近年、AI・機械学習やクラウドなどで利用され、人気を集めているプログラミング言語Python。このプログラミング言語に関する資格「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を取得しました。
この記事では資格「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の概要、私の行った学習方法、試験の申込・当日の流れについて、解説します。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の概要
まずは、この資格の概要を説明します。
資格の概要
| 種類 | 民間資格（一般社団法人Python エンジニア育成推進協会が実施） |
| 内容 | Pythonを使ったデータ分析の 基礎や方法を問う試験 |
| ITSS | 職種：ソフトウェアディベロップメント、 専門分野：応用ソフトのレベル1 |
試験の概要
| 試験時間 | 60分 |
| 出題内容 | 40問（すべて選択問題） |
| 合格ライン | 正答率70% |
| 開催時期 | 通年 |
| 受験料金 | 一般価格：11,000円（税込） / 学割価格： 5,500円（税込） |
| 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 |
出題範囲
翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の内容から出題されます。問題数および出題率も公開されています。
| 章 | 節 | タイトル | 問題数 | 出題率 |
|---|---|---|---|---|
| 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 | 0.0% |
5章は出題されません。試験対策という意味では学習しなくて大丈夫です（私も読みませんでした）
1章～4章に関してですが、強いて言えば、以下です。
- 2章-2節「Pythonの基礎」は下位資格「Python 3 エンジニア認定基礎試験」で学習する内容と一部重複している。
- 4章「ライブラリによる分析実践」の出題比率が高い（4章合計で67.5%）
2章-2節「Pythonの基礎」の内容ですが、一部重複しているとは言え、初めて出てくる内容もあります。結局、学習しないという選択は出来ません。
4章「ライブラリによる分析実践」の出題比率が高いことについてですが、「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を確認してみるとわかりますが、普通にページ数が多いです。
具体的には4章（つまり出題範囲の）最終ページが268ページ。3章最終ページは88ページ。つまり、4章は268-88=180ページあります。これは、4章180ページ÷出題範囲268ページ×100＝67.2%になり、見事に出題比率（67.5%）と同じになってしまいます。
結局、どの章を重点的に学習すれば得というのはなく、1章～4章はまんべんなく学習することになります。結論的なことが言えるとすれば「5章は読まなくてよい」だけです。
学習方法
私は、まず、本を読みました。
次に模擬試験を受け、間違った部分（自分の弱点）を再学習する を繰り返しました。
順に説明します。
本を読む
出題範囲である翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を読みます。
私は、まず、気になっていた3章「数学の基礎」をサッと流し読みしました。結果、「いや、これは無理・・」と心が折れかけました。高校～大学初等の数学らしいです。線形代数、基礎解析、確率統計って「いや～昔、勉強したんだろうけど覚えてるわけない」です。で、じっくり読んでみると「覚えてない？そもそも習ったか？多分、習ったことないな」に変わりました（笑） ただ、文系出身かつ何十年か数学から離れていた私でも、繰り返し読んだり、ググったり、模擬試験を受けたりすると何とかなりました。ここで言っておきたいのは「数学から離れていた人でも何とかなります。あきらめなくてよいです。」ということです。
他の章は環境やライブラリの使い方を覚えるのみです。プログラム初心者やこれの下位資格である「Python 3 エンジニア認定基礎試験」を受ける人の一部には、理屈も必要だと思いますが、こちらの「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受ける人は理屈はわかっていると思います。ついては、覚えるのみです（笑）
偉そうに言いましたが、私は３回ほど読み返しても「覚えるのみ」がウ～ン？でした。正確に言うと「覚えられない、理解できない」ではなく、それなりに覚えているのですが、なにか腹落ちしない、「大丈夫」「完璧！」という感覚になれない感じでした。おそらく、実務経験がない（私はPython使用プロジェクトに従事したことがない）ことも原因だと思います。しかし、急に「実務をさせてほしい」と言っても担当プロジェクトをすぐに変更してもらえるわけありません。
で、これ以上、本を読み返しても自信を持てるところまでいける気はしないし、実務ができるわけでもないため、模擬試験を受け、記憶に残る問題の数を増やすことにしました。
模擬試験を受ける
無料模擬試験としてこれらがあります。
「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の時、私はPRIME STUDYさんだけ利用させてもらったのですが、今回の「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」においては、DIVE INTO EXAMさんも利用させてもらいました。
これは、先にも書いたように記憶に残る問題の数を増やそうとしたためです。
試験を受けてその正解や間違いに対して「そうだよな。この回答になるよな」とか、「えっ？間違った？なぜ？ あっ！勘違いしてた。確かに正答どおりのことが記されている！」とかって記憶に残りますよね。この数を増やそうとしました。このやり方は良かった（合格の近道になった）と思っています。
ちなみに模試の難易度ですが、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の時、PRIME STUDYさんのものは本試験より難しく感じたと書きましたが、こちらの「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」はそうでもなかったです。
というのもPRIME STUDYさんの模試より本試験のほうが点数取れなかったんですね。あくまで私の場合ですが、第1回模試82.5点、第2回模試92.5点、第3回模試97.5点、本試験85点（※100点満点の場合／正確には本試験は1000点満点の850点）でした。
第2回、第3回模試の結果から自信満々で本試験にのぞんだのですが、「あれっ？」って感じでした（70点で合格なので別にいいのですが・・）
この結果からは、模試で十分な合格点を取れるようになってから受験することをおススメしたいと思います。
試験の申込～試験当日
試験の申込方法、試験当日の流れについて、説明します。
試験の申込
こちらから試験会場を検索し、申し込みます。また、Odyssey IDを登録しておきましょう。
注）Odyssey IDですが、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」等の受験経験があり、既にOdyssey IDをお持ちのかたは再度の登録は不要です。まだ、持ってないかたは登録しておきましょう。試験の時、Odyssey IDを入力する必要があるので絶対に必要です。
試験当日
※以下は「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と同じです。
- 持ちものはこちらです。
私の場合「OdysseyIDとパスワードを書いたメモ」「運転免許証」を持っていきました（私が行った試験会場の場合、「受験票」はありませんでした。必要な試験会場もあるとのことです。） - 会場に着いたら写真付き身分証明書（私の場合、運転免許証）の提示を求められました。提示して本人確認が終了すると試験中の禁止事項等一通りの説明をしてくれ、パソコンの席に案内されました。
- 試験監督からの開始指示の後、Odyssey ID、パスワードを入力し、試験スタート。
- 試験終了後、アンケート画面になったが、会場に着いた時の説明で「アンケートは特に回答しなくてよい」と聞いていたため、全てスキップ。
- アンケートスキップ後、点数と合否が表示されました（この時点で合否がわかります） ここで試験監督を呼び、「テスト終了したこと」を伝えたところ、別室に行って待っているよう案内されました。
- 別室で待っていたところ、試験監督が「試験結果レポート」を持ってきてくれ、「本日のテスト完了、帰ってよい」旨の話がありました。
資格認定書について
届くまで４週間以上かかりました。こちらなら試験終了直後から合格を証明できます。急ぎで会社に報告したい場合等、利用してはどうでしょうか。
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