【合格】Pythonエンジニア認定データ分析試験の勉強方法と合格体験記

Pythonエンジニア認定データ分析試験に合格しました。Python基礎試験に引き続き、受験しました。得点は775/1000点で、ギリギリ合格となってしまいましたが（合格点は700）受かったので問題なしです。

Pythonデータ分析試験の勉強方法

前提

• 3週間前に「Pythonエンジニア認定基礎試験」に合格
• 業務では8ヶ月くらいほんのりとPythonを使ったことがあります（主にpandasなど）
• 文系大学→文系大学院。理系は高2から記憶なし。

つかった教材

• あたらしいPythonによるデータ分析の教科書（公式テキスト）
• Youtube動画
  「Jupyter Notebook 超入門」
  「numpy 超入門」
  「pandas 超入門」
  「matplotlib 超入門」
  「中学数学からはじめる微分積分（ヨビノリ）」
  「分散・標準偏差【超わかる！高校数学ⅠA】データの分析 #16」
• DIVE INTO EXAM（模擬試験1回分）
• PRIME STUDY（模擬試験1～3回分）

勉強方法と手順

データ分析試験には、公式指定のテキストがあります。ただ、最初からゼロベースで読んでいくのはしんどいので、まずはYoutubeで関連範囲の動画を探し、見ました。

①Youtube動画で学習

• 「Jupyter Notebook 超入門」
• 「numpy 超入門」
• 「pandas 超入門」
• 「matplotlib 超入門」

公式テキストを読むための心理的ハードルを下げるために、一通り見ました。すべてが知らないことばかり書かれている本って、挫折しやすいので、慣れることが目的です。

そのため、この動画ではきちんと知識を入れる、というわけではなくてさーっと2倍速で聞き流して「なんか見たことある気がする」状態になることを目的に進めました。

• 「中学数学からはじめる微分積分（ヨビノリ）」
• 分散・標準偏差【超わかる！高校数学ⅠA】データの分析 #16

さらに、数学部分についても、概要だけ動画でざっと学習してみました。最悪捨ててもいいかと思ったので、簡単に流し見です。

②公式テキスト「あたらしいPythonによるデータ分析の教科書」軽く読む

どうせ演習なしでただ読んでも覚えられないので、さっと1周、目を通します。

scikit-learnの章では、説明も難しくて数学知識も絡むのでしんどいです。ただ、実際そのあたりが試験で問われるかといえば、そうでもないです。覚えるなら、ランダムフォレストって何か？とか決定木はこういうものだ、とかそういった基礎部分を抑えれば割と十分ではないかという所感です。

③模擬試験

• DIVE INTO EXAM（模擬試験1回分）
• PRIME STUDY（模擬試験1～3回分）

さっとテキストに目を通し終わったら、すぐに模擬試験に取り掛かります。Pythonデータ分析試験のウェブ模擬試験としては、↑の2つがあります（いずれも無料）が、PRIME STUDYの方が試験問題の質が良いと感じました（主観）ので、こちらからやるのがおすすめです。

DIVE INTO EXAMも良いのですが、ちょっと教科書からずれてることがあったり、これ載ってたっけ？的なこともあって少し違和感がありました。もしかしたら単に自分と相性が悪かっただけかもわかりませんが、、。

PRIME STUDYの模擬は全部で3回分あるので、もちろんすべてやるに越したことはないはずですが、間に合わなくて1回分しかできませんでした。

たぶんあと2回分もきちんとこなしていれば、もうちょっと余裕ある点数で合格できたのかなとおもいます。

Pythonデータ分析試験の結果

775/1000点です。1問25点なので、あと3問ミスってたらおちてました。受験料11000円無駄にするところでした。あぶない。

きちんとした認定証は、3週間後に発送予定だそうです。

次はG検定?をやろうかなとふんわり思っていたのですが、ちょっと飽きた感あります。申込〆切まで5日間あるので、いったん考えようとおもいます