10月1日
下期一日で切りのいいこの日から
アウトプット習慣の定着のため
毎日投稿を開始しますっ!!（断言）
やろうかなぁでやらず終い..
が多い自分の習慣を変えるため
小さくてもいいから習慣を継続したいっ！！
心理学で「ハビットチェーン」という物があり
どんなに小さくてもいいから毎日継続
↓
そしてその結果をカレンダーなどに記録
↓
習慣の継続を視覚的に体感することで、求める習慣を形成
ベイビーステップで積み上げていくので
感想、ご意見、お気軽にいただけると嬉しいです(=ﾟωﾟ)ﾉ
今月チャレンジして無事、合格できた
Python3 のデータ分析試験について振り返り！！
- Pythonデータ試験とは
- 出題内容
- 準備
- 結果
- 感想
###◇Python 3 エンジニア認定データ分析試験とは
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
が実施している民間試験になります。
| ＜概要＞ | |
|---|---|
| 試験名称 | Python 3 エンジニア認定データ分析試験 |
| 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 | 「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）Amazon |
| ※ベータ試験受験のために本試験リリース時と変更があるかもしれません。 | |
| 出題範囲 |
###◇出題内容
社団さんのHPにて出題範囲、出題問題数まで書かれています。
[Amazon]
| 節 | 問題数 |
|---|---|
| データエンジニアの役割 | 2 |
| 実行環境構築 | 1 |
| Pythonの基礎 | 3 |
| Jupyter Notebook | 1 |
| 数式を読むための基礎知識 | 1 |
| 線形代数 | 2 |
| 基礎解析 | 1 |
| 確率と統計 | 2 |
| NumPy | 6 |
| pandas | 7 |
| Matplotlib | 6 |
| scikit-learn | 8 |
###◇作戦
今回受けた試験はベータ試験で ～9/30 までに受験する必要があったため
9/27(金)を受験日に設定。
Python基礎文法試験の傾向が主教材で取り上げた内容が素直に出るとのことだったので、
作戦は
主教材の読込み、jupiterNotebook上でソースの写経
の繰り返し！！
日本語の要件からソースが書ける様になったらスキップして
並べくすべてのソースを自力で再現できる様に練習を繰り返しました。
受験直前は、とにかくテキストの要点を振り返り
- 環境構築方法
- iPythonのコマンド
- JupiterNotebookの動作方法
- 統計_分析など基礎的な数学
- 各ライブラリ（Numpy,Pandas,matplotlib,sckit-learn）の特徴
出題数の多い各ライブラリの特徴の整理は特に重視して行いました。
###◇結果
825/1000点
で合格でした！！
業務経験のない自分としては一発で合格してよかった(^^♪
出題は変化級はほとんどなく、主教材で触れている内容が選択肢にありました。
また、誤りを選択する問題もありましたが消去法で明らかな間違いを探しに行けばスムーズな印象でした。
###◇感想
嬉しいと思える一方で、正直そこまで難解な出題ではなく、
テキストで知った事が素直に出ていた印象です。極端な話、記憶力に自信のある人でも受かってしましたそうなタイプの試験ともいえそうです。
現時点では、
基礎的なPythonの特徴を知り、機械学習やデータ分析で使用するライブラリを触った
と言えるだけという状況です。
大切なのはここから実際に分析してみて自分なりにあーだこーだ言いながら
データをこねくり回してみる経験だと思うので、今後
KAGGLEにチャレンジするか、もしくはサイトのクローリング方法を学習しつつデータ分析する
辺りを進めていこうかなと('ω')