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【勉強方法】Python3エンジニア認定データ分析試験の合格対策

Python3エンジニア認定データ分析試験の合格対策
エンジニア
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Python3エンジニア認定データ分析試験を取得する予定です。Python初学者でも合格できる勉強方法が知りたいです。

Python3エンジニア認定データ分析試験 に900点以上で一発合格した僕が、Python初学者やインフラエンジニアでも合格できる勉強方法について紹介します。

Pythonデータ分析試験レポート

本記事の内容

  • Python3エンジニア認定データ分析試験について
  • Python初学者やインフラエンジニアでも合格できる勉強法
  • 試験申し込みから本番試験の様子

 

Python3エンジニア認定データ分析試験とは?

Python3エンジニア認定データ分析試験とは

Python3エンジニア認定データ分析試験(以降、「データ分析試験」)について紹介しますね。

 

データ分析試験の概要

データ分析試験は以下の資格になります。

主催 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
試験内容 ・Pythonのライブラリ (NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn) を中心に出題
・Pythonのデータ分析、機械学習や、それらに関係する数学の基礎知識も問われる
試験時間 60分
問題数 40問
合格ライン 70%(28問以上の正解で合格)
受験料金 一般: 11,000円(税込)/ 学生: 5,500円(税込)
試験会場 全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター

 

出題範囲など、試験に関する他の内容ついては「データ分析試験の公式ページ」をご参照ください。

 

データ分析試験の難易度

Python初学者や僕のようなインフラエンジニアでも、きちんと対策すれば合格できる資格です。

本記事では、その勉強方法についてくわしく解説しています。

 

データ分析試験を勉強するメリット

本資格を勉強するメリットは以下のとおり。

  • Pythonを使用したデータ分析や機械学習の基礎について体系的に学べる
  • 就職、転職、フリーランスエンジニアとして案件を請け負う際などでアピール材料の1つにできる
  • AWSの機械学習サービス (SageMakerなど) やAWS認定試験(Machine Learning – Specialty)の学習における取っかかりにもできる

 

データ分析試験を勉強する前のスキル

データ分析試験を勉強する前の僕のスキルはこちら。

  • Python3エンジニア認定基礎試験とG検定は取得済み
  • 普段の仕事ではPythonとは無縁(インフラエンジニアなので)
  • プライベートでPythonを書くこともほぼゼロ
  • Linux / UnixのShell Scriptは書ける

 

ちなみに、インフラエンジニアである僕が、本資格の取得をめざした理由(モチベーション)は以下のとおり。

  • Python3エンジニア認定基礎試験とG検定に合格したので、この勢いでデータ分析試験も取得する
  • データ分析や機械学習のライブラリで、簡単なコードを書けるようになる
  • AWSの機械学習系サービス (SageMakerなど) を使う取っかかりにする

 

データ分析試験の勉強をはじめる前の準備

データ分析試験の勉強をはじめる前の準備

データ分析試験の勉強をはじめる前にやったことを書きますね。

  • Python3エンジニア認定基礎試験とG検定を取得
  • 【公式】データ分析試験の試験ガイドを確認する
  • データ分析試験の合格体験記を読む
  • PRIME STUDYさんの動画『Python試験の効率的な学習法』を視聴する
  • 試験勉強の計画立て

 

Python3エンジニア認定基礎試験とG検定を取得

データ分析試験を勉強する前に、以下の資格を取得しておくか、同等の知識やスキルがあったほうが良いです。

  • Python3エンジニア認定基礎試験
  • G検定

 

理由は以下のとおり。

  • データ分析試験はPythonの基礎が分かっていることが前提
  • G検定にふくまれる『機械学習』の知識があると、データ分析試験の『機械学習』について概念を理解しやすい

 

ちなみに、「G検定は試験日が決まっているし、資格を取得する予定はない。。」という人は、『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!』がオススメ。

本書はscikit-learnなどを用いたPythonのコードで、『分類』や『回帰』などの『機械学習』を分かりやすく解説してくれます。

イラストが多く説明も丁寧なので、Python初学者や『機械学習』をこれから学ぶ人にとって最適の本です。

 

【公式】データ分析試験の試験ガイドを確認する

データ分析試験の試験ガイトをざっと確認。ここでは、試験概要、出題範囲、試験の申込み方法などをチェックします。

【公式】Python3エンジニア認定データ分析試験

 

データ分析試験の合格体験記を読む

次に「Python データ分析試験 勉強方法」や「Python データ分析試験 合格」などのキーワードでWeb検索し、合格体験記をいくつか読みましょう。

公式サイト「合格体験記」と、PRIME STUDYさんの「合格までの学習法」にあるデータ分析試験の記事も参考になります。

 

