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Python 3 エンジニア認定データ分析ベータ試験に合格したので色々まとめてみた

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が約1年前から今年の夏より開始すると告知していたPython 3 エンジニア認定データ分析試験のベータ試験を受験し、:cherry_blossom:無事合格:cherry_blossom:しました。故に、記憶が薄れないうちに実際に取り組んだ試験対策等の情報をdumpしておこうと思います。

受験の動機

以下の様な動機で受験しました。

  • 機械学習、統計解析に興味が有るので関連知識の習得のため
  • 業務&遊びでPythonを使っているので、ライブラリの使い方を再勉強したいと思ったため
  • 業務でデータ分析を少し前までやっていたため、今後も役立つと思ったため
  • 資格取得が単純に趣味だから
  • 勤めている企業のソフト部門独自の昇任制度用資格リストに名前があったため etc...

本記事執筆の動機

基礎試験(後述)を受験した時に同期からどの様な勉強をしたかしばしば聞かれたため

本題に入る前に

Python 3 エンジニア認定試験には以下の2種類が有ります。(公式ページより)

Python 3 エンジニア認定基礎試験

◆受験方法
受験日:通年
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
申込URL:http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html
受験料金:1万円(税別) 学割5千円(税別)
◆試験概要
概要:文法基礎を問う試験
問題数:40問(すべて選択問題)
試験時間:60分
合格ライン:正答率70%
出題範囲:主教材であるオライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル 第3版」の掲載内容を出題範囲として、以下の比率で出題いたします。また、一般的な知識からも出題されます。

基礎試験はちょうど1年前に受験し合格しました。基礎試験を受験した時の対策についてもこの記事の後半で参考までに紹介したいと思います。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験(策定中)

◆受験方法
受験日:通年
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
申込URL:http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html
受験料金:1万円(外税) 学割5千円(外税)
8/27~9/30期間限定でベータ試験(¥6,480.)を実施 <- 今回はこれを受験
ベータ試験の合格者も認定は策定中の本試験合格と同様の認定となります。
◆試験概要
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:
2018年9月19日発売予定(税込2,678円)
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」(翔泳社)
著者:寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗(敬称略)

試験形式は双方ともCBT(Computer Based Testing)という形式です。試験会場でコンピュータの画面に問題が表示され、ポチポチラジオボタンをクリックして受験します。なお、データ分析試験は日本電気(NEC)のグループ会社のNECマネジメントパートナー株式会社が作成しているとのことです。
参考 : https://www.pythonic-exam.com/archives/news/python_data

出題範囲

指定教材からは以下の割合で問題が出題されます。
(参考:https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

問題数 問題割合
1 データエンジニアの役割 2 5.0%
2 Pythonと環境
1 実行環境構築 1 2.5%
2 Pythonの基礎 3 7.5%
3 Jupyter Notebook 1 2.5%
3 数学の基礎
1 数式を読むための基礎知識 1 2.5%
2 線形代数 2 5.0%
3 基礎解析 1 2.5%
4 確率と統計 2 5.0%
4 ライブラリによる分析実践
1 NumPy 6 15.0%
2 pandas 7 17.5%
3 Matplotlib 6 15.0%
4 scikit-learn 8 20.0%
5 応用: データ収集と加工 0 0%

試験対策

利用した教材(指定教材)

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
寺田 学, 辻 真吾, 鈴木 たかのり, 福島 真太朗 著; 翔泳社; 2018年 (画像はAmazon.comより)

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試験対策と言っても、指定教材を勉強しただけでした。指定教材は簡潔にデータ分析・機械学習についてまとめてあり、これ1冊を読んで、4章の内容を実際にJupyter Notebookで実行して勉強しました。5章については試験の出題範囲外とのことです。ただし、4章までに扱った内容を更に発展させた面白そうな内容なので、試験後じっくり取り組むこととしました。

