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Pythonエンジニア認定データ分析試験の勉強方法!参考書はコレ

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Pythonエンジニア認定データ分析試験を受けてみたい

と思うけど…

『効果的な勉強法は?』
『参考書は何を読めばええのん?』
『試験の難易度や勉強時間はどんなもん?』
『無料の模擬試験サイトはドコ?』

このような疑問に答えます。


SEおっさん
SEおっさん
SE歴20年のオッサンが詳しく解説するぞい!
※保有資格
OracleMasterGold/JavaWebコンポーネントディベロッパ/応用情報技術者/簿記2級/Pythonエンジニア認定データ分析

データ分析試験を975点で合格したSEオッサンですが、疑問の度にググるという非効率な学習でした。
皆さんには合格への最短ルートを歩んで欲しいので勉強法をまとめました♪

Pythonエンジニア認定データ分析試験の効果的な勉強方法

Pythonエンジニア認定データ分析試験の効果的な勉強法は色々ありますが、
オッサン的に最重要と思う4つのマインドをご紹介します。

1番初めに言いたいことは…

『完璧を求めるな!』

2番目に言いたいことは…。

『繰り返したら、わかる時がくる!』

3番目は…

『楽しもう!』

最後は…

『他人と比べない』

よく考えたら、どんな勉強にも当てはまりそうな気がしますね。

SEおっさん
SEおっさん
これを踏まえて、本題に入りぞい♪

Pythonエンジニア認定試験には基礎試験とデータ分析試験があります。
基礎試験は文法でデータ分析試験は文字通りデータ分析メインの試験です。

試験に合格するためには学習コスト(時間)が必要。
オッサンが1ヶ月で合格できた勉強法をご紹介します。

1ヶ月で合格できた勉強法
  1. 試験範囲を確認する

    Pythonエンジニア認定試験の公式サイトで確認できます
    第5章(応用: データ収集と加工)は出題されないので飛ばしてもOK

  2. 認定教材の参考書を読む

    認定教材は翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」です
    初めは「概要を掴むこと」に主眼に置いて、わからん箇所はスキップでOK。


    Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

  3. 認定教材のコードを実行する

    認定教材のコードのダウンロード先(翔泳社のサイト)からデータをダウンロード
    ダウンロードしたコードをJupyter NotebookやGoogle Colabratoryで実行し結果を確認します
    DLしたコードの拡張子ipynb(notebook形式)です

  4. 無料の模擬試験を解く

    無料の模擬試験サイト3つ…本試験との難易度の違い(個人的な感覚で)
    DIVE INTO CODE…本試験に近い難易度
    プライム・ストラテジー…本試験よりムズいよ~
    トレノケート…本試験よりムズいよ~

  5. ②~④を繰返して、あとチョイなら試験に申し込む

    合格ボーダラインと思ったら、受験日を決めて申込みんで試験料を払っちゃう
    →ケツカッチン効果で頑張れる

※②~④は繰返し学習し、わからん箇所を埋めて行きます

もうちょっと詳しく教えて!
たろちゃん
たろちゃん

SEおっさん
SEおっさん
よっしゃ!
わかりやすく解説するぞい♪

Pythonデータ分析試験の勉強法① 試験範囲の確認

Pythonエンジニア認定試験の公式サイトに試験範囲と出題率が掲載されています。

出題範囲と出題率はこんな感じ(2022年8月時点)

・「 Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 」をベースに出題

たろちゃん
たろちゃん
5章は0%!

そう。
第5章(応用: データ収集と加工)の出題率0%なので、出題されません。
すっ飛ばしてもOKです。
これだけで学習コストはグンとさがります。

初めに試験範囲の分析をするのがいかに大事かわかりますね。

更に分析してみよう!
SEおっさん
SEおっさん

参考書の目次で、章・節ごとのページ数を求めます。
出題数も公式サイトに掲載されてます(先ほどの表)
出題数/ページ数で1ページ辺りの出題頻度がわかるんです。

先ほどの表にページ数と出題頻度を追加して、出題頻度の高い順に並べるとこんな感じ。

出題頻度の高い順に並べた結果を眺めてみると…

1~4章の出題頻度は0.10~0.25の範囲ですね。
まんべんなく出題されてそうです。

つまり、
5章は出題されないので飛ばしていいけど、
それ以外の章(1~4章)は勉強が必要
と言えます。

強いて言うなら、
2章1節「実行環境の構築」は[出題頻度:0.1]で[問題数:1]なので飛ばしても良いかもしれません。

たろちゃん
たろちゃん
なるほど!
闇雲に勉強を始めなくて良かったよ

ただ、出題頻度と勉強の面白さは別ですよ。
5章はスクレイピングなど実践的な内容なので読んでて面白いです。
合格後でも良いので、ぜひ読んでみてください♪

また、
Pythonエンジニア認定試験には基礎試験とデータ分析試験があります。
基礎試験は文法に関する試験で、データ分析試験は文字通りデータ分析に関する試験です。
本記事はデータ分析試験の内容です。基礎試験は下記からどうぞ♪

