##はじめに
この記事は、python3エンジニア認定データ分析試験の詳しいことは書いていません。
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個人的な勉強方法や勉強時間、感想を述べているだけなので、
そのような内容を知りたい方にとって参考になればと思います。

基礎試験　→ データ分析試験の順番で受験しましたので、
基礎試験をまだ受けていない方、データ分析試験までは自信がないな
と思われている方は、上記のリンクから基礎試験の記事をご覧いただけます。

#投稿者情報
今年（2021年4月）からRPAを使った業務効率化する仕事をやっています。

ただ、ソースを書くというよりかは、ブロックを積み上げて
プログラムを作る感じなので、論理的思考力が全くやっていなかった以前より
そこそこ身についたくらいのよちよちエンジニアです。

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Pythonは趣味で始めたRaspberryPiを使った電子工作をする上で
必要な知識（モジュール、GPIO、pipなど）をつまんで、
なんとか動かせるものを作って遊ぶために、学んでいた感じです。

また、前述した通り、同年4月にPython3エンジニア認定基礎試験を受験し
合格しました。（750/1000点:ボーダー700点）

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・投稿者はそこそこプログラミングの知識を持っている
・バリバリコードを書いているわけではない
・Pythonの基礎知識は一応ある程度

#受験した経緯
職場でPythonを使った機械学習、画像解析を活用したプロジェクトが立ち上がったからです。

趣味でPython使ってRaspberryPiを動かしていたこともあって、
将来的にそのプロジェクトに参加したいと思い、
「とりあえず、基礎的はところは抑えていた方がいいかなー」
ってな気持ちで受けました。

あと、余談ですが、
同年6月に基本情報技術者試験を受験し、落ちてしまったので、
モヤモヤを晴らしたいという気持ちも少しありました。

#勉強方法
調べれば出てくる記事に書いてある、テキスト、模擬試験を使って勉強しました。

##教材
▼テキスト
Python によるあたらしいデータ分析の教科書

この試験の主教材にされているテキストです。

##方法
まずは、力試しにと思いPRIME STUDY（プライム・スタディ）の模擬試験を
ノー勉強でやってみるところからはじめました。

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結果は言うまでもなくズタボロ笑

なので、PRIME STUDY（プライム・スタディ）の第1回模擬試験の
解説を読んで、深堀りして知識をつけていきました。

テキストに書いてあることでは、理解が十分にできなかったので、
ググっていい感じに理解できそうなフレーズや意味を付箋紙に書き留めました。

この付箋作戦は、調べたいメソッドや関数、単語などをパッと見つけるのには
そこそこ役に立ったのですが、あまり見返さないところが５割ほどあったので、
数回見返したのになかなか覚えられない…と言う場面で使うのが
有効だったのかもしれません。（個人的には）

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このインプット学習は総学習時間の半分ほど費やしました。

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しかし、インプットばかりやっていても、本番の攻略はできないので、
ある程度頭に入れたら、ひらすら模擬試験に取り組みました。

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まずは、PRIME STUDY（プライム・スタディ）の模擬試験。

模擬試験の記録は下記の通りです。

実施日	第X回目	得点(100点満点)	合否(70点以上)	その後のアクション
7月7日	第1回目	45点	不合格	解説を細かいところまで読み進める
7月25日	第1回目	97.5点	合格	第1回目の中身を丸暗記した感じだったのですぐ次へ
7月25日	第2回目	72.5点	合格	ささっと回答を確認、振り返りをして次の問題へ
7月26日	第3回目	35点	不合格	間違ったところを確認
7月27日	第2回目	82.5点	合格	間違ったところを確認
7月27日	第3回目	67.5点	不合格	間違ったところを確認
7月30日	第2回目	90点	合格	間違ったところを確認
7月31日	第3回目	92.5点	合格	間違ったところを確認
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一通りPRIME STUDY（プライム・スタディ）の模擬試験を解き終えたので、
次に、DIVE INTO EXAMの模擬試験をやって行きました。

PRIME STUDY（プライム・スタディ）と出題内容が異なる問題が多いかつ、
Python3エンジニア認定基礎試験での体験を元に出題傾向が近いのではという
仮説があったので、試験本番前まで取り組みました。

模擬試験の記録は下記の通りです。

やはり、PRIME STUDY（プライム・スタディ）と出題内容が異なる問題が多いので、
最初は合格ラインに届かないことがあると思います。

PRIME STUDY（プライム・スタディ）とDIVE INTO EXAMをバランスよく
取り組むのが良いでしょう。

##学習時間
基本的には、平日は2時間、休日は5時間くらい学習時間を確保するようにしていました。

▼平日の一部

▼休日の一部

学習開始から試験までの総学習時間は、
90時間程です。　

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Python3エンジニア認定データ分析試験はご自身の都合に合わせて試験日が決められるので、
自信をもって試験に臨める学習時間を確保するのが良いのではないでしょか。

私のは参考程度で見ていただければ幸いです。

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ちなみに学習時間管理は下記のアプリを活用して可視化するようにしていました。
▼一日予定表

無駄な時間が可視化できるので、その時間を学習時間にあてて、
さっさと試験受けてやろうと言う気持ちになれます。

▼studyplus

どのくらい学習したか記録できるのと、学習時間をTwitterにツイートできるので、
色んな人に見られるのがいい刺激になります。

#受験

30分で終了しました。

まあ、そんなに難しくはなかったですが、
「あれ、なんだったっけ？」と
思うところが何箇所かあったくらいでした。

#結果
無事合格。

受験料が１万円近くなので、落ちなくてよかったです。