この度Python3エンジニア認定データ分析試験に無事合格することができました。
数学や統計の知識がないデータ分析初心者でも、約1カ月（30～40時間）の勉強で合格できたので、これから受ける方の参考になればと思い勉強法等をまとめてみます。
受験時のスペック
- エンジニア歴3ヶ月
- Python3エンジニア認定基礎試験合格済み
（参考記事：Python3エンジニア認定基礎試験に合格したので勉強法をまとめてみる） - 業務でPythonやデータ分析は一切使用しない
- Pythonデータ分析系ライブラリの使用経験なし
- 数学、統計の知識なし
受験理由
- データ分析や機械学習に漠然と興味があった
- Python3エンジニア認定基礎試験の知識が活かせると思った
- 資格を取得すると会社から報奨金がもらえる など
使用教材と勉強法
実際に使用した教材と勉強法について紹介します。
事前に公式サイトで出題範囲と問題数を把握しておくと効率よく対策できます。
※Pythonの文法知識が全くない場合はこれらの教材をやる前にProgateをやるか、Python3エンジニア認定基礎試験の受験をおすすめします。
Udemy「米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座」
米国でデータサイエンティストとして働いている「かめ」さんの人気講座です。
Dockerを使ったJupyter Labの環境構築からデータ分析系ライブラリの使い方までを、実務の視点からわかりやすく解説しているので、データサイエンスの取っ掛かりとして最適な教材です。
私は最初の10日間で、試験範囲であるMatplotlibのセクションまで学習しました。
試験範囲から外れる部分もあるので完全にマスターしようとせず、雰囲気を掴む程度にさらっと終わらせるのがおすすめです。
その後の演習セクションなども面白そうですが、試験範囲からは外れてしまうので飛ばしました。
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
ポチップ各ライブラリの使い方をざっと理解したところで、公式テキストである本書を読みました。
「教科書」となってますが説明はとてもあっさりしてるので、初心者がいきなりこの本から学ぶのはキツい気がします。
数学やscikit-learnの章は最初は難しく感じましたが、細かい数式やプログラムは気にせずに全体像を掴むことに専念するとスムーズに理解できました。
教科書を読むのに10日以上もかけてしまい、模試を十分に解く時間がなくなってしまったのが反省点です。
さっと読んでなるべく早めに模試に移行しましょう。
DIVE INTO EXAM（模擬試験）
Python3エンジニア認定基礎試験でもお世話になったサイトです。
私は時間がなくて2回しか解けず5～7割ほどの得点でしたが、合格点が取れるまで繰り返し解くことをおすすめします。
PRIME STUDY（模擬試験）
こちらも基礎試験に続いてとてもお世話になりました。
解説が非常に充実しており、これをマスターするだけでもかなり合格に近づくことができると思います。
こちらも繰り返し解きましょう。私はなんとか3回分を解き、最後は8割以上を取ることができました。
試験当日と結果
当日は早めに起床して教科書の範囲全てにざっと目を通しました。
これがけっこう効いたと思います。
本試験は思っていたよりも解きやすい問題が多く、約30分で解き終わって退出しました。
こちらが試験当日にもらった試験結果レポートです。
いくつか悩んだ問題もあったものの、結果的に高得点を取ることができました。
直前まで教科書と模試を繰り返したのがよかったと思います。
おわりに
統計や数学の知識がなくて若干不安でしたが、無事合格できてホッとしています。
Pythonのデータ分析系ライブラリの基本的な使い方が一通りわかるので、Pythonによるデータ分析や機械学習に興味がある人は受けてみることをおすすめします。
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