プロローグ: 試験への意欲と目標
会社の上司が勉強になったと言っていたからと、会社の目標設定にしてしまったので受験してみました。
一度目で850点で合格だったので、そのときの勉強法などをつらつら書いてみようと思います。
筆者のスペック
- 社会人（IT企業）2年目
- Pythonは軽く触ったことがあるが、業務経験なし
- 3月にG検定合格
- 残業三昧のときに、Python3 エンジニア認定データ分析試験を受験
Python3エンジニア認定データ分析試験とは
Odyssey（オデッセイ）で申し込む、Pythonの基礎からデータの取得・加工、可視化、機械学習の流れや実行方法などが問われるCBT形式の試験です。
試験概要を簡単に。。
概要
- 40問中28問正解で合格（7割）
- 4択
- 試験時間60分
- 受験料：一般11,000（税込）、学生5,500（税込）、再受験での割引などないらしい
- 受験日：通年
- 再受験は2回目に関しては制限なし、3回目以降は前回の試験日から7日間は受験不可
- Odyessy IDの登録必須でちょっと面倒
- 認定テキスト・認定模擬問題・認定スクールなどがある
- 節ごとに問題数が決められているので、山を張るとなったときにありがたい
認定テキスト（私は第2版を買いました）
https://www.amazon.co.jp/Python-E3-81-AB-E3-82-88-E3-82-8B-E3-81-82-E3-81-9F-E3-82-89-E3-81-97-E3-81-84-E3-83-87-E3-83-BC-E3/dp/4798176613/ref=dp_ob_title_bk
詳しくは公式サイト↓
https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam/python3cda.html
試験の準備: 勉強法と学習プラン
勉強期間
3週間前から勉強を開始。
平日は仕事（深夜残業も多々）とごはんやお風呂などなんやかんやを終えて、23時頃から1〜2時頃まで勉強し、
休日は試験前以外はやったりやらなかったりでした。
勉強法
1〜3章（データ分析エンジニアの役割・Pythonと環境・数学の基礎）は1日1章、4章（ライブラリによる分析の実践）は1日1節を目安に読んでいました。
私は一度では覚えられないので、2周＋不安なところ（特に4-4のscikit-learn）を重点的に読みました。
本当は認定模擬試験をやりたかったのですが、時間が取れず、前日に問題を流し見して試験に挑みました。。
試験当日: 緊張と期待
なんの緊張も期待もせず試験会場へ。
私の場合、パソコン教室が試験会場で、同じ試験を受けている方がちらほらいました。
難易度
想像していたより簡単でした。
前日にちらっと認定模擬試験を見たのですが、おそらくそれより簡単だと思いました。
時間配分
問題を読むのが遅い私でも、かなりの時間があまりました。
簡単と言われている試験を舐めて受験して落ちた経験があるので、丁寧めに見直しをしましたが、それでも40分程度は余ったと思います。早めに退場できました。
試験後の感想と次のステップ
それなりにしっかり勉強していたからか、試験自体はかなり簡単だと思いました。
認定テキストの内容に関しても、大半は前提知識のない方でもとっつきやすい内容になっていると思います。4-4のscikit-learnは文章が多く、他の節に比べたら難しく感じるかもしれませんが、機械学習の流れを理解できるので、個人的にはよい勉強になりました。
実装力はまったくつかないので、あくまでPythonや機械学習の基礎を学んでみたい、という方には有益な資格勉強時間になると思います。
読者へのアドバイス: 試験対策のヒント
試験前でとりあえず受かりたいという方は、節ごとに問題数が決められているので（公式サイト参照）、それを見て山を張るのがいいと思います。（一番難易度的には高いであろう4章は逃れられないですが）
時間があるという方で初心者の方は、ぜひ手を動かして実装してみると楽しく深い理解ができる思います。
それなりの知識が既にある方は、流し読み＋不安なところを重点的にやればすぐに受かるでしょう。
おわり
読んでいただきありがとうございました。少しでもお役に立てれば幸いです。
タイトルと見出しはChatGPTに考えてもらいました