はじめに
どーも不定期更新のガジェットぺろぺろです。
この度・・・Python3 エンジニア認定データ分析試験に合格しましたーー！！
結構ギリギリの点数ですし、数学なんかズタボロなんですが、合格は合格です。
正直、かなり嬉しい
と、いうことで合格体験記を記事にしようと思います。
この資格を目指している方の参考になれば幸いです。
かなり長文になってしまいましたが、なるべく詳しく書こうと思った結果です。
受験前の私のスペック
学歴とか
地元の商業高校を卒業。偏差値は52~56ぐらい。
高校卒業後に就職してすぐ退職。そして地元の情報系専門学校に入学
２年間、下記のようなことを学びました。
言語系はC、C＃、VB、Java、PHP、JavaScript等を浅く広く学習
あとはHTMLをコーティングしてWEBページを作ったり、試験対策の授業だったり・・・そんな感じです。
C言語、Java、Access等の資格を学生時代に取得しましたが、取得してから10年以上経過しているのでほとんど忘れています。
業務経験
地元で通信系の会社で働いていますが、プログラミングの実務経験はゼロです。当然、Pythonを仕事で使うことは一切ありません。
AIやデータ分析を活用してシステムやデバイスを作るプロジェクトのリーダーというかマネージャーの仕事をしたことがありますが、発注者としてのマネージャです。要件や仕様を決めて、ベンダーに発注して、契約を締結したり、社内稟議を実施するだけで技術的なことは特に経験していません。
プログラミング経験は？
○学生のときに軽く基礎的な文法を齧った程度。
○仕事でのプログラミングや開発経験はありません。頼まれて簡単なVBAを作る程度です。
○趣味で簡単なプログラムをVB.NETやVBAで作ることはあります。
Pythonの知識
十数年ぶりに受験するプログラミング言語試験。だから、まずは基礎から勉強することにしました。Python3エンジニア認定データ分析試験を受験する前にPythonエンジニア認定基礎試験を受験しました。
基礎試験の合格体験記は以下にUPしています。
Python3エンジニア認定基礎試験は10日間の勉強で合格。合格してから10日間ぐらいはのんびり過ごしてから、データ分析試験の勉強をはじめました。
持ってる資格は？
資格はトータルで100個以上持っているのですが、情報・通信関係の資格だけ列挙しておきます。
＜国家資格＞
○応用情報技術者試験
○基本情報技術者試験
○電気通信主任技術者（線路）
○第二種電気工事士
○工事担任者AI・DD総合種
＜言語系＞
○Python3 エンジニア認定データ分析試験
○Python3 エンジニア認定基礎試験
○C言語プログラミング能力検定 2級
○JAVAプログラミング能力検定 ３級
○ACCESSデータベース試験 3級
<その他＞
○Deep Learning for GENERAL 2021#1
受験したきっかけ
会社でエンジニアとして認められるために分野の異なる資格を２つ取得しなければいけません。
その資格の中で一番簡単そうな資格がPython3エンジニア認定データ分析試験だったので、受験することにしました。
逆に言うと、Pythonや機械学習に特に興味はありません。仕事でPythonを使うこともありません。
学習期間と教材
学習期間
学習期間はざっくり40日ぐらいです。40日もあれば合格点に十分到達することが可能だと思います。
１日平均で1.5時間ぐらい勉強しました。平日も土日も関係なく1.5時間ぐらいです。
トータルで60時間ぐらい勉強したことになります。
ただ、学習期間はあくまでも個人差があるので目安程度にとどめておいてください。
Pythonエンジニア認定基礎試験を合格して、プログラミングをちょっと齧ったことがあって、業務でデータ分析とかシステム開発をしていない状態の私で40日程度です。
教材
まずは下記の公式テキスト（主教材）を購入しました。
試験の出題範囲が下記のテキストに準拠しているので、必ず買ったほうが良いと個人的には思います。
あとはテキストに従って勉強を進めるだけです。
具体的に
Chapterの内容や出題数は下記WEBページで公開されています。
