はじめに
2020年9月にPython 3 エンジニア認定データ分析試験を受験しまして、合格することができました。
なので、合格するまでの勉強方法や参考書などを、これから勉強する人の参考になればと思い、共有させていただきます。
勉強開始前の自分のレベル
- Python自体は、Udemyの講座で勉強したり、kaggleをやっていたりしたので、ある程度の知識は持ち合わせていた。
- また、Python3エンジニア認定基礎試験も合格しています。
勉強時間
約30時間、14日 (平日2時間)
自分はkaggleなどで多少はデータ分析の経験があるので、この程度ですが、データ分析をまったくやったことない人は、もう少し時間がかかるかもしれません。
おすすめの参考書など
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
お勧め度 ★★★★★
主教材と指定されているだけあって、これだけで十分合格できます。この本の内容をきちんと理解できるようにしましょう。
以下に章ごとのポイントを示します。
1章
データサイエンスといったことから、教師あり学習など機械学習の基礎的な内容になります。教師あり学習や教師なし学習の違いなどきちんと押さえておきましょう。
2章
ここも、あまり難しい内容はありません。データ分析の勉強を進めるうえで、Jupyter Notebookを日頃から活用して、どういうものなのかを理解しておきましょう。
3章
数学をまったくやったことない人には難しいかもしれません。ただ、本番の試験でもそんなに難しい計算問題が出るわけではありません。
数式に出てくる記号やその意味などをしっかり理解することが大切です。
4章
一番の難敵でしょう。
Numpy
きちんとスライスによる配列の操作を理解しておきましょう。出てくる関数も多いので、どの関数を使うと、どのような配列が生成されるのかをきちんと覚えましょう。
Pandas
ilocやlocによる操作、欠損値の埋め方などをきちんと理解しましょう。ただ、実際にデータ分析をしてみないと、イメージが掴めないかもしれませんので、そういう人は、「データサイエンス100本ノック」などに取り組んでみてもいいかもしれません。
Matplotlib
フォントの設定の仕方など、細かな仕様まで聞かれます。実際に自分で、手を動かして、細部まで確認しましょう。
scikit-learn
プログラミングというよりも、分析手法の特徴に聞かれることが多いです。分析手法の特徴や違いをきちんと理解しましょう。出題率も高いので、得点源にしたいところです。
5章
5章はでませんので、注意しましょう。
Python3エンジニア認定データ分析 模擬試験(DIVE INTO EXAM)
難易度としては、実際の試験よりも少し難しいレベルです。
単語の意味を端的に聞いてくるあたりの、問題の出題の仕方がPRIME STUDYのものよりも本番に近いです。
PRIME STUDYと合わせてやると、試験範囲をかなり網羅できると思います。
Python3エンジニア認定データ分析 模擬試験(PRIME STUDY)
お勧め度 ★★★★★
3回分ありますが、文章を変えただけみたいな問題が多々あります。しかし、これをきちんと理解していれば、十分合格を狙えるでしょう。
難易度としては、本番より模擬試験のほうが難しいですが、主教材のすべてを網羅しているわけではないので、主教材と見比べて、取りこぼしのないようにしましょう。
また、出題形式も若干違います。この模擬試験のほうが難しいがゆえに、問題文や選択肢が長めですが、本番はもっと端的に聞かれます。本番で受けるときに、びっくりしないようにしましょう。
