Python 3 エンジニア認定データ分析試験を合格対策をまとめてみた。

こんにちは、@Yoshimiです。

Python3エンジニア認定基礎試験には合格し、同じ協会のスキルチェックとして、次のステップに「Python3 エンジニア認定データ分析試験」が登場したので、β版をうけました。結果は、無事合格。これから受験しようと考えている方へ参考になればと考え、備忘録的に残しておきます。

ネタバレはできないので、私の個人的試験対策をご紹介します。

1 Python3エンジニア認定データ分析試験って？
2 試験対策
3 これから受験する方へ
4 最後に

Python3エンジニア認定データ分析試験って？

以下は公式からの転記です。

試験名称：Python 3 エンジニア認定データ分析試験
概要：Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験
受験料金：1万円（外税）　学割5千円（外税）
問題数：40問（すべて選択問題）
合格ライン：正答率70%
試験センター：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
主教材：「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）

出題範囲は指定教材から以下の割合で出題されます。

章	節		問題数	問題割合
1		データエンジニアの役割	2	5.00%
2		Pythonと環境
	1	実行環境構築	1	2.50%
	2	Pythonの基礎	3	7.50%
	3	Jupyter Notebook	1	2.50%
3		数学の基礎
	1	数式を読むための基礎知識	1	2.50%
	2	線形代数	2	5.00%
	3	基礎解析	1	2.50%
	4	確率と統計	2	5.00%
4		ライブラリによる分析実践
	1	NumPy	6	15.00%
	2	pandas	7	17.50%
	3	Matplotlib	6	15.00%
	4	scikit-learn	8	20.00%
5		応用: データ収集と加工	0	0.00%

「ライブラリによる分析実践」の割合が多く、データ分析に特化した試験ということがわかります。

公式：https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

試験対策

主教材：「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）の指定があるので、一通り読みながらコードを動かします。出題の割合を確認すると「ライブラリによる分析実践」が67.5%あるので「NumPy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」でコケるとまず合格できません。「ライブラリによる分析実践」はしっかり確認しながら進みましょう。

Python経験者、機械学習経験者は特に問題ないと思います。Google Colabやjupyter notebookで一通り動かしてチェックすれば無事合格できると思います。ただ、日頃使わないような、忘れかかている基礎部分もあるので注意してください。（私はあまり使わない部分ありました。）

Pythonは大丈夫だけど数学？という方は線形代数、確率と統計は少し勉強しておいた方が良いです。日頃ツール頼りで、計算に慣れていない方は、コケるかもしれません。６問分あるので、結構割合としても多いです。実務でも必要な知識なので、この際、一緒に勉強しちゃいましょう。