Python 3 エンジニア認定基礎試験に合格し、続いてPython 3 エンジニア認定データ分析試験を2ヶ月で取得したときの勉強方法についてお話させていただきます。
目次
Python 3 エンジニア認定データ分析試験とは？
Python 3エンジニア認定データ分析試験は、Python 3を使用してデータ分析を実行する能力をテストするための試験です。この試験は、Pythonの基礎知識、データ分析ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）、データ処理、データ可視化、データモデリングなどに関する知識が問われます。（詳細はこちら）
Python 3エンジニア認定試験は、Pythonプログラミング言語に関する基礎を証明するためのものでしたが、Python 3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonプログラミング言語を使用してデータ分析を行うためのスキルを持つことを証明するための優れた手段です。
試験は、経験豊富なデータ分析者だけでなく、Pythonのデータ分析機能を習得しようとしている人にとっても有用だと思います。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験を受験をした理由
Python 3 エンジニア認定基礎試験に続いて、Python 3エンジニア認定データ分析試験を受験した理由は、前回の基礎試験の学習中にAIやプログラミングの関心が高くなったからです。
今後、仕事でのスキルアップを目指すうえでデータ分析の基礎を学んでおくことは有意義なものだと考えました。
試験の概要
以下、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のホームページより引用いたしますので参考にされてください。Python 3 エンジニア認定基礎試験と同じです。
◆受験方法
受験日：通年
試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター
申込URL：http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html
受験料金：1万円（税別） 学割5千円（税別）
※申込み方法や受験方法、学割に疑問がある場合は、オデッセイコミュニケーションズへ直接お問い合わせください。
※試験内容については公平を期すためにご質問へは一切回答致しません。
※バウチャーチケットについてはこちらをご覧ください。
※学割についてはこちらと、オデッセイコミュニケーションズのQAをご覧ください。
※CBT形式での受験です。筆記用具・メモ帳等の持ち込みは禁止されています。詳しくは当日の持ち物に関するご案内のページをよくご確認ください。
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会より
キャンペーンなどを行なっている場合もあります（グッツのプレゼントなど）。
また学割を受けられることもありますので事前に認定校か確認されることをオススメします！
学習方法
ここで2ヶ月で取得した学習方法についてお伝えします。
学習する上での私の前提知識としては、Python 3 エンジニア認定基礎試験を受験しPythonプログラミングの基礎を知っている状態です。
普段は日中は仕事をしており隙間の時間を利用して学習にあたっています。無理な学習は嫌いなので、休日に主に学習をしています。
学習方法としては、教科書を購入しましたが、ほとんど読まずに模擬試験を受け、わからないところは教科書やPRIME STUDYの動画解説もみて理解を深めていきました。
また、学習はスケジュールが重要のため、自分に喝を入れるためにも先に試験の予約をし、受験日を決めたうえ逆算してスケージュールをたてて受験に臨みました。
| 順番 | 学習 | 詳細 | 時間 | ツール |
| 1 | 教科書を読む | 1週間くらいをかけて、一通り教科書をざっと読みました。このとき、すべてを理解できなかったですが、読み込みが必要だったり理解ができないところに付箋をはり、次に読んだときに把握できるようにしながら一通り読んで流れと全体像（概要）を理解します。 | 10時間 | 書籍：翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」 |
| 2 | 模擬試験 | 模擬試験を無料で提供してくれているところがありますので、お金をかけずにひたすら模擬試験を繰り返しましした。間違えたところは解説や教科書を調べ理解に励みます。 | 10時間 | プライム・ストラテジーの模擬試験 https://study.prime-strategy.co.jp/ DIVE INTO CODEの模擬試験 https://diver.diveintocode.jp/dive_into_exam/2 |
| 3 | 動画解説を見る | 模擬試験で理解できないところは、PRIME STUDYの動画解説を視聴し理解を深めました。 とてもわかりやすく視覚と音を通して記憶できるのでオススメです。 | 3時間 | プライム・ストラテジーの動画解説 https://study.prime-strategy.co.jp/coverage/ |
| 4 | 他の模擬試験をする | 他で提供している模擬試験も同様に繰り返し行います。 模擬試験によって出題の傾向が違うので、模擬試験に慣れるためにもチャレンジします。間違えたところは解説や教科書を調べ理解に励みます。 | 10時間 | トレノケートの模擬試験 https://camp.trainocate.co.jp/map/python/ |
| 5 | 試験前 | 試験の2週間くらい前から出題数の多い章を重点的に学習しました。 第4章「ライブラリによる分析実践」（NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn）の出題数が6割を超えているため、こちらを重点的に学習しました。 | 8時間 |
合格ラインは正答率70％なので、出題数の多い問題（第4章「ライブラリによる分析実践」（NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learn））が重要ですので、ここをマスターしましょう。
理解のできない章があったとしても、出題数が１なら点ても時間を割くのは勿体無いので、出題数の多い章を試験前は重点的に学習することがポイントです。
合格のポイント
模擬試験に力を入れる
基礎試験と同様で模擬試験を受けて慣らすことが重要です。無料で模擬試験を公開してくれているところがありますので、そちらを利用し何度も模擬試験を繰り返し記憶を定着しましょう。
出題範囲と出題数を意識した学習
出題範囲を事前に確認し出題数が多いものを優先的に学習します。出題数が１の章に時間を割くのは勿体無いので、試験直前で理解できない場合は出題数の多い章を試験前は重点的に学習しましょう。
スケジュールをたてる
私も場合ですが、ダラダラ勉強を続けてしまう傾向があるので、先に試験日を決めて予約をしてから逆算してスケジュールをたてました。この日と決めたら、短期集中で学習します。
感想
学習の仕方さえ間違わなければ、短期（２ヶ月くらい）で合格が可能な資格だと思います。
AIのブームに乗り、データ分析試験に合格してのスキルアップを果たしましょう。
ぜひチャレンジされている方は、頑張ってください💪
