はじめに
この記事は、「Python3 エンジニア認定データ分析試験」を受験した体験をまとめたものです。これから受験を考えているの参考になればと思います。（あくまでも個人の体験まとめなので、参考程度にお読みください）
僕について
CloudCIRCUS株式会社 で、WebAR系プロダクトのLESSAR/CLOSTAのPjM、ファンマーケティングツールのMetaBadgeを担当。他にもAI開発スペシャルチームにて新規商材担当などに従事しています。
PythonはLESSARおよびMetaBadgeのバックエンドで利用しています。
受験のきっかけ
もともとJDLA G検定とE資格を持っているのですが、取得から5年が経過して、せっかく勉強した内容を忘れないようにです。
あと、弊社はAI人材の育成を重点施策として捉えており、AI関連資格取得制度が期間限定で行われ、結構な補助が出るため、という現金な理由です。
Python3 エンジニア認定データ分析試験とは？
公式サイト・関連ページ
- 試験公式サイト（データ分析試験 詳細ページ）
- 受験申し込みページ（オデッセイ コミュニケーションズ）
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 項目内容試験名 | Python 3 エンジニア認定データ分析試験 |
| 受験料 | 10,000円（税別） / 学割 5,000円（税別） |
| 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％ |
| 主教材 | 『Pythonによる新しいデータ分析の教科書』（翔泳社） |
主教材である「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」から約7割〜8割が出題されます。特に「NumPy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」といったライブラリの使い方が重要です。
おすすめの人
- データサイエンス・AIの学習を始めたばかりの人
- エンジニアではないが業務でデータ分析している人
- 「Python 3 エンジニア認定基礎試験」に合格した次のステップ
2027年度からIPAの情報処理試験に「データマネジメント」が新設されるがそれと立ち位置と近く、よりpythonを使った具体的な内容の位置付けだと思います。
参考：https://sikaku60.com/archives/1371
学習方法
学習期間と時間
- 期間：３週間
- 時間：40時間
具体的な学習の進め方
公式テキストのChapter1〜4を一周して概要を掴みます。Chapter5は試験範囲外でした。
- わからない内容はAIに聞きつつ、ノートに書いて覚えるの繰り返し
- pythonソースは実際に動かし、派生パターンをいくつか実行して感覚を掴む
その後、模擬試験を解き、間違った問題と引っかかった問題を集中的に振り返ります。詳しい解説のないものは、問題文をそのままAIに投げて解説させます。
模擬試験
以下のサイトの模擬試験を利用しました。わからない問題が出なくなるまで何度も繰り返します。
試験当日
- CBT方式での受験で博多駅筑紫口音羽テストセンター で受験しました。以前別の試験を受験した時と場所が変わっていたので迷いました
- 受付で手続きを済ませて、荷物やスマホなど全てロッカーに入れて待機
- 呼ばれたら監督官と一緒に入室。みなさん受験中で、マウスのカチカチという音だけがする部屋
- OdesseyIDでログインして、自分の試験を選択
- 開始
- 試験時間は60分。時間配分は以下の通り
- 30分でざっくり回答
- 20分でわからなかったり気になるところをじっくり回答
- 最後に全問チェック
- 終了後、アンケートを回答したら「印刷」のボタンが出てくる。この時点で監督官を呼び（目を合わせたら来てくれた）すぐに結果が出て終了
まとめ・所感
見事合格しました。1000点中の950点だったのでなかなか良かったです。
難易度的には中程度と思います。前提知識が多く必要です。
- 数学であれば線形代数・微分積分・確率統計・行列の計算など
- Pythonは基礎的な使い方を知っていること
- 機械学習に関する基礎的な知識も必要
それを知った上で、 numpy, pandas, matplotlib, scikit-learnの使い方を理解する。これらのライブラリの仕様を知るだけではなく、例えばscikit-learnのStandardScalerクラスについて、どのようなツールでなんのために使うのか？実際に使う際のユースケースを想定した理解が必要となってきます。
試験問題的にはひっかけ問題は少なく、知らなくても問題をよく読めば解けるものも多く、そう言った意味の敷居は低いです。
次は「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」を受験する予定です。実際の業務データをどう扱うか（加工するか）という観点ではこの試験がとても重要だと思っています。