Python3エンジニア認定データ分析試験を受けました
合格したので、試験を受けるためにやってきたことを書いておきます。
今後この資格を受けようと考えている人達のためになれば幸いです。
結論から
- 転職などでは役にはたたないと思う（ある転職サイトの資格欄が選択式だったのですが、この資格はありませんでした。）
- Python初心者, データ分析のライブラリについて勉強したことがない方は行う価値あり。（環境構築、ライブラリの使い方が一通り分かるため）
なぜ受講したのか
主に以下3点です。
1. 環境構築や機械学習に興味があった。
2. 業務でPythonを使用しており、ライブラリの勉強がしたかった。
3. 2020年春から基本情報などを受けようとしたが、コロナで中止された為、CBT方式の資格を考えた
試験範囲
Python3エンジニア認定データ分析試験は下記内容で問題が出題されます。ｌ
| 章 | 節 | 問題数 | 問題割合 | |
|---|---|---|---|---|
| 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 | 7.50% | |
| 3 | Jupyter Notebook | 1 | 2.50% | |
| 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 | 17.50% | |
| 3 | Matplotlib | 6 | 15.00% | |
| 4 | scikit-learn | 8 | 20.00% | |
| 5 | 応用: データ収集と加工 | 0 | 0% |
勉強内容
使用した教材はPythonによるあたらしいデータ分析の教科書のみ（画像はAmazonのものを使用しています）
2週間かけて、試験範囲のところを読みました。Codeが分からないところはJupyter NoteBookで実行して、理解しました。
その後、PRIME STUDYで模擬試験を受講。
私の感想だと、この教材のみ勉強すれば合格できると考えています。
以上です！！
この資格を受けてよかった点
- 環境構築など、今まで疎かにしていたところが明確に理解できた。
- 今まで使用していたライブラリでも、使っていない機能を知れた
- 機械学習の導入として、最適かなと感じました。ただこれだけだと
反省点
模擬試験で安心していたのですが、過去問ではないため、出題内容が少し違いました。
そのため結構ギリギリで合格した形でした。
私が元々知識が薄かった環境構築とJupyter Notebookが正解率が一番低かったです。
どれか得意な分野を作るのではなく、きちんと全体的に勉強した方がよいかなと（当たりまえか・・・）。
今後について
今後は統計の勉強と基本情報と応用情報の勉強をしていきたいと考えてます。
それが終わったらコンペに出たいですね！
また何かあったら、記事にしていく予定なので、宜しくお願いします。