はじめに

「Pythonがなんだかよく分からないけど、出来ないと恥ずかしい...」という思いから1ヶ月の集中学習で「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に一発合格することができました。
合格して感じたのは、この試験は「丸暗記」ではなく、「何を・どの順番で・どこまで深くやるか」という戦略がすべてだということです。
本記事では、数学知識ゼロの私が、最短ルートで合格スコアを叩き出した学習の全記録を公開します。

本記事の対象読者

Pythonはなんだかよく分からないけど、キャリアアップのために勉強してみたい方
データ分析試験を受けたいけれど、不安な方
効率的な学習スケジュールを知り、無駄な勉強を省きたい方

本記事のアジェンダ

この記事では、最短合格を目指す皆さんが迷わないよう、以下の3ステップで解説していきます。

Python 3 データ分析試験について
試験の全体像と、「ここだけは押さえるべき」配点の重要ポイント。
学習スケジュールとポイント
30日間で合格圏内に持っていくためのタイムラインと、効率を最大化する勉強のコツ。
受験後の振り返り
実際に受けてみて分かった「試験の罠」と、合格後に実感したメリット。

「自分にもできそう！」と思っていただけるよう、書いていきます!
それでは、いきましょう!

Python3 データ分析試験について

概要は以下の通りです。

試験名称： Python 3 エンジニア認定データ分析試験
資格名： Python3 エンジニア認定データ分析試験合格者
概要： Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験
問題数： 40問（すべて選択問題）
合格ライン： 正答率70％
試験場所： テストセンター
主教材： 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版」（翔泳社）
出題範囲： 主教材である翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」より
以下の範囲と割合で出題

引用:https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

この試験を攻略する最大の鍵は、「主要ライブラリの理解」 にあります。

試験では各ライブラリのメソッドや引数の意味、実行結果を問う問題が大きな比率を占めます。そのため、頻出ツールの使い方を完璧に叩き込むことが、合格への一番の近道です。

私は数学をほとんど勉強していません。しかし、「数学で落としても、配点の高いライブラリ問題で全問正解すれば勝てる」 と割り切り、得点源を戦略的にシフトしたことが合格の決め手となりました。

学習スケジュールとポイント

受験前の私の状態はこんな感じでした。

Pythonは名前だけ聞いたことがある
SQLは少し触ったことがある
数学は高校レベルからかなりうろ覚え

そんな状態でも、結果的にはPythonデータ分析試験に合格できました。

個人的に重要だったのは、以下の2つです。

試験に合格するために必要な知識へ絞って学習すること
不足している前提知識をAIで補うこと

最近のAIは本当に便利で、低コストで優秀な家庭教師がいるような感覚でした。

試験に合格するために必要な知識

実際に受験してみると、Python3エンジニア認定基礎試験よりも、Pythonデータ分析試験の方が学習範囲を絞りやすい印象でした。

1.試験範囲が明確

試験は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されます。
そのため、参考書の内容をしっかり理解できれば、十分合格を狙えると感じました。

2.学習範囲が比較的コンパクト

基礎試験はPython文法全体を広く問われますが、データ分析試験は出題範囲が比較的限定されています。
そのため、短期間でも学習計画を立てやすかったです。

3.数学が苦手でも対応しやすい

試験では多少数学的な問題も出題されます。
ただ、実際には NumPy や pandas などのライブラリ理解が重要でした。
私自身、数学はかなり苦手でしたが、

ライブラリの役割
関数の意味
どの場面で使うか
を重点的に学習することで合格できました。

AIを使った学習方法

私は普段から Google の Gemini を利用していますが、ChatGPTなど他の生成AIでも問題ないと思います。
特に役立った使い方は以下です。

分からない前提知識をAIに質問する
エラー内容をAIに貼り付けて原因を聞く
「初心者向けに説明して」と前置きして質問する

たとえば、

「前提知識がない人向けに説明して」
「素人でも分かるように説明して」
「中学生に教えるように説明して」

また、Pythonコードは Google Colab
に実際に入力しながら学習すると理解しやすかったです。
あとは、ひたすら理解できるまで壁打ちです!!

実際の学習スケジュール

1. 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を読む

私は4章のライブラリ部分から学習を始めました。
実際にGoogle Colabへコードを入力しながら、

実行結果
エラー内容
データの変化

を確認して進めました。

2. PRIME STUDYで模擬試験を解く（2周程度）

特に1回目の模擬試験は、解説をしっかり読むのがおすすめです。
https://study.prime-strategy.co.jp/

3. ExamAppで問題演習（2周程度）

私は初級・中級のみ解きました。
上級問題は省略しました。
https://python-basic.com/

受験後の感想

本試験は、模擬試験より少し難しく感じました。
実際には、ベクトルのユークリッド距離、微分積分の計算問題なども出題されました。
ただし、ライブラリの用途や意味を理解していれば対応できる問題も多かった印象です。
Python初心者でも、学習範囲を絞って対策すれば十分合格を狙える試験だと思います。
これから受験する方の参考になれば幸いです。