Python 3 エンジニア認定基礎試験に合格したので次はデータ分析を受けようと学習している途中経過を残しておこうと思います。
エンジニア認定データ分析試験とエンジニア認定基礎試験の違い
まずエンジニア認定基礎試験とエンジニア認定データ分析試験の違いは何かというとエンジニア認定基礎試験はPythonのみの試験。試験範囲は狭く、python以外の言語を経験した人であれば1週間程度勉強すればいいくらいの範囲の狭い試験です。
エンジニア認定データ分析試験は主にライブラリと数学の試験です。
他の言語をやっていたとしても、ほぼ1から勉強から勉強することが多く時間がかかりそうです。
試験範囲
試験範囲のライブラリは以下の4つ
・NumPy
・pandas
・Matplotlib
・scikit-learn
エンジニア認定データ分析試験の4つのライブラリを勉強してみた
この4つのライブラリが試験問題の**67.5％も占めています。
次に多い問題が数学の基礎問題が15％**となっています。
**合格ラインは70%**ですので、数学の基礎問題をある程度やりつつ、ライブラリに時間を費やせば受かると思っています。
指定教材からは以下の割合で問題が出題されます。
(参考:https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
| 章 | 節 | 章立て | 問題数 | 出題率 |
|---|---|---|---|---|
| 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 | 7.5% | |
| 3 | Jupyter Notebook | 2 | 2.5% | |
| 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 | 17.5% | |
| 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% |
◆受験方法
受験日：通年
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
申込URL：http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html
受験料金：1万円（税別） 学割5千円（税別）
※申込み方法や受験方法に疑問がある場合は、オデッセイコミュニケーションズへ直接お問い合わせください。
※試験内容については公平を期すためにご質問へは一切回答致しません。
◆「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」概要
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）
資格名：Python3 エンジニア認定データ分析試験合格者
（英名：Python 3 Data Analyst Certification）
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：
2018年9月19日発売（税込2,678円）
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）
著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗（敬称略）
模擬試験
こちらのサイトには模擬試験と解説動画があります。
模擬試験は3回分あり、かなりお勧めです。
まだ始めたばかりなのか解説動画は私が見たときの再生回数は12回で、長さは2分くらいと短く説明速度が速いため事前知識はある程度必要だと思います。
個人的にはちょっとわかりにくい動画だと思いました。
私自身まだ本試験は受けていないが、模擬試験を受けた感想としては、もしも普段pythonやデータ解析に関わっていないのであれば必ず模擬試験をやったほうがいいと思います。
良い面として問題の傾向がわかるのはもちろんですが、時間配分が分かることが重要かと思います。
とはいえ、この試験で時間がギリギリだったという記事は見たことがないので問題はないかもしれません。
勉強法
私の勉強法は、ただJupyter notebookで指定教材をポチポチ打ってライブラリを使用しているだけです。
「このように」教材を読むだけではなく実際に使用しないと、記憶するのが難しいかもしれません。
数学基礎が苦手な方は、少し時間をとってUdemyなどで探すと分かりやすい動画があります。
私は以前、機械学習の動画を購入して基礎数学をやったことがあるので（学生の時の記憶はなし）あとは指定教材で十分な気がします。
勉強をはじめたときの感想
今まで業務でpythonを使用したことがほとんどないため、エンジニア認定基礎試験に合格後しばらくするとpythonの基礎さえ忘れてしまっていました。
もしもエンジニア認定基礎試験に合格したばかりの人がいるならば、感覚をあけずにエンジニア認定データ分析試験を受けることをお勧めします。
まとめ
エンジニア認定基礎試験を合格できるレベルの人であれば、おそらく1カ月あれば受かると思います（もう一度言いますが私はまだ受けていない）。
お金のかかる教材は指定教材のみで受かる試験だと思っているので、迷ってる人であれば受けるべし。