データサイエンスの勉強を進めていく中で、その中核を担うデータエンジニアニング力を伸ばすためぜひ身に着けたいPythonを活用したデータ分析能力。
勉強するのであればそのロードマップとしてPythonに関する資格を取得したい！
そんなあなたにPyhon3エンジニア認定データ分析試験の徹底攻略を紹介します。
Python3エンジニア認定データ分析試験について
Pyhon3エンジニア認定データ分析試験はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。
Python3エンジニア認定基礎試験はPythonのベーシックな箇所を問う試験であること、またいずれの試験も受験料金が10,000円(学生は半額)となることから、会社負担等があり時間やお金の余裕があるのでなければ、直接Python3エンジニア認定データ分析試験を狙いましょう。
本試験は2019年に開始されたばかりの試験であるためまだ合格者も少なくその価値が認められやすいです。(今後受験者増に従って難化が想定されます)
受験時の所感（勉強時間など）
勉強費用：約15,000円 (受験料＋公式テキスト)
受験理由：データサイエンスを学ぶ過程で、データエンジニアリング学習としてのPython習得のマイルストーンとした。
受験感想：プログラミング分野は資格の有無がそのまま社会の評価になることはなりにくい理解はあったが、Pythonの特にNumpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnといった中核となるライブラリを体系立てて効率よく学べたのはメリット。試験を意識すると曖昧な理解だった箇所を正確に学ぶきっかけとなった。
試験概要（試験日程、合格率など）
| 試験名称 | Python3エンジニア認定データ分析試験 |
| 受験料 | 10,000円(税別)、学生は半額 |
| 試験方式 | CBT(Computer Based Testing) |
| 合格率 | 不明 (2019年開始の試験であるため。参考までPython3エンジニア認定基礎試験は7割程度) |
| 時間 | 60分 |
| 出題方式 | 40問(選択問題のみ)、正答率70%が合格ライン |
CBT形式の試験のため、場所は日時を問わずご自身の予定に合わせてチャレンジできるのが嬉しいですね(CBT試験の申し込みは通常1週間前まで受付)。
また前述の通り受験料が10,000円と安くはないので一発合格を狙いたいところです。
試験範囲
試験範囲は主教材により以下の範囲と割合が公式に定められています。
| 章 | 内容 | 出題率 |
| 1 | データエンジニアの役割 | 5.0% |
| 2 | Pythonと環境 | 12.5% |
| 2-1 | 実行環境構築 | |
| 2-2 | Pythonの基礎 | |
| 2-3 | Jupyter Notebook | |
| 3 | 数学の基礎 | 15.0% |
| 3-1 | 数式を読むための基礎知識 | |
| 3-2 | 線形代数 | |
| 3-3 | 基礎解析 | |
| 3-4 | 確率と統計 | |
| 4 | ライブラリによる分析実践 | 67.5% |
| 4-1 | Numpy | |
| 4-2 | pandas | |
| 4-3 | Matplotlib | |
| 4-4 | scikit-learn | |
| 5 | 応用：データ収集と加工 | 0.0% |
「Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験」という試験の位置づけの通り、Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnの四大ライブラリの活用が中心となります。
またポイントとして、『5 応用：データ収集と加工 』の出題率は0.0%となっています。公式テキストの該当の章でスクレイピング、自然言語処理、画像データ処理を学ぶことができますが試験範囲としては対象外となるので要注意です。
試験テキスト (唯一にして絶対の公式テキストが全て！)
Pyhon3エンジニア認定データ分析試験の受験を決めたらすぐに本教材を購入してください。
この記事ではPyhon3エンジニア認定データ分析試験用のテキストとして紹介していますが、Pythonの基礎から数学、Pythonで学ぶべきライブラリ(Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learn)が体系だてて学べますのでPython基礎を学ぶ良書でもあります。
機械学習アルゴリズムの概要説明は下記記事にまとめています。
勉強方法（テキスト、問題集、過去問）
(前提：Pythonを触ったことがあり、Numpyやpandasを利用した簡単なデータフレームの処理ができる)
前述の通りPyhon3エンジニア認定データ分析試験は公式テキストが唯一にして絶対です。公式テキストに心中する勉強法を取りましょう。基本的な進め方は以下となります。
- 公式テキストを一周する (10時間)
- 模擬試験を解く (10時間)
- 模擬試験の苦手な分野を公式テキストで復習(5時間)
公式テキストを一周する
まずは何はともあれ公式テキストを読み進めましょう。もちろん、単にテキストを読み進めるだけではなく、実際に環境構築～ライブラリを活用したプログラミングを手を動かしながら進めてみましょう。
本テキストは説明が丁寧ですので特に問題なく進められるかと思いますが、パッケージがテキスト指定のバージョンと異なる場合、テキストとインプット・アウトプットが異なる場合があるためその点のみ要注意です(本試験に影響するレベルではありません)。
この段階ではひとつひとつを完全に理解する必要はありません。ライブラリについては一行一行、この行が何を意味するかをざっくり考えながら全体像を把握するイメージで進めてください。
模擬試験を解く
Pyhon3エンジニア認定データ分析試験は過去問は存在しないものの、試験実施母体が以下の試験を認定模擬問題としています。
どちらも登録すれば無料で受験可ですのでぜひ受験してください。
難易度は本試験にかなり類似しており、かつ難易度は本試験よりもやや難といったところです。模擬問題が合格点に届くようであれば自信をもって本試験に臨んでください。
唯一の難点は、試験後各選択肢の復習ができないことです。試験は何度でも受験できますので複数回受験し、全選択肢の振り返りも行うとよいと思います。
模擬試験の苦手な分野を公式テキストで復習
模擬試験を解くと、公式テキストのうち出題される箇所がわかるかと思います。同時に、出題されない箇所(すなわち試験勉強としてはスキップできる箇所)もわかると思います。
模擬試験で何回も間違えた、または理解できない箇所は公式テキストに戻って再度テキストの読み込み、実際のプログラミングをしてみましょう。
この3ステップで試験勉強はバッチリです！
受験時の注意点
受験時には以下の点をご注意ください。
まとめ
本記事で紹介した通り、Pyhon3エンジニア認定データ分析試験は決して難しい試験ではありません。受験料がやや割高ではあるもののPythonの基本が体系的かつ効率的に学べる良い機会ですので、公式テキストを中心に勉強し合格しましょう！
Python、そしてデータサイエンスの勉強はまだまだ奥が深いです！
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