Pythonエンジニア認定基礎試験の勉強方法!参考書はコレ



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Pythonデータ分析試験の勉強法② 参考書を読む

Pythonエンジニア認定データ分析試験で最も重要な参考書は…

認定教材である翔泳社の「 Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 」です。

この参考書は「イケてるところ」と「イケてないところ」があります。

イケてる・イケてないところ
  • イケてない

    索引が少なすぎる
    (調べたいページがわからないので章ごとに追いかけるか、ググるしかない)

  • イケてる

    翔泳社のサイトで参考書のコードがダウンロードできる
    ダウンロードしたコードを実行して試せるので便利!
    (詳細は次の章をご参照)

索引が少なすぎる困ったちゃんな参考書ですが、
参考書の内容が試験にそのまま出る問題も多いので効率的に学習できます。

たろちゃん
たろちゃん
おぉ!!
この参考書は重要だね

前節で説明した、出題範囲と出題率を頭において参考書をINPUTしましょう。
(5章は出題されないので、読み飛ばしてOKですよ♪)

最短ルートで合格するには
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の読込みは必須です。

5章は飛ばしても良いので、まずは1~4章は読んでみましょう。

Pythonデータ分析試験認定教材の参考書を読むコツ

冒頭でも述べましたが参考書を読むコツは…

『完璧を求めるな!』

です。

初見で意味をわかりながら学習するのは、他の言語をマスターした人でも結構ムズい
(プログラミング初心者ならムズすぎるかと)

特にサポートベクターマシン(SVC)のコードは難解です。
ある程度、読み飛ばすスキルも必要でしょう。

2回目・3回目と読み進めるうちにわかってくる部分がでてきます。
伸びシロを残しておきましょう。

SEおっさん
SEおっさん
『初めは全体像をつかむ』
これが合格への奥義じゃ!

また、

Pythonエンジニア認定試験の公式サイトで参考書プレゼントキャンペーンを実施しています。
SNSやブログで受験宣言すると参考書を自宅へ送ってくれるのです。

オッサンもキャンペーンで、基礎試験とデータ分析試験ともに無料で参考書をGetできました。
頑張れって言われているようで大変励みになりモチベUPした記憶があります。

いつキャンペーンが終了するか不明ですが、今のところ期限が延長され続けてます。
Pythonエンジニア認定資格がメジャーな資格と世間に認識されるまで、
しばらくキャンペーンの延長は続くんちゃうかな~(外したらゴメン)

Pythonデータ分析試験の勉強法② コードを実行

指定の参考書「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 」をひと通り読んで全体像を掴んだら、次は実際に参考書のコードをPCで実行してみましょう。

参考書のコードをPCで実行する手順を紹介します。

参考書のコードをPCで実行する手順
  1. 参考書コードのダウンロード

    ダウンロード先(翔泳社のサイト)
    DLしたコードの拡張子ipynb(notebook形式)です

  2. ダウンロードしたコードを実行

    Google ColabratoryやJupyter Notebookで実行して結果を確認

コードの実行は、Jupyter Notebookを実行するのが1番良いです。
AnacondaをインストールするとJupyter Notebook等、必要なライブラリは揃ってるのでオススメ。

たろちゃん
たろちゃん
でも…
環境構築ってメンドクサイ

わかりますよ。確かに環境構築は泥臭く時間がかかりますよね。
そんなワガママちゃんな貴方には「Google Colabratory」がオススメです。
「Google Colabratory」は環境構築が一切不要。
コード(拡張子ipynbのnotebook形式)はGoogleドライブへ保存すると、Google Colabratoryで実行できます。

環境を作る時間が惜しい時は
Google Colabratoryじゃ♪
SEおっさん
SEおっさん
やさしいGoogleColaboratoryの使い方【5つの基本】
やさしいGoogleColaboratoryの使い方【5つの基本】
こんにちは! 社内でAI技術力がある奴と思われたら… イチモク置かれる存在となるので、降格や左遷のブラックリストに載りにくいですよね。 (もちろん、昇格するチャ.....

