Python 3 エンジニア認定データ分析試験 合格記（2022年1月）

「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に合格しましたので、
合格までの道筋を備忘録として記載します。
これから受験を検討している方に、少しでも参考になれば幸いです。

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勉強を始める前の私のスペック

・統計検定2級取得済み、大学は理系なので数学的な知識はさほど問題なし
・社内でエクセル等を用いた分析業務を実施
・Pythonは未経験だったが、試験の少し前に社内研修を受講し、Pythonのデータ分析に関する基礎知識を学習
・その後、社内データや株価データ等を用いて自前でPythonを少しいじり始めた

要するにPythonは、ほぼド初心者ですが、知識面は多少勉強済みという状態です。

勉強期間

１ヶ月

勉強の順序

①模擬試験を受講
②模擬試験の結果を確認しながら、参考書で該当箇所を勉強
③　①②と並行しながら、業務データまたは株価等のパブリックデータを活用して実際にコードを記述

以下詳細

①模擬試験を受講

以下のサイトを活用
・PRIME STUDY（プライム・スタディ）

PRIME STUDY（プライム・スタディ）

・DIVE INTO CODE

https://diver.diveintocode.jp/dive_into_exam/2

ディープロ | DIVIC

実際の試験を受けた後の感想としては、
DIVE INTO CODEのほうが、より試験内容に近い感じがしました。
ただしPRIME STUDYは教科書の知識を問う問題が多く
合格を目指すなら当然知っているべき内容が多いので、
どちらも活用できると思います。

②模擬試験の結果を確認しながら、参考書で該当箇所を勉強

以下の参考書を準備（公式の教科書です）。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

模擬試験で間違えた個所を中心に、教科書で復習。
配点としてはデータ分析系のモジュール（pandas/numpy/matplotlib/scikit-learn）に関する内容が非常に高いため、特にこれらの内容はしっかり押さえておく必要あり。

なお、公式の教科書ですが、正直かなり分かりづらいですｗ
Pythonに全く触れたことが無い方／データ分析系のモジュールに触れたことが無い方は、いきなり上記の本に突撃するのではなく、初心者向けで評判のいい本で事前学習したほうがいいかもしれません。

Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ

Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！

Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！

③　①②と並行しながら、業務データまたは株価等のパブリックデータを活用して実際にコードを記述

教科書のコードを模写するのもいいのですが、
自分であれこれ考えながら実際にコードをいじり倒すのが
なんだかんだ一番覚えるのが早いように思いました。
また、試験内容の詳細は言えませんが、多少でもコードを書いていないと答えられなかったかもな・・・と感じた問題がいくつかありました。

教科書のコードを少し改変してみたり、またscikit-learnに最初から用意されているデータセット（load_iris、load_bostonなど）や有名なタイタニックのデータを活用するなどでもいいので、とにかく自分で色々やってみるのがよいと思います。

受験後の感想

Pythonのデータ分析系に関する基礎知識を改めて復習できましたし、
体系立てて勉強すると意外と知らないこともあったりしたので、
勉強した意味はあったかなと思います。

ただしプログラミングは実際に手を動かしてナンボなところもあるので、
資格取得や読書という知識面でのインプットに偏りすぎず、
業務内外での活用などアウトプットを当然しっかり行う必要があるかと感じました（小並感）。