##この記事を読むことをおすすめする方
・Pythonを少しでも触ったことのある方
・Python関連で資格を取りたい方
・Pythonに興味のある方
・データ分析に興味のある方
・機械学習に興味のある方
##はじめに
これは生命科学を専攻する大学院生(Python初心者)が、2週間でPython3エンジニア認定データ分析試験に1000点満点中900点で合格したお話です。興味のある方はぜひ最後まで読んでいただけると嬉しいです！
##目次
１、Python3エンジニア認定データ分析試験ってなに？
２、なぜPython初心者でも取得できるのか？
３、2週間の勉強で受かった方法とは？
４、試験本番ってどんな感じ？
５、まとめ
６、参考文献
##Python3エンジニア認定データ分析試験ってなに？
「Python3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提供する民間資格です。名前の通り、Pythonを用いたデータ分析関連の問題が出題され、合格すればPythonでのデータ分析技術の基礎を理解しているということになります。以下に詳細を記します。
| 試験名称 | Python3エンジニア認定データ分析試験 |
| 受験日 | 通年 |
| 受験場所 | 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 |
| 受験料 | 10,000 円(税別) 学割5000 円(税別) |
| 問題数 | 40 問 |
| 試験時間 | 60 分 |
| 試験形式 | 4つの選択肢から1つ選ぶ形式 |
| 合格ライン | 正答率70 % (1000点満点) |
| 申し込みURL | https://cbt.odyssey-com.co.jp/ |
上表のように、試験は通年実施しており、CBTテストセンターの営業日で、かつ、席が満員でない時間ならば、いつでも受験できます。また、CBTセンターが全国にあるため、ご自宅から近い場所で受験できます。
受験料は若干高いので、学生の方は今のうちに受けておくことをおすすめします。
そして、肝心の合格ラインは他の資格試験と同じくらいですが、試験時間が60分で選択肢の問題数が40問であるため、1問1分半のペースで解き進める必要があります。そのため、試験に必要な知識が頭に定着している必要があります。
と、このように、若干プレッシャーをかけてしまいましたが(笑)、安心してください、Python初心者の方でも十分取れる資格なんです！
##なぜPython初心者でも取得できるのか？
では、なぜ初心者でもこの資格を取得できるのでしょうか？実は、この試験、学校の定期テストのように、教材が指定されており、かつ、試験範囲が決まっているんですね！
具体的には、翔泳社の出版している**「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」**から問題が出題されます。この教材はPythonでのデータ分析の基礎がまとまっており、Numpy、pandas、scikit-learnなどのデータ分析用のライブラリを実際に手を動かしながら使うことで、理解を深めることができます。私自身も、Pythonでのデータ分析に関する大まかな知識を取り入れるには良い教材なのかなと思います。
また、教材の目次に合わせて、試験範囲も公開されています。
| 章 | 節 | 問題数 | 問題割合 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 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 | 3 | ||
| 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 | 0.00 % |
問題数・割合まで公開されているのはだいぶ優しすぎますが(笑)、その割合を見ると、4章が試験範囲の半分以上を占めることが分かりますね。読者の中にはお初にお目にかかるライブラリもあるかもしれませんが、教材に従って、手を動かしながら勉強すればしっかりと頭に定着すると思います。
ちなみに、教材の中では、推奨されるPythonの実行環境としてJupyter Notebookが挙げられているので、ご自分のPCでJupyter Notebookが使えるかどうかを確認したほうが良いでしょう(最悪使えなくても大丈夫ですが、、、🚩)。
また、数学の基礎知識に関しては、暗算でできるレベルの計算問題しかでないので、数学苦手な方はご安心を。加えて、5章は現時点では試験範囲外ですが、機械学習に興味のある方にとってはおもしろい内容が詰まっていると思います。
#2週間で受かった方法とは？
自分は大学院で生物を研究しており、データの可視化のためにNumpyやpandas、Matplotlibを使っていました。ただし、特定のデータの可視化にのみ使っていたため、これらのライブラリの機能を使いこなせてはいませんでした。実行環境もJupyter Notebookではありませんでしたし、scikit-learnはずいぶん前にいじったことがある程度の経験値でした。