私が各Chapterを私がどのように勉強したか、その感想や後悔していることを紹介します。
Chapter 1 データエンジニアの役割
Chapter1からは５％（２問）出題されます。ぶっちゃけ、当たり前のことが書いてあるだけなので、さらさらと読み飛ばしました。ここは時間を掛けずに読み飛ばしてもいいと思います。
Chapter2 Pythonと環境
Chapter2からは12.5％（5問）が出題されます。勉強時間というか実際に構築に要した時間は５日間ぐらいと記憶しています。
2.1 実行環境構築
実際に手を動かしながら、自宅のMacとWindows端末に仮想環境を構築しました。
2.2 Pythonの基礎
Pythonエンジニア認定基礎試験を合格しているのでサラサラと読み飛ばして終わり。気になったコードをちょっとだけ実際に動かしてみて、動きを確認した程度です。
2.3 Jupyter Note Book
実際に自分のPCでJupyter Note Bookが動くようにインストールをしました。私の場合はそれで満足して次の章へ移ったのですが、マジックコマンドやシェルコマンドをしっかり勉強しておけば良かったと後悔しています。
Chapter3 数学の基礎
Chapter３からは15%出題されます。内容としては私の嫌いな数学とか統計になります。
１週間ぐらい掛けて勉強しました。
これが、基礎なのか・・・と絶望しました。
3.1 数式を読むための基礎知識
基礎的な内容なのでサラッと読み通しました。一応ノートには写経
3.2 線形代数
具体的な公式や数式名を書くと怒られそうなので記載しませんが、内容は一発で理解。あとは計算問題をノートで繰り返し演習して満足しました。個人的に数式とか計算を自力でしっかり解けるように練習したほうが良いと思います。本著でサラッと小スペースで、実際の計算例も書いてないようなところが、実際の試験では出題されたのできちんと全体を押さえて勉強するのをおすすめします。
3.3 基礎解析
ここが私が一番嫌いかつ苦手な内容でした。だから、読み飛ばしたのですが、試験本番ではかなり基本的な内容しか出題されなかったので、ちゃんと勉強しておけば良かったと後悔しています。
細かい数式や計算式は出来なくてもいいから、ざっくりどんな内容か、そして基本的というか代表的な数式を覚えておくと試験で解答出来ると思います。
3.4 確率と統計
内容はすぐに理解できました。内容は難しくありません。書いてある内容を写経して頭に叩き込みました。ここで出てくる単語の意味が理解できないと、Chapter4のMatplotやScikit-learnで苦労すると思いますので、用語と意味をしっかり覚えましょう。個人的にはChapter3でここがいちばん重要なところだと思います。
Chapter4以降は・・・
Chapter4以降もテキストで順調に勉強を進めていたのですが、ある日以下のようなメールが届きました。
Python3エンジニア認定基礎試験のときにお世話になった、「DIVE INTO CODE」でデータ分析試験の教材が公開されたんです。
個人的にはDIVE INTO CODEの教材が自分にあっているし、模擬試験を受けれるし、スマホでスキマ時間に学べるしでメリットしかないので有料会員登録をしました。
https://diver.diveintocode.jp/
月額980円とリーズナブルなので、個人的に一番オススメの教材です。
Chapter４ ライブラリによる分析実践
CHapter4からは67.5%が出題されます。つまり、このChapter4が一番重要ということ。私は数学がズタボロでしたけど、Chapter４がほぼほぼ100%習得出来ていたので、かろうじて合格することができました。
4.1 Numpy
勉強期間は約４日ぐらいと記憶しています。
DIVE INTO CODEのサイトを見ながら、実際にJupyter Note Bookにコードを打ち込んで勉強を進めました。テキストで学習したあとは、小テストを100%になるまで繰り返し解きました。
4.2 Pandas
ざっくり１０日間ぐらい勉強しました。