2020/9/4追記 模擬試験が利用出来る様になりました

筆者が受検した当時は模擬試験が有りませんでしたが、以下のサイトより模擬試験が受験できる様です。本番を想定した演習に活用出来そうです。

勉強時間

日頃から業務や遊びでPythonを利用しているため、既に知識として身に付いてる部分も有りました。実質試験勉強として指定教材を勉強した期間は1週間程度でした。日頃Pythonを利用している方、既に基礎試験に合格している方ならば、データ分析用ライブラリ(Jupyter Notebook, NumPy, pandas, scikit-learn)を実際に手を動かしながら勉強すれば十分合格出来るでしょう。全くPythonについて知識の無い方は後述の参考の内容を参考に基礎試験から挑戦してみて下さい。

実際に受験してみて

問題の内容は公表してはいけないことになっているので、感想程度の内容とはなりますが記載しておきます。

:smile: Pythonを用いたデータ分析に必要な基本的知識の再確認が出来ました。
:smile: 試験は指定教材をやっておけば十分合格点が取れる内容でした。(あくまで著者の主観)
:smile: 最も出題割合の高い機械学習の問題も指定教材の内容が頭に入っていれば解答出来ました。
:pensive: Matplotlibは指定教材の実装が日頃使っている実装と異なるので少し戸惑いました。
:neutral_face: 計算問題も出題され、計算用紙は配布されていました。(計算自体は暗算でも可能でした)
:heart_eyes: 今後はscikit-learnをもう少し掘り下げた勉強で習得して、Kaggle等にも挑戦したいです。

まとめ

Python 3 エンジニア認定データ分析ベータ試験についてまとめてみました。今後、ベータ試験での受験者のフィードバック等も反映した本試験が実施されると思われます。本記事の情報が少しでも今後受験予定の方のお役に立つことを願っています。ご質問や本試験受験してみたけど・・・という情報をコメント欄に頂けると著者としては幸いです。

後日談(2019/11/16追記)

約4週間後に合格証明書が送付されてくる旨を試験後に試験会場で言われましたが、10月末頃認定証が届きました。確かにPython 3 エンジニアデータ分析試験の認定となっています。

IMG_0002.jpg

合格体験記に応募したところ、景品として以下のステッカーが送られて来ました。基礎試験の時にマグカップを貰ったので、今回はデータ分析試験のステッカーを貰うことにしました。折角なのでQiitaのアイコンに採用しました。

DSC_1006.JPG

<参考> 基礎試験の対策

基礎試験はPythonの基本的な文法、ライブラリ等の知識が備わっているかを問う問題が出題される試験です。合格率等の具体的な数値は発表されていないため分かりませんが、かなり高い(著者の主観では7割ぐらい?参考情報)の試験だと思います。但し、基礎試験が合格出来る知識が無いとデータ分析試験を合格するのは難しいと思われます。故に、基礎試験受験時にどの様な対策をしたのか参考までに記載しておきます。

お薦めの参考書

入門 Python 3
Bill Lubanovic 著; 斎藤 康毅 監訳; 長尾 高弘 訳; OREILLY; 2015年 (画像はOREILLY公式サイトより)

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試験問題は同じOREILLYのPythonチュートリアル 第3版の掲載内容から作られている様ですが、個人的に入門 Python 3の方がPythonチュートリアルよりも内容が詳しく、説明が分かりやすいです。Pythonチュートリアルの場合無料版も有ります。

模擬試験

DIVE INTO EXAMのサイトに模擬試験が掲載されています。実際の試験と同じ形式です。問題慣れするのに役立ちます。ユーザー登録が必要ですが、利用料金は一切掛からず無料で何度でも受けられます。本番と同様受験する毎に出題される問題が異なります。(コンピュータがランダムに問題を選ぶため時々同じ問題も出題されます)

筆者は入門 Python 3の6章 オブジェクトとクラスぐらいまでの内容がだいたい理解出来たところで模擬試験を数回解き受験した所、すんなり合格が出来ました。

2020/9/4追記 新しい模擬試験が追加されました

以下のURLから更に3回分の模擬試験が受験出来る様です。益々本番を想定した演習に取り組めそうです。

Reference

y-vectorfield
掲載内容は私個人の見解であり、所属組織を代表するものではありません。
fujitsu
富士通グループのソフトウェア技術者有志により運営しているコミュニティです。
http://www.fujitsu.com/jp
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