PRIME STUDYさんの動画『Python試験の効率的な学習法』を視聴する

僕はPRIME STUDYさんのこちらの動画を視聴しました。主教材の教科書と模擬試験をくりかえすことの大切さがわかります。

【YouTube】模擬試験で最短合格しよう! ~ Python試験の効率的な学習法 ~

 

試験勉強の計画立て

勉強期間は3ヶ月で計画し、基本的に毎日勉強しました。

勉強時間は平日30分 ~ 60分くらい、土日は60分 ~ 90分くらいです。

 

『資格勉強の進め方、コツ』を詳しく知りたい人は、こちらの記事をご覧ください。↓

関連記事
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続きを見る

 

データ分析試験の勉強で使用した教材

データ分析試験の勉強で使用した教材

データ分析試験の勉強で、僕が使用した教材を紹介しますね。

  • 【書籍】主教材の教科書「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」
  • 【YouTube】これでわかる!!Jupyter Notebook超入門
  • 【YouTube】Pythonデータ分析関連の動画
  • 【Web問題集】模擬試験

 

【書籍】主教材の教科書「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」

主教材の教科書「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」をくりかえし読み、理解することが最も重要。

さらに、教科書のコードがあるていど頭に入っていることが合格のポイントになります。

なぜなら、データ分析試験は、基本的に主教材の範囲から「知識問題」と「コード問題」が出題されるから。

注意点として、本資格の合格だけを目的にした場合は、1章~4章だけ学習しましょう。5章はデータ分析試験には出題されません。

 

本書の章立ては以下のとおりです。

第1章 データ分析エンジニアの役割
第2章 Pythonと環境
第3章 数学の基礎
第4章 ライブラリによる分析の実践
第5章 応用:データ収集と加工 ※データ分析試験には出題されない

 

【YouTube】これでわかる!!Jupyter Notebook超入門

Jupyter Notebook未経験の人は、主教材の教科書 4章をスタートする前に、こちらの動画を視聴しておくことをオススメします。

【YouTube】これでわかる!!Jupyter Notebook超入門

4章では教科書に書かれているコードを、Jupyter Notebookに写経しながら読み進めるのですが、本動画から以下を得ることができます。

  • Jupyter Notebookの基本的な使い方がわかる
  • Jupyter Notebookを操作する際のスピードが早くなる!

 

少なくとも、Jupyter Notebookで「セルを追加してコードを実行」する操作をキーボードだけでできるようになると、学習の効率が上がります。

 

【YouTube】Pythonデータ分析関連の動画

Pythonデータ分析に関する動画もご紹介します。

必須ではありませんが、これらを視聴しておくことで、NumPyなどのライブラリについて理解を深めることができます。

【YouTube】これだけは押さえよう!!機械学習のためのnumpy超入門

【YouTube】自由にデータが扱える!!機械学習のためのpandas超入門

【YouTube】思いのままにグラフが描ける!!機械学習のためのmatplotlib超入門

【YouTube】【機械学習超入門】scikit-learnについて【知っておきたいライブラリ】

 

【Web問題集】模擬試験

主教材を勉強しつつ、模擬試験(無料)も活用することが合格への近道。

模擬試験は以下メリットがあります。

  • 自分の理解度と弱点がわかる
  • 本番試験に慣れる

 

最終的に、模擬試験は合格率90%以上になるまで何度もチャレンジしましょう。

 

僕は以下のPRIME STUDYさんと DIVE INTO CODE (DIVE INT EXAM)さんの模擬試験を利用しました。(ちなみに、2つのサイトともに本番試験より少しだけむずかしい印象です)

PRIME STUDY(プライム・スタディ)

  • 全40問が3コース(合計120問)
  • 1コース目だけ解説つき
  • 2コース目と3コース目は、1コース目の内容を少し変えた問題
  • PRIME STUDYさんのYouTube』も必ず視聴しよう!
    • 模擬試験の1コース目 全40問をそれぞれ解説してくれる
    • 解説はシンプルながらも、動画だと圧倒的に理解が深まりやすい
    • 例えば『第34問』では、主教材のコードだと理解しづらい内容を、正しいコードで分かりやすく解説してくれる

 

DIVE INTO CODE (DIVE INT EXAM)

  • 全80問から、ランダムで40問出題される
  • 問題の解説はなく正解のみであるため、ミスした問題は自分で調べる必要あり

 

なお、模擬試験ばかりに勉強時間を使うのはやめましょう。

なぜなら、模擬試験には含まれない知識系など本番試験に出題される可能性があるから。

主教材もくりかえし勉強しましょう。

 

データ分析試験の申し込み

データ分析試験の申し込み

データ分析試験の試験申し込みについてです。

 

Odyssey ID登録

データ分析試験の試験を申し込むには、Odyssey IDが必要になります。

Odyssey IDを持っていない場合は「Odyssey CBT」から登録しましょう。

なお、Python3エンジニア認定基礎試験を受験した人は、同じIDを使うので再登録は不要です。

 