Pythonデータ分析試験の勉強法④ 模擬試験を解く

模擬試験はメチャクチャ有効です。
なぜかといいますと…

『本を読んでも眠くなるから!』

模擬試験はゲーム感覚で緊張感があるので、眠くなりません。
無料の模擬試験サイト3つを紹介します。

無料の模擬試験サイト
  1. DIVE INTO CODE

    問題の難易度が本番試験に近い
    ・間違った所が見直しやすい(ログオフしてもOK)
    ・会員登録が必要
    ・80問からランダムで40問を出題
    ・他の無料模試もある(応用情報など)

  2. プライム・ストラテジー

    ・問題の難易度が本番試験よりムズい
    ・会員登録は不要だが、毎回メルアドと名前の入力が必要
    ・間違った所が見直しにくい(回答がメールなので)
    ・模擬試験は3回分ある
    ・第1回は解説のウェブや動画がある(動画とウェブはサクッとわかりやすい)

  3. トレノケート

    ・問題の難易度が本番試験よりムズい
    ・会員登録が必要
    ・間違った所が見直しやすい(ログオフしてもOK)
    丁寧な解説ついている
    ・模擬試験は1回分ある

※基礎試験にはリーディング・エッジの無料模試がありますが、データ分析試験は無いです。

認定教材の参考書ばっか読んでてもつまんないし眠くなります。
無料の模擬試験をやって間違った所を、参考書で復習するんです。
これだと眠くならず、やる気もUP!

模擬試験で良い得点を出せるようになったら、主教材も読み込みを行えばOK
模試で良い点をだせたら、主教材もナントカ読み進めることができます。

たろちゃん
たろちゃん
繰り返し学習で
記憶を定着させるんだね!

あと、
無料の模試だけでは本試験をカバーできません。
模試ばっかやって満点に近くても本番で違う問題だった…
なんてオチにはならないように、主教材もガンバッテ繰り返し読みましょー♪

ここで1句
『気をつけよう、模試ばっかで、過学習』
SEおっさん
SEおっさん

Pythonデータ分析試験の勉強法⑤ あとチョイなら試験を申込む

勉強法といえるか微妙ですが
『もうチョイ頑張ったら合格できそうだな』
と感じた段階で、先に受験日を決めて、試験料を払っちゃう。
これが時間短縮には効果的です。

なぜかといいますと…
受験日を決めてしまうと、ケツカッチンで頑張れるので学習効率があがるからです。
人間は追い詰められたケツカッチン状態では、ノルアドレナリンという脳内物質がでて集中力が高まるそうです。

オッサンはギリギリの状態にならないと、重い腰があがらないタイプなので強制的に受験日を決めて試験に臨みました。
確かに締切効果は絶大でパフォーマンスはアゲアゲ。
良い形で受験日を迎えることができたのです。
ただ、受験日を設定するときに余りに遠い日を設定するとケツカッチン効果は薄れると思います。
オッサンの場合は5日後に設定しました。

たろちゃん
たろちゃん
でも、
落ちたらどうしよう…


確かにこの方法で合格するとは限りません。
もちろん落ちる可能性はあります。

Pythonエンジニア認定データ分析試験の受験料は
11000円(税込)
です。決して安くありません。
『不合格だった場合、会社に補助金申請し辛くなる』
という点もは問題点と言えるでしょう。

「落ちました」と申請をするのはカッコ悪いですよね。
もちろん不合格でも会社から資格受験の補助金がもらえる場合の話です。

このメリット・デメリットの塩梅が超ムズいと思います。
オッサンもこのジレンマと葛藤しました…

良く考えて申込みしよう
え?それって普通!?
確かに…
SEおっさん
SEおっさん

Pythonエンジニア認定データ分析試験の難易度と勉強時間

Pythonエンジニア認定データ分析試験の難易度と合格に必要な勉強時間です。

Pythonエンジニア認定データ分析試験の難易度

結論から言いますと、データ分析試験の難易度は「やや低い」です。

たろちゃん
たろちゃん
エ~っ!!
基礎試験より難しいよ!!

確かに基礎試験と比べるとデータ分析試験は難しく感じますが…
問題は選択式で消去法などが通用します。
ひっかけ問題もありますが、冷静に考えれば解けることが多いです。
時間も60分と比較的ゆとりを持って解くことができます。

また、
保有スキルの指標であるITスキル標準(ITSS)でPythonエンジニア認定試験の「レベル1(※)」とされています。
基礎試験とデータ分析試験は両方ともレベル1です。
レベル1は情報処理技術者試験のITパスポート試験に相当するエントリーレベルと位置づけされてます。
(※補足)職種:ソフトウェアディベロップメント、専門分野:応用ソフトのレベル1

エントリーレベルとはいえ
勉強しないと苦しいぞい。
SEおっさん
SEおっさん
ITSSエントリーレベルのスキル

情報処理の最低限度の知識・技能を有し、上位レベルからの指導があれば課題発見や課題解決ができる
というレベル。まだまだ下っ端で積極的な自己研鑽が必要となるレベル。

以上のことから、
Pythonエンジニア認定データ分析試験の難易度はやや低いと言えるでしょう。

Pythonエンジニア認定データ分析試験の合格までの勉強時間

結論から言うと、勉強時間がどれだけ必要かわかりません!

