これから何かとQiitaを活用していきたいので、記事の執筆練習も兼ねてCBASを受験した時の流れと結果を共有しようと思います。
受験動機
実務を経験して実際自分がどこまで分かってるのかを知りたかったというのもありますが、本音としては今勤めてる会社の評価に関わってくるからですね...(資格取らな過ぎた)
使用教材
「データ分析実務スキル検定 公式テキスト」
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基本この公式テキストを読み返したり模試試験を繰り返し解いたりしました。今回の学習期間は約10日間（短い）でしたが、もっと時間に余裕があるときは参考書を使って深堀したりUdemyで講義を購入できるので受講してみるのも良いですね。
学習の流れ
● 1日目：学習する順序決め・内容の把握
公式テキストにはKPIツリー作成に始まりデータ分析プロジェクトに関する説明、データの集め方・見方、変数データの可視化法や統計学の基本に加え、Excel・SQL・Pythonを用いた分析方法などデータ分析に関しての解説が例文付きで分かりやすく記述されています。
一度さくっと中身を読んで、先にほとんど知識のないPythonやRの項目から学習を進めることにしました。
● 2～4日目：Python・Rの基本知識の習得
Pythonは学生時代少し触れたことがありましたがRは名前しか知らないレベルなので、少し多めに時間を取ってRを優先して学習しました。環境構築から各関数の使い方、データフレームの作成などまでが画像や表を使って分かりやすく記述されていました。事前知識も何もない状態でのスタートだったのでやや難解でしたが、基本的な部分は抑えることが出来たのではないかと思います。
● 5～8日目：予測モデルの使い方・データ可視化の基本・Excel分析法
この期間は研修や実務内で何回か触れたことがあってもあやふやな部分も多く残っている分野の学習を進めました。正直上3つの項目よりも統計とか機械学習の勉強してる時間のほうが長かった気がします...(統計苦手すぎる)
● 9～10日目：模擬試験を繰り返し解く
ラスト2日間はひたすら模擬試験を解いていました。問題は公式テキストに載っている模擬試験問題とCBASの公式サイトからダウンロードできるサンプダメージをル問題になります。サンプル問題に関しては解答が存在しないので、あくまで問題傾向を把握するためのものになっています。
受験結果は...
さて、実際に受験してきたわけですが結論から言うと「不合格」でした...
点数の内訳としては、
97点満点中、54点（合格評価点：64点）
セクション分析 ：正答率
1.業務目的に応じた適切なKPIツリーの作成：33%
2.データの取り扱いに関する利用規約、法令等の理解：100%
3.データ分析に必要な前処理の理解：100%
4.SQLの基礎の理解：100%
5.データ可視化手法の基礎の理解：40%
6.基礎集計を通じたデータの全体像や質の確認：73%
7.業務目的に応じた適切なコーディング：85%
8.基礎的な統計手法の理解：25%
9.主要な機械学習の概要と使い分けの理解：50%
10.予測モデルの評価と改善手法の理解：25%
11.施策の評価と効果検証の理解：25%
うーん、酷い！
見事なまでに経験があるところとそうじゃないところとで差が出ちゃってます。
予測モデルと施策評価、統計分野の低さがかなり目立ってますね...
1のKPIツリー作成が思っていた以上に正答率が低く地味にダメージを食らってます。
ただ、コーディングやデータ取り扱い・前処理辺りには自信を持ってよさそうです。
全く知識のなかったRについては、学生時代にC,C++を経験していたことと書き方が似ていたこともあって比較的理解が早かったのが幸いしました。
感想
今回は残念な結果に終わってしまいました...
単純に学習時間が短かったことも影響していると思いますが、進め方も見直したほうが良いかなとも感じます。今回の試験でどこが弱いのかが明確に分かったので、十全に準備をして3か月後リベンジしたいと思います...!