Python エンジニア認定データ分析試験の対策
「Python エンジニア認定データ分析試験」の受験を考えている方へ私なりのアドバイスです。
どんな試験？受けてイイことある？
Pythonを使ったデータ分析の方法を問う試験です。Numpyやpandas、scikit-learnなどのライブラリを使います。合格することで「Pythonを使ってデータ分析できるスキルレベルである」と証明できますし、経産省が定めたガイドライン「ITスキル標準（ITSS)」に、基礎試験とこのデータ分析試験が掲載されているので、「受けておいて損はない」試験だと思っています。
試験の難易度は？
合格率は80%以上です。しっかり勉強して模擬試験で安定的に合格点を出せれば大丈夫でしょう。ただ、基礎試験とは違い「Pythonの基礎文法は理解できていること」が前提になりますので、Pythonを始めたばかりの方には難しいでしょう。
対策本は？
公式の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」が対策本です。試験はここから出題されるので、しっかり読んで実際にプログラムを確認することが重要です。実際の本ではなく、kindle版で十分です。下記リンクから購入できます。
あたらしいデータ分析の教科書
もし、合わせてkindle unlimitedにご加入する場合は下記画像リンクから遷移できます。
おすすめの勉強法は？
人それぞれの勉強法があると思いますが、私の場合は、
- まずは主教材を１度読み切る。（読むだけではなく、掲載されているコードも実際に自分で作成して確かめます）
- １周目でわからなかった、わかりにくかった部分を重点的に復習する。（私はこの教材だけで全てを理解できなかったので、他の方のWebサイトなどを参考に復習しました）
- 初めから読み直す。（２周目です）この時点でまだモヤモヤした部分があれば「なんとなくわかったレベル」まで復習する。
- 模擬試験を受けて理解度を確認する。
- 模擬試験でできなかった部分の復習と読み直しを繰り返す。（模擬試験は何度も受ける）
この流れで一発合格しました。勉強期間は１日１時間の合計約１ヶ月です。（もちろん、勉強しない日もありましたので、だいたいです）
模擬試験は複数の会社からリリースされていますので、色々試してみましょう。Python ED のホームページから各社のリンクに遷移できます。https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
主教材の各章（分野）から出題されますが、「合格ラインは70%以上の正答率」です。よって、全てを完璧に覚える必要はありません。私の場合、最終的には「取りこぼせない部分と、取りこぼしてもしょうがない部分」に分けて勉強を進めました。
まとめ
今回は「データ分析試験」についてお話ししました。基礎試験と合わせてデータ分析試験も受かることで、自分に自信を持つことができますし、非IT企業であれば一目置かれるようなスキルの証明になるのではないでしょうか？（もちろん、IT企業でもそうあって欲しいと願っています）
自信を付けた後は研鑽あるのみです！Webアプリの作成や、さらなる分析手法の深掘りなど、ご自身のスキルを高めていきましょう！
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。