はじめまして。株式会社エイアイ・フィールドでデータアナリスト見習いとして、データ抽出および分析を担当をしている新卒2年目の「ぼってぃー」です。好きな色は「飴色」です！というのも、私が飼っている猫が茶トラなのでこの色を選びました。
濃い飴色と薄い飴色があるのですが、私が好きなのは茶トラの猫に近い薄い飴色です。是非とも”茶トラの猫”と検索してみてください。癒されます。
この記事では、先日私が受験した「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験の内容や勉強方法、受験当日の注意点などをご紹介いたします。
目次
・はじめに、自己紹介と筆者のレベル
・Python3エンジニア認定データ分析試験とは
・Python3エンジニア認定データ分析試験の出題範囲
・Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法
・受験の感想と注意点
・おわりに
はじめに、自己紹介と筆者のレベル
まずは受験しようと思った背景と、軽く私の自己紹介をしたいと思います。
私は私立大学で観光学を専攻し、AIやエンジニアなど未経験の新卒として入社しました。
業務では主にSQLというデータベースを扱う言語を使用しており、分析に必要な顧客データの抽出などを担当しています。
Pythonは柔軟で汎用性が高く、AIやデータ分析を行う上でもはや必須のスキルになっています。実際に私はPythonを用いて散布図や線形回帰といった、分析用のグラフなどを作成しており、今回取得した資格の内容も実務で非常に役立っています。
またExcelでは扱いきれない大量のデータもPythonを用いる事で容易に加工する事ができ、豊富なライブラリと組み合わせる事で様々な要望に対応する事ができるのも、データ分析の実務においてPythonを使える強みだと実感しています。
今後、抽出したデータにPythonを用いて機械学習による分析を行う機会が増えるので、今のうちに土台を固めておこうと思い、資格試験を受験しました。
Python3エンジニア認定データ分析試験とは
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が開催する民間の資格試験です。
同社のPythonエンジニア認定試験には、Pythonの文法や基礎を問う「Python3エンジニア基礎認定試験」（以下、基礎認定試験）と、基礎に加えて機械学習やデータ分析の方法を問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」（以下、データ分析試験）の2種類があります。
私は1年前に「基礎認定試験」を取得しておりますが、今回受験した「データ分析試験」は前者に比べ、出題内容がより実務的になっているので応用編とも言われています。しかし難易度が飛躍的に上がっている訳ではないので、Python未経験の方でも、基礎を学びつつ最初から「データ分析試験」に合格する事も十分に可能だと思います。
試験形式は両試験ともコンピュータを利用したCBT（Computer Based Testing）という形式で、全国のテストセンターで通年受験する事が可能です。
「データ分析試験」の受験料は￥11,000となっており、試験時間は60分で、
40問のうち7割正解が合格基準とされています。試験結果は当日すぐに分かります。
初めて受験される方は、受験予約に際してOdyssey-CBTに登録(無料)する必要がありますので、早めに準備を済ませておきましょう！CBTはPythonの試験に限らず、統計検定などにも対応していますので、登録すると何かと便利になります。
Python3エンジニア認定データ分析試験の出題範囲
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によると、Python3エンジニア認定データ分析試験の出題範囲は主教材である翔泳社出版の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から、以下の割合で出題されます。
まず始めに、「1)データエンジニアの役割」と「2)Pythonと環境」は比較的、問題の難易度が低めであると感じました。ここを落としてしまうとかなりの痛手になるので、確実に点を拾えるようにしましょう！
また「3)数学の基礎」に関してはベクトルや微積分といったグラフを用いた問題が多く、僕のように高校1年生から文系で高校数学が苦手な方は少し苦戦するかもしれません。数学の参考書などが手元にない場合は、YoutubeでTryITの数学動画などを教材にすると良いです。
最後に「4)ライブラリによる分析実践」は、上記の出題割合の通り、出題数が多いです。特にpandasやMatplotlibは実際にデータ加工を行う際に、どのようにコードを記述するかを問う問題が多いので、他の問題よりも注意深く読む必要があります。試験会場ではメモ用紙が渡されるので、頭の中だけで処理を追うのが不安な方は、変数の状態や、配列の中には何が入っているかなどを逐次メモすると良いかもしれません。
また出題の順番はランダムですので、回答に詰まったらスキップして後回しにするなど、最後の見直し時間を作ためにテンポよく解き進めることをオススメします。CBT形式の試験は各問題に後から見直しできるように、チェックをつけておく機能があるので、不安な問題には逐次チェックを入れ、最後に一気に見直す事も可能です。
Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法
ここからは、私の試験対策について共有します。
まず最初に私の場合、勉強期間は２週間で合計30時間の勉強、勉強の教材費0円でした。先程、出題範囲は主教材の通りと記述しましたが、公式テキストが無くとも試験に合格する事ができます。
私は手元に公式テキストが無かったため、Web上に公開されている模擬試験や解説を基に勉強を進めました。後述する模擬試験の正答率が9割を超えるまで繰り返し復習しました。学習時間は2週間（平日は2時間・休日は3時間）で合計約30時間ほどでした。
※恥ずかしながら私には優柔不断なところがあるので、予めタイトなスケジュールで試験日を申し込む事で、勉強意欲に拍車をかけるようにしました。余裕をもって進めたい方や、基礎認定試験も一緒に受験される方は、1ヶ月以上は勉強時間を確保した方が良いと思います。
以下が実際に使用した教材と勉強方法です。
模擬試験、自分で記述、処理を確認、自分でまとめるという勉強の仕方をしていたので、概ね以下の順番で利用しました。
・Prime Study
無料の模擬試験が3回分用意してあり、うち1回目には充実した解説も掲載されています。問題や難易度も本番に近しいものとなっており、テストの感覚を掴む意味でも非常に重宝しました。1～2回目までは繰り返し解いても構いませんが、反芻するうちに問題自体を覚えてしまいがちです。本試験前の最終チェックの為にも3回目は最後の方に残しておく事をオススメします。
・DIVE INTO EXAM
会員登録（無料）が必要ですが、こちらも非常に有用な教材です。
複数パターンの模擬試験が用意してあり、ランダムに問題が出題されます。難易度は本番よりやや高めの印象を受けました。記述するコードや出力結果を問う問題が多く、先述したPrime Studyとは毛色の異なる問題も出ますので、本試験でのコードを用いた問題の対策に役立ちます。しかし問題の解説はなく、回答のみなので下記の教材と併用して理解を深めていく必要があります。
・Jupyter-Notebook
Pythonなどの言語をブラウザ上で動かす事ができるソフトです。実際にPythonを自分で動かしてみる事で、処理の理解や実践的な知識が身に付きます。Jupyter-Notebookは、AnacondaからPythonとセットで無料インストールする事が出来ます。まだPythonの環境が整っていない人向けに、環境構築としてもオススメです。
・Online Python Tutor
コードの処理を可視化してくれるサイトで、コーディングと実行を全てブラウザ上で無料で行えます。コードがどのような流れで処理されているのかを段階を踏んで確認できますので、問題の解説だけでは理解できない部分の確認にも有用です。コードに対する出力結果の原因をキチンと理解する事で、試験の問題文に囚われない実践的な知識が身につきます。
・自分で作成したまとめテキスト
学習の際に要点や苦手な部分をまとめる事で、知識の定着に役立ちます。Windows環境であればOne Noteを使うと、実際の本のように効率よく書きまとめる事ができるのでオススメです。またこういった行為はアナログでいう「ノート書き」に通じるものがあるので、極力コピペはせず、頭に刷り込むように意識しながらタイプするよう心掛けました。
受験の感想と注意点
受験当日は、身分証と自分のCBTのログイン情報を忘れずに用意しましょう。
会場に到着後、身分証を用いて受付を済ますと指定のPCに案内されます。そこでCBTにログインすると自分が受験する資格が表示されるので、準備が整い次第始めます。早めに終了した場合は制限時間内の退席も自由となっています。試験後は受付にて結果用紙を受け取り、受験完了となります。
本番では全くの予想外な問題も数問出ましたが、概ねそれぞれの模擬試験に近い内容だったと感じます。きちんと主教材の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」も勉強すれば更に高得点が狙えると思います。
問題の難易度は様々ですが、即答できるものもあるので、そこで稼いだ時間を他の問題を解く時間に充てるように心がけ、本番ではテンポよく解き進めつつ、不安な箇所は最後の見直しでじっくりと再考慮するスタイルで進めていき、結果的に2周分の見直し時間を確保することができたので、前述の通り、見直し用のチェック機能を活用することをオススメします。
おわりに
2週間の勉強期間のうち「通勤時間は必ず勉強する」など、生活の中にルーティンを織り交ぜる事で、ペースを保ちながら継続する事ができました。
またエイアイ・フィールドには資格取得支援制度があり、合格すると受験料や奨励金の支給があります。こういった報酬も僕の勉強意欲を後押ししてくれました！
データやAIを扱う方は、勉強して損はないので、Python3エンジニア認定データ分析試験を受験してみてはいかがでしょうか？
本記事が受験を検討されている方の参考になれば幸いです。
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