備忘録　Python3エンジニア認定データ分析試験を受けた

内容
Pythonデータ分析で頻出のライブラリ（Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn）の動かし方、スクリプトの読解がメイン
残りは数学（統計）の問題など

試験範囲の難易度
Pythonは趣味で多少触ってたから難しくはなかった。
が、意外とメソッドの細かい所まで正確に覚える必要があった。
指定の教科書のコードを一通り自分で動かす必要はある
細かいとこ聞いてくるのと、40問で7割以上必須なのがちょっとだけプレッシャーなとこで、
個人的、Gよりちょっと取り組みづらい。（細かいとこ聞いてくる）
基本情報よりは範囲狭いからやりやすい。が、科目Bよりは対策が必要。

勉強時間
引っ越しなりなんなりが忙しすぎてぜんぜん時間取れず。合計して10時間くらい？
教科書のNumpyとMatplotlibしか動かせてない。本当ならPandasとscikit-learnまでやるべきだった。※sklearn動かすチャンスだったのに、、、！まじでsklearnは実際に動かすべきだった

本番の難易度
60分中、20分ちょいで解き終わり、25分くらいで提出した
40問中、最初に✓つけたのが15問
見直して✓外して、それでも9問は自信なしの勘だった
結果7問ミスだったので、思ったより勘を外したか。
（ネット上の他の人は725点ギリとかいたので、点数的には悪くなかったと思われ）

所感
※某サイトの過去問をけっこう時間かけてやったものの、本番では聞き方全然違った。内容も全然違った。
まじで教科書のコード動かすのに終始すべきだった。

資格4つ受けたあとの教訓
「過去問に過学習してはいけない」
過去問はあくまで学習のとっかかりで、"Attention"を獲得する程度
試験本番が近づいてくると、どうしても過去問を完璧に解けるようになるまで練度を上げたくなるが、
けっきょく過去問と同じものは出ない！
試験直前は"確実に試験範囲に入ってる教科書の部分"を
ひたすら復習するに限る
と、おもいました。
精神的にも、そっちがいいね。