pythonでデータ分析を始めていきたいだけど、初心者でも取れる資格はないかな？
難易度とか、効率的な勉強方法も教えてくれると嬉しいな。。。
こんにちは！コウです。
本日はこんな悩みを解決したいと思います。
・pythonエンジニア認定 データ分析試験を受けた理由
・pythonエンジニア認定 データ分析試験の勉強方法と勉強時間
・pythonエンジニア認定 データ分析試験の難易度
・感想
このご時世、pythonでデータ分析を始めたいと考えている方は多いのではないでしょうか？
ただ、何から始めていいか分からない。そんな方にオススメなのが「pythonエンジニア認定 データ分析試験」です。
資格取得を通してデータ分析に必要なpythonの基礎知識を得ることが出来ます。
Contents
pythonデータ分析試験を受けた理由と受験前のレベル
pythonデータ分析試験を受けた理由は2つあります。
試験を受けた理由
- pythonの基礎を身に着けるため
- データサイエンティストに転職するため
やはりデータ分析を業務に使うためにはpythonを使う場面も多いです。
pythonを習得する第一ステップとして、この資格が有効だと感じたので受験しました。
あ、pythonの資格あるみたいだから、それを一つの目標にしよう！」
という感じで勉強を始めましました！
pythonデータ分析試験を受ける前のレベル
受験前のスキルセット
- 理系大学院出身(物理系)
- pythonは業務で使わない。UDEMYで10時間ほど勉強したことがあるだけ。
- 統計検定2級をもっているので、分析に使う数学知識は大体分かる
全くの初心者ではないですが、業務で使っていないので、この資格を通してpythonを基礎から身に着けました。
pythonデータ分析試験の難易度
さて、結論から言うとこの資格合格の難易度は簡単でした。
理由は下記になります。
pythonデータ分析試験の難易度が低い理由
- 4択であるため、答えを絞りやすい
- 単純な数学の問題があるため、得点を稼ぎやすい
- 得点配分を意識して、理解している部分で点を稼げばなんとかなる
4択試験のため、答えを絞り込むことができれば正解率は相当上がります。
また、メソッドの雰囲気さえ覚えていれば解ける問題も多かったです。
試験範囲と考え方
試験範囲は以下のようになります。
その中でも
- numpy15%
- pandas17.5%
- Matplotlib15%
- scikit-learn20%
ということで、実際にpythonライブラリの部分が大きな配点を占めています。
もちろんこの部分が一番難しいですが、pythonデータ分析検定は70%とることができれば合格することが出来ます。
ライブラリの問題で2/4しっかり覚えられれば合格できそうだな、、、！
ということでしっかり問題集を見た上で、「しっかり覚えるところ」と「しっかり覚えなくてもいいところ」を分けて勉強しようと考えました。
pythonデータ分析試験の勉強を始める前に。目的と期限をはっきりさせる。
まずpythonデータ分析試験を取る目的をはっきりさせましょう。
「転職したいから。」または「業務でAIや統計を使って成果を残したいから。」など。
目的がない限り、難しくて途中で心が折れてしまいます。
試験受験日を先に決めてしまいましょう。意外とテスト会場の空きが少なかった！
期限も先に決めてしまうことをオススメします。
「ある程度覚えたら試験日を決めよう！」と私は考えていました。
テキストをある程度覚えたところで、近場のテスト会場の空きを確認してみたところ、ほとんど空いていませんでした。
早めに一か月後くらいに試験日を設定するのが良いと思います。
そこから勉強を始めましょう。
pythonデータ分析試験の勉強方法
私は下記の流れで学習を進めました。
pythonデータ分析試験の勉強方法
- 公式テキストを読み込む(3周 + α)
- PRIME STUDYで予想問題を解く(3回分 × 2度ずつ)
テキストも非常に分かりやすく、初心者にもオススメできる内容でした。
1.公式テキストを読み込む(3周 + α)
まずはこのテキストを購入しましょう。
試験問題はテキストから出題されるので、この本を暗記さえすれば合格可能です。
特にコード模写もせずに、ノートに殴り書きしながら暗記でした！
3周くらいすると、ある程度頭に内容が入ってきます。
そのあとは+αで苦手なライブラリを勉強するのが良いと思います。
体験談：公式テキストはコード模写した方が良いと思う
私はただただ暗記して合格しましたが、しっかりとコード模写して勉強した方が良いと思います。
ただの暗記だとすぐに忘れてしまうためです。
ただの暗記で起きてしまう現象
- np.random.randintってなんだっけ。。。？
- matplotlibでグラフを2個以上書くときどうやるんだっけ。。。？
- 欠損値処理のコード忘れた。。。dropna？ fillna？
受験後にこんなことが多発してしまいます。
できるだけコードは覚えていた方が良いと思うので、コード模写で使えるスキルにしておきましょう。
2.PRIME STUDYで予想問題を解く(3回分 × 2度ずつ)
出典：PRIME STUDY
公式テキストである程度知識がついたら、予想問題を解いていきましょう。
このPRIME STUDYには予想問題が3回分ありますので、それを2周しました。
2周しても分からない問題だけスクリーンショットでエクセルに貼り付け、試験前に再度見直すという作業をしていました。
体験談：PRIME STUDYの予想問題より、試験問題の方が簡単だった
これは個人的な感想ですが、予想問題よりも試験問題の方が簡単でした。
試験問題は計算問題が多かったり、絞り込みやすい問題が多く出題されたためです。
この予想問題で70~80点のスコアが出るようになれば、試験でも合格見込みがあると思います！
補足：知識定着には「UDEMY講座」や「SIGNATEの有料コース」もオススメ
ただ、実際に手を動かして解析してみないと知識が定着しないという方には、UDEMYの講座も良いと思います。
私のオススメは下記になります。
データ分析 【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
この教材はpython環境の構築から、データセットを使った解析まで行うので、python初心者にはもってこいの講座となります。
また、SIGNATEの有料コースもオススメです。
出典：SIGNATE
SIGNATEの有料コースは月2000円かかりますが、コンペの問題を解く流れでコードを覚える特訓ができます。
データ分析を始めたい初心者にはオススメの勉強法となります。
pythonデータ分析試験の勉強時間
さて、私の勉強時間ですが、50時間くらいかと思います。
2週間強の勉強で合格することが出来ました。
試験範囲もテキスト一つだけなので、そこまで時間もかけずにできました。
実際に受験！合格！
合格できました。
個人的に100点かと思っていたのですが、数問間違えていたようです。
まあ、受かったので問題なし！
試験の時になぜか計算用紙をもらえなかったため、行列問題を暗算する必要がありました。
そこだけ戸惑いましたが、他は特に問題なく解答出来ました。
pythonデータ分析試験を受けてみた感想
pythonの分析に必要な基礎知識を身に着けることができ、満足しています。
また、評価値の知識もこの資格で身に着けることができ、今後にも活用できそうです。
今後はscikit-learnの知識を増やし、扱える機械学習モデルを増やしていくつもりです。