Python3 データ分析試験の勉強法

## ■ Python3 データ分析試験とは
名称：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)
概要：Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験
受験料金：1万円（外税）　学割5千円（外税）
問題数：40問（すべて選択問題）
合格ライン：正答率70％
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
主教材：「[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798158341)」（翔泳社）
著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗（敬称略）
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/725082/f5f362f5-da5c-1208-2fb5-ea450fb4629a.png)
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が開催しており
比較的、初学者向けの試験となります。

試験には、[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)（基礎）と
[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)（実務向け）の2種類があります。
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## ■ 未経験から2か月で、ほぼ満点を取る

今年（2020 年）の 6 月からPython・機械学習の勉強をはじめ
先日（9 月末）に[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)を受け、合格しました。

点数は 1000 点中、975 点（40 問のうち、39 問正解）でした。

未経験だった自分が、たった2か月と少しで試験に余裕を持って合格することができたので
初学者の方向けに、合格しやすくなる勉強法をお伝えしていければと思います。
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## ■ 勉強法

先に結論だけお伝えすると、必要な基礎知識（Python・数学・機械学習）をつけたら
指定教材「[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798158341)」と模擬試験を反復すれば
余裕を持って合格できると思います。

1周（読む・写経）して、全体構造を捉えてから、模擬試験と指定教材を反復することで
どのポイントで出題されるのかが把握でき、効果的な学習が進めやすいためです。

私の場合、指定教材は写経 3 周、読んだのは 5 周で
模擬試験は 3 回分を 3 回ずつ反復しました。
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## ■ 試験の傾向と対策

試験の傾向と対策について見ていきます。

・[Python3 データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

範囲は下記となります。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/725082/aa6dafb4-b559-4cf0-6cba-4adf132911be.png)
【問題形式】
・基本的に「4つの選択肢から1つを選ぶ」問題形式です。
・指定教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題

【難易度】
・Pythonの基礎 ：基礎知識のみで、実際にコードを写経して理解すれば問題ないレベル
・数学の基礎：問題が解けなくても、$\pi$ や ネイピア数 $e$ など、定義を理解していれば問題ないレベル
・環境構築：教科書の内容を理解して、暗記しておけば問題ないレベル
・numpy ～ Scikit-learn：ひたすら写経して理解すれば問題ないレベル
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## ■ 具体的な学習ステップ

具体的な学習ステップを考えると、下記が良いかと思います。

① Python の基礎を固める
② 数学（微分積分・線形代数・確率統計）の基礎を固める
③ 機械学習の基礎知識をつける
④ 指定教材の本を1周読んで、一通り写経する
⑤ 模擬試験（第1～2回）を受ける
⑥ 弱点箇所を指定教材で反復する
⑦ 模擬試験（第3回）を受ける
⑧ 模擬試験（DIVE INTO EXAM）を受ける

※人によって、どの程度まで知識がついているかの個人差があるかと思うので
　自分に合ったステップから、学習を進めていってください。
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## ■ 使用する