この経験値にもかかわらず、正直余裕をかましており、教材購入後の2週間後に試験日を設定しました。そのため、教材を読んだときに知らない知識が続々と出てきたときには「これ2週間じゃ足りなくね？」ってなりました(笑)。それでは、私はどのようにして2週間を過ごし、試験に受かったのでしょうか？以下では大まかな2週間のスケジュールを記載します。
1週目(平日)
まず、力試しとして、**PRIME STUDY(無料)**というサイトにある模試(100点満点)を3回分受けられるということで、1回目の模試を受験しました。結果は、60/100。合格ラインが70 %ということで、初っ端からまずまずの出来でした。
その後、とりあえず教材を1日1章読み切ることを目標に、1章から4章まで順に読みました。ただし、4章はボリュームが大きいので、1~2節、3~4節というように分けて学習しました。また、知らない部分が出てきたらマーカーを引くなどして、復習しやすいように工夫しました。ちなみに、今回は時間がなかったので、実際に手を動かしてコードを書くということはやっていません(最悪Jupyter Notebookを使えなくても大丈夫というのはそういうこと、、、🚩)。
1週目(休日)
平日で知識が定着したかを確認するために、平日に受けた模試とはまた別の**DIVE INTO EXAM(無料)というサイトの模試(1000点満点)を受験しました。この模試は１回分しかないように見えますが、ランダムに問題が出題されるため、異なる問題で構成された模試を何度も受けられます。結果は750/1000**。合格ラインの70 %を超えたので、勉強の効果を感じました。
2週目(平日)
最初に受けたPRIME STUDYの2回目の模試を受けました。結果は77.5/100。最初の結果よりも上がっていましたが、合格ラインぎりぎりであったため、教材の復習に取りかかりました。教材の復習では、1週目でマーカーを引いた部分を中心に教材をサラッと読み直しました(１時間で読み終わるくらいに軽ーく読んだ)。教材の復習後、DIVE INTO EXAMを再び受験。結果は、850/1000。復習の効果が出たかに思われましたが、ランダムに問題が出題されているせいか、1回目と同じ問題が数問出たため、あまり過信はできませんでした。
試験前日
PRIME STUDYの3回目の模試を受けました。結果は、90/100。ここでやっと合格できるかもしれないという気持ちになりました。
試験当日
当日は午後からの試験であったため、午前中はDIVE INTO EXAMの模試を受けていました。結果は950/1000。この時点で割と合格を確信していました。
以上が大まかな勉強スケジュールです。要するに教材とPRIME STUDYとDIVE INTO EXAMやっとけば受かります。模試はどちらも無料なのでぜひお試しあれ。
#試験本番ってどんな感じ？
試験本番では、実際にCBTテストセンターに足を運んで、受験しました。受付で身分証を見せた後、デスクトップ型のパソコンの前に座り、試験開始です。試験中は紙やペンを使用できないのでご注意を。私はこれを試験直前に知ったので、冷や汗が出ました💦というわけで、模試の受験では本番同様、紙とペンを使わずに挑むことをおすすめします。
試験終了後は、すぐに試験結果が出て、受付で結果表をもらいます。結果表には、点数はもちろん、１つ１つの分野の正答率まで記載されています。
上図は私の試験結果です。結果は900/1000！模試の結果と同じくらい取れたので、一安心しましたが、Numpyやpandasなど重要な分野の問題を落としているので、まだまだだなぁという思いもありました、、、。
#まとめ
今回は、Python3エンジニア認定データ分析試験の概要と合格のための方法、本番の流れについて見ていきました。いかがでしたでしょうか？これを読んで受験しようと思った方がいればとても嬉しいです。
ただ、この試験に合格したからと言って、例えば、転職に役立つかと言われれば、だいぶ怪しいです(笑)。この試験は、できてまだ日が浅いため、日本に浸透していないのが現実です。また、試験問題も難問というわけではないため、あくまでデータ分析の基礎を理解していることを証明するためのものに過ぎません。Python初心者の方には良い勉強になるかと思いますが、Pythonを実務で使っているような方には物足りなさが残るのかなぁと感じました。
個人的には、海外版のPythonの資格試験「Python Certifications」にも興味があるので、そちらも受験してみようかなと思います。では。。。
#参考文献
Python3エンジニア認定データ分析試験：https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会：https://www.pythonic-exam.com/
PRIME STUDY：https://study.prime-strategy.co.jp/
DIVE INTO EXAM：https://exam.diveintocode.jp/exam