それは、人それぞれ状況が異なるので何時間勉強すると良いか言えないからです。

たろちゃん
たろちゃん
なるほどね…

なので、
参考までにSEおっさんのケースでお話しますね。

SEおっさんのデータ分析試験の勉強期間は約1ヶ月。
時間にすると約50時間です。
平日2時間、土日1時間位です。

50時間の勉強時間で合格できました。
得点は975点(1問ミス)です。
結構、わかるまで勉強してたので高得点につながったと思います。

参考になれば幸いじゃ
SEおっさん
SEおっさん
受験時のSEおっさんのスペック
  • 基礎試験に合格済
  • Pythonは実務未経験
  • Pythonでディープラーニングは自己学習
  • 他のプログラミング経験者

おっさんと同じようなスペックを持つ方は、勉強時間50時間前後が目安です。
おっさんは結構わかるまで勉強してたので、もっと短時間で合格できるかもしれません。

おっさんのスペックを踏まえてもデータ分析試験の「難易度はやや低い」と実感してます。
試験は選択式で消去法などが通用します。ひっかけ問題もありますが冷静に考えれば概ね解けました。
ITSSレベル1も妥当かな と思いました。

でも、大事なことが1つあります。
『合格がゴールじゃない』

合格後に、スキルをどう活かすかが重要です。

Pythonデータ分析試験の勉強をする人は
「未来に役立つかな」
と思ってやる先進的な人が多いと思う(偏見?)

試験の難易度は低いかもしれませんが、合格だけを目指してもモチベがあがらない。
意味をわかりながら、コードを実行すると結果も見れてモチベもあがる。
ある程度コードの意味をわかりながら進めるコトが良いと思います!

ある程度ですよ。あくまで「ある程度」
完璧を求めないで繰り返し学習しましょう♪

Pythonエンジニア認定データ分析試験を受験するメリット

Pythonエンジニア認定データ分析試験を受験するメリットは

  1. データ分析で良く使うライブラリの基本的な使い方がわかる

    Numpy・pandas・matplotlibの使い方の基本はマスターできるはず
    scikit-learn(サイキットラーン)は難しいので概要がわかるレベル止まりかも

  2. データ分析に必要な数学の知識が少し身につく

これに尽きると思います。

独学ではいつも使うメソッドや関数が決まってたりするので、体系的に学べませんよね。
体系的にまんべんなく基本が学習できるのが受験のメリットです。

たろちゃん
たろちゃん
試験勉強で全体が学べるんだね♪

そうじゃ
強制的に全体がわかるって寸法じゃ♪
SEおっさん
SEおっさん

【まとめ】Pythonエンジニア認定データ分析試験の勉強法

いかがでしたでしょうか?

Pythonエンジニア認定データ分析試験の勉強法について解説しました。

少し振り返ってみましょう!

試験勉強のマインド
  1. 完璧を求めるな
  2. 繰り返したら、わかる時がくる
  3. 楽しもう
  4. 他人と比べない
データ分析試験の勉強法
  1. 試験範囲を確認する
  2. 参考書を読む

    完璧を求めずに概要をつかもう

  3. 参考書のコードを実行する

    完璧を求めずに感覚をつかもう

  4. 無料の模擬試験を解く
    間違った箇所は参考書を読みコードを実行する(②③の復習)

②~④は繰り返す
認定教材の参考書「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」

データ分析試験のメリット
  • データ分析で良く使うライブラリの基本的な使い方がわかる
  • データ分析に必要な数学の知識が少し身につく

完璧を求めずに楽しみながら、参考書を読んで模試を解いて復習すれば道は開けると思います。
あくまで主観ですが、
無料の模擬試験はDIVE INTO CODE(無料模擬)が実際の本番試験に一番近い難易度でした。
試験直前の仕上げは模試で感覚を整えれば良いと思います。

たろちゃん
たろちゃん
なんか勉強のイメージが湧いてきたヨ

DIVE INTO CODEは模試だけでなく、プログラミングスクールもやってます。
経済産業省の「第四次産業革命スキル習得講座」と厚生労働省の「 専門実践給付金対象講座」にも認定されているので、悪くはないスクールだと思います。
現場で使えるスキルが見について、転職サポートも手厚そうです。
無料の模試がイイ感じだったので、スクールもイイ感じかもしれません。
今からプログラミングを今から始めよう!という方は、無料説明会からの検討もアリかなと思いました。

DIVE INTO CODE(Webエンジニアコース無料説明会)

オッサンが実際にスクールに通った訳じゃないので、ご自身で判断してくださいね。

最後に…

本来、勉強は楽しいものです。
焦らずに楽しみながら勉強しましょう。
皆さんの検討を祈っています。Good Luck!

SEおっさん
SEおっさん
ここまで読んでくれてありがとう!

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