数学や統計の知識がないデータ分析初心者の私でも、約1ヶ月（30～40時間）の勉強で合格できたので、その勉強法等をまとめました。
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：Python 3 エンジニア認定基礎試験に合格するための勉強法） - 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、Pythonの基本が学べる書籍を読むか、Python 3 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」
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。
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あまりおすすめしません。
細かい数式やプログラムはあまり気にせずに、全体像を掴むことを意識して読み進めましょう。
事前にUdemyの講座などで基礎を学んでいれば、そこまで時間をかけずに読み切ることができるはずです。
DIVE INTO EXAM（模擬試験）
無料で模擬試験が解けるサイトです。
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）
こちらでも模擬試験を無料で解くことができます。
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はずです。
安定して8割以上が取れるまで繰り返し解きましょう。
試験結果と感想
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、データ分析や機械学習に興味があるなら受けてみることをおすすめします。