試験申し込み

試験は2ヶ月前から「オデッセイ テスティング センター (OTC)」で予約できます。

自分を追い込めるためにも、試験日を決めて早めに申し込みましょう。

僕は有楽町のOdysseyテスティングセンターを試験会場としました。

 

試験会場ではOdyssey IDとパスワードが必要

本番試験の試験ルーム内で自分の席にすわったあと、パソコンに自分のOdyssey IDとパスワードを入力する必要があります。

注意点としては以下のとおり。

  • パスワードをランダム文字列などで設定している場合は、試験当日までに自分が暗記できるパスワードに変えておく
  • パスワードを覚えられない場合は、スマホのメモアプリなどに控えておく
    • 試験会場の受付の人に伝えると、パスワードを書くためのメモ紙を渡してくれる
    • スマホに控えたパスワードを、そのメモに書き写す。そのメモ紙は試験ルームに持ち込み可能
    • (当たり前だが)スマホは試験ルーム内に持ち込めない
  • 簡単なパスワードに変えた場合は、試験が終わり帰宅したあと再度パスワードを変更しておこう

 

データ分析試験 本番当日の所感

データ分析試験 本番当日の所感

本番試験 当日の所感として、以下について書きますね。

  • 試験会場について
  • 本番試験について
  • 計算用のメモ紙は渡されなかった
  • 本番試験における時間配分

 

試験会場について

僕は有楽町のテストセンターで10時開始の枠で申し込んだのですが、余裕をもって9:40頃には試験会場に着くようにしました。(電車の遅延対策のため)

有楽町の新東京ビルに入り、エレベーターで地下一階にあるOdysseyテスティングセンターへ。

試験がスタートする頃には他の受験者は15人ほどいました。

 

本番試験について

試験の出題スタイルはこちらです。

  • 試験ガイドに記載のとおり、全て選択問題
  • コード問題と知識問題がそれぞれ出題される
  • 『誤っている選択肢』をえらぶ問題もあるので、問題文をしっかり読むことが大切
  • ひっかけで似たような内容の選択肢もあり、試験範囲の内容をきちんと理解しておく必要がある

 

問題の傾向と対策について、受験ポリシーの関係で詳しくは書けませんが、大まかに以下のとおり。

  • コード問題は模擬試験にあるような長文のコードは出なかった
  • 知識問題は主教材の教科書をくりかえし読み、あるていど頭に入っていれば答えられる
  • 『機械学習』については、少なくとも単語の意味や各アルゴリズムの目的をしっかり理解しておく

 

計算用のメモ紙は渡されなかった

試験ルームに入る前に、計算用のメモ紙は渡されなかったのですが、試験中に困ることはありませんでした。

行列の複雑なかけ算など、メモがないと計算できないような問題は出なかったからです。

なお、主教材に書かれている「配列の結合」などのコードは、頭の中だけで計算できるように練習しておきましょう。

 

本番試験における時間配分

問題数40問にたいして試験時間は60分。

問題をふつうに解いていれば時間は余ります。

ただし、確実に合格するために見直しもしっかりやること。

僕の場合、本番試験では以下のとおりでした。

  • 20分ほどで全40問を全て回答
  • 2周目:全40問をじっくり20分ほどかけて見直し。再度、同じ問題を解くつもりで
  • 3周目:まだ20分ほど余っていたので2回目の見直しで最終チェック
  • 残り5分ほど余っていたが、もう見直す必要はないと判断し、試験終了ボタンをクリック

 

ちなみに「あとで見直す」機能もありますが、僕は使いませんでした。全問を見直す時間は十分あるためです。

試験終了ボタンをクリックした後は、アンケート画面が表示。それを回答した後、合否結果が表示されます。

 

CEやCDAなどのPython試験名における略語:参考

Python認定試験は、名前にCEやCDAの英名の頭文字が使われています。

ちょっと気になったので調べたところ、公式ページの試験概要欄に「英名」として書かれていました。

  • CE: Certified Engineer Basic Examination(基礎試験)
  • CDA: Certified Data Analyst Examination (データ分析試験)

 

試験名:Python3 エンジニア認定基礎試験
(英名:Python 3 Certified Engineer Basic Examination)

【公式】Python 3 エンジニア認定基礎試験

 

試験名称:Python 3 エンジニア認定データ分析試験
(英名:Python 3 Certified Data Analyst Examination)

【公式】Python 3 エンジニア認定データ分析試験

 

Python3エンジニア認定データ分析試験に合格するための勉強方法:まとめ

Python3エンジニア認定データ分析試験は、きちんと対策すれば初学者でも合格できる資格です。

本資格の取得を目指している人は、本記事を参考にぜひチャレンジしてみてくださいね!

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