入されることをお勧めいたします。
（試験概要のところにも記載していますが、主教材のプレゼントキャンペーンなどもあります）

次に「Jupyter Notebook」の環境を作成です
主教材の中でも「Jupyter Notebook」の環境作成方法は記載されていますのでそれに沿って環境構築されるといいかと思います。

主教材を熟読しつつ記載されているコマンド等を実際に実行して結果を理解する
書籍である以上バージョン等変わって記載方法や見栄えが違う可能性がありますので、実際に動かして理解する必要があります。

模試を受ける
模試のサイトは複数ありますが、下記サイトの1回目の模試に関しては解説までありますので、少なくとも1回は実施されることをお勧めいたします。

模試で落とした部分を主教材を確認して理解しなおす

まとめ

Python3基礎認定試験に比べると、数学の知識が必要であったり、各ライブラリの用途や使用方法を理解している必要がある為、難易度は上がります。
ただ出題範囲としてはそこまで広いわけではないので、Python3基礎認定試験を合格できるレベル方であれば、2～3週間ほどの学習で十分に合格可能と思います。
この試験で問われるような内容を使用して何ができるか、どういったデータの分析をするか、どう分析するかということを考える方が難しいので試験に合格して終わりではなく、いろいろなデータの分析を実践されると新しい発見があるのではないかと思います。
また試験の前から自分でいろんなデータを解析するとそれはそれで試験合格の近道にもなるかと思います。

受験費用が基礎認定同様1万円と少し高めなところもありますので、本記事を参考に合格を目指していただければと思います。

Thank you for reading so far.

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