DIVE INTO CODEのサイトを見ながら、実際にコードを打ち込んで勉強。ノートにも写経。小テストを100%になるまで繰り返し解きました。
4.3 Matplotlib
ざっくり５日間ぐらい勉強しました。
勉強する内容は多いんですけど、かなり簡単な内容なのでさくさく勉強が進みます。実際にコードを打ち込んでグラフを描画しました。なんかグラフが描画されるとテンションがあがりますね！！
今まで文字とにらめっこしてコードを打ち込んでいたのが、グラフィカルになるので！！
内容は簡単で、さらっと基本を押さえれば問題ないと思います。
4.4 Scikit-learn
勉強時間は7日間ぐらい。後半は時間が足りないので読み飛ばしました。実は私のパソコンではうまく動かないコードが合ったので、時間が足りないこともあり読み飛ばして、ほとんどノートに写経するだけの勉強になりました。
ポイントとしては各ライブラリの意義とか意味をちゃんと理解することが大事だと思います。あとはライブラリのインポート、インスタンス化、学習、予測をするにはどうすればいいかポイントを抑えて覚えておけば完璧です。
試験直前の状態
試験直前の状態ではテキストを最初から最後まで学習を終わらせていました。しかし、十分に復習する時間がありませんでした。特に数学に関してはきっちり復習しておけば良かったと後悔しています。
DIVE INTO CODEの模擬試験では概ね800点は得点できるようになっていました。
ただし、試験当日に模擬試験を受験してみると、新しい問題（見たことない問題）が結構増えていたので、試験直前まで模擬試験を繰り返し実施することをおすすめします。
試験当日は
ケアレスミスを無くすため、試験本番を集中して取り組むために、試験当日は睡眠を十分に取りました。
9時〜17時30分までは普通に仕事して、18時30分から試験開始
ぶっちゃけ最初の方の問題が全然わからなくて絶望しました。
心の中でずっと「終わった・・・再受験で1万円か・・・」と思いながら問題を解いていきました。後半になるとほとんど解ける問題で安心しました。
問題を解くときに「後で見直す」というチェック欄があるので、自信がない問題にはチェックを入れて解いていきました。
一通り回答を終えて、見直しをすると「あとで見直す」にチェックを入れた問題が10問
その10問が全部間違ってたとしても合格圏内なんですが、必死に答えを絞り出しました。
また、見直しをすると、自信があった問題でもケアレスミスが3問ぐらいあったので、命拾いしました。見直しって大切です。
試験自体は15分ぐらいで全部解き終わって、念入りにじっくり見直しをして15分
トータル30分で終了です。
試験終了ボタンを押すと、まずはアンケートに答えます。このアンケートが非常にもどかしい。
正直、当落ラインギリギリの自覚があったので、アンケートをさっさと終えて、早く結果を見たかった。
そして、最後に結果が表示されると・・・
うぉぉぉぉぉー！！嬉しすぎる♪♪
やっぱり最初の方の問題は全滅です。最初の方に勉強した内容がすっかり頭から抜けていたので、復習する時間を確保しておけばよかった。とはいえ、出題率の高いChapter4をほぼ完璧にマスターしていたので、そこで得点を大量に稼げてよかったです。
難易度はどうだったか
個人的には、DIVE INTO CODEの模擬試験と試験本番を比較するとほぼ同等か、試験本番のほうがやや難しいと思いました。
ただし、Chapter4のライブラリによる分析実践は試験本番の方が簡単でした。
試験時間には余裕があるので、焦らずゆっくりじっくりと解きましょう。
最後に
長文になりましたが。最後まで読んでくださりありがとうございます。
少しでも参考になればと思いなるべく詳しく勉強方法とか、体験談を書いてみました。
今の所、この資格を仕事で活かす機会はなさそうですが、無事に社内でエンジニアとして認められそうです。
以上、簡単ですがPython3 エンジニア認定 データ分析試験の合格体験記でした〜
Python3エンジニア認定データ分析試験の模擬試験アプリを制作しました。ぜひご利用下さい。 https://python-basic.com