Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法、受かり方

こんにちは！

今回は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に関して紹介です。

受験方法、出題範囲、今後の勉強の仕方、などを自分へのメモを含めて書きます。

Pythonエンジニア基礎試験に関してはこちら  

（参考）筆者プロフィール

理工系大学院卒業。非ITメーカー開発業務従事。一般的なITの知識はあるが、ITを専門的に学んだことはない。

「Python3エンジニア認定データ分析試験」取得済。

この記事の目的

・Python 3 エンジニア認定データ分析試験の紹介

・勉強方法の紹介、合格方法

皆さんに情報共有して、かつ、自分へのメモとして残したいと思っています。

受かれば参考になるかと。

→　合格しました（2021年1月更新）

対象

・Python 3 エンジニア認定データ分析試験の受験を検討している方

・本試験を受験する方

受験を検討している方は参考にしていただければと。

もうすでに受験を決めている方は頑張ってください！！応援してます！

結論

勉強方法は基本下記の2点です。

受かることが目的ではなく、試験を通してスキルを身に付けるのが目的です。参考にしてください。

基本戦術は「概要掴む　→　主教材3周　→　模試」です。

・動画視聴等を通して全体像をつかむ

・指定書籍の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を3周。コーディングしながら理解を深める。

・模試を定期的に受験する。

私のこと

受験のきっかけ

これまで何回かプログラミングやったが、必要に駆られて簡単なプログラムを書いてすぐ忘れる、ということの繰り返し

⇒　定着しなかった。くやしい。

せっかくなら下記のようなことを自由にできるスキルを身に付けたい。

・業務の効率化　⇒　めんどくさいことやりたくない。

・手作業じゃできないようなことを取り組むときに、「あ、それ、プログラムこうやって組めばできんじゃん」と思いつくくらいになりたい。

・Pythonで食べていく、という情熱はない。

  非ITエンジニアとしてPython使いこなせて他との差別化がはかれたらいいなーってくらい。

スタート地点

・基本情報技術者の勉強はおおむね完了している。

・「Pythonエンジニア基礎試験」合格済

・下記書籍など参考にPythonで簡単なプログラムを書いて業務中に使ったことがある。    

Python基礎試験の受験を通して基礎的な構文は習得済。

一方で、一からプログラムを組むような技術はまだない状態です。

試験概要

内容

Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験

特に、Jupyter Notebookの使い方、 分析に使用する数学の基礎、関係ライブラリの知識、を問われます。

難易度

「Python初学者にはきつい。普通にデータ分析を業務で使っている人は楽勝」って感じの試験です。

具体的なNumpy、Pandas等の使い方、必要な数学（微分、積分、確率、行列）から機械学習の入り口までの範囲を網羅しています。

一題一題は簡単ですが、各範囲の基礎をわかっていないと解けません。

なめてかかると何回も受けなおすことになり悲惨なことになります。

一発で決めちゃいましょう。

申し込み方法

下記サイトから「試験会場」を検索することができます。

https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html

⇒　直接試験会場に問い合わせて試験日程、申し込み方法を確認する。  

「Pythonエンジニア基礎試験」では、直接試験会場のパソコン教室に出向いて書類作成と支払いを行いました。

同じです。

費用

一般価格　11,000円（税込）

学割価格　5,500円（税込）

時期

教室によって受験できる日程が異なります。

基本的に年中受験可能で、落ちても再受験可能です。

受験方法

教室に出向いてコンピューター上で実施するCBT（Computer Based Testing）形式で受験します。選択式。

出題範囲

試験範囲は下記です。

「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の内容なので、この本理解できていないと話にならないです。

私の場合は多いので一からやります。同じような人は一緒に頑張りましょう！！

受ける意味があるのか？

受ける意味がある人

・Pythonを使ったデータ分析に興味ある方

データ分析の方面の知識を身に付けるにあたって本資格を通して基礎を学ぶのはありかと。私はこのタイプです。

具体的なNumpy、Pandas等の使い方、必要な数学（微分、積分、確率、行列）から機械学習の入り口までの範囲を網羅しています。

・Pythonの全くの初学者ではないが、どうやって次のステージに行けばいいか悩んでいる方

Progateや初学者用の書籍をやり終えた方が「次の目標」にするにはいい資格かな、と思います。

データ分析や機械学習で使用するライブラリの基本的な使い方や概要を把握することができます。

この資格を取って弾みをつけて自学習に取り組んだり、業務に生かしたりしていくことができる資格かと。

受ける意味がない人

・Pythonに興味もないし、資格増やしたいだけの方

上記の理由であれば特に取る必要はないかと。

資格取得はやみくもにとるのではなく、戦略的にロードマップ引いて取得していくのがベストと考えています。

資格の戦略的取得のガイドライン | じっくりささっとブログ (yama77.com)

勉強方針

全体概要を把握する（全くの初心者の方）  

入門書のようなものを一通り読むことをお勧めします。

主教材はPythonの基本をわかっていることを前提に書かれています。

下記のようなテキストが書店に行けばたくさんあります。

ただ、全く初心者の方は「Pythonエンジニア基礎試験」からの受験をお勧めします。

また、初めに全体概要を身に付けるには動画をお勧めしています。

私もいろんな勉強で利用しています。

※関連記事

Udemyのすすめ

主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を三周

本書籍は主教材でこちらの範囲に則って問題が出されます。

全く同じものは出ません。しっかり理解していないと合格厳しいかと。

また、基本的にはすべてのコードを動かしてみて理解してください。

「Pythonエンジニア基礎試験」の勉強をしてみて、コード動かしつつ理解というのはプログラミングを学ぶ上で絶対やった方がいいと痛感。

結果、そっちの方が習得早いです。書籍見ながらじゃ身に付きません。

エラーの対応などもできるようになります。

Python基礎試験の模試を受ける（週一以上）

下記サイトで模擬試験が受けられます。

実際の試験はこれらよりも難しいとのことですが、模試形式で問題が解けるので重宝しています。

定期的に受けることで大体の実力を把握します。

カバー率は体感で60%くらいかなと

認定模擬問題（DIVE INTO EXAM）

認定模擬問題（PRIME STUDY）

（参考）基本情報技術者のプログラミングの勉強を継続

正直、要求されている内容は違います。

が、こういう似通った分野の勉強を行っていると記憶の定着はいいかと思います。

まじで全然範囲は違いますが。

まとめ

いかがでしたか？

上記方針で勉強進めていきます。受ける人は一緒に頑張りましょう！！  　　→　この方針で合格しました！

あくまで通過点なので

受かることが目的ではなく、全体を完全に網羅した上で試験を基礎力でねじ伏せたいと思います。

で、その後より自由にPythonを使いこなせていければいいなぁと。

いずれは競技プログラミングとかやってみたいなー。

以上です。

お読みいただきありがとうございました！！

また、非ITエンジニア目線でのプログラミング習得に関して記事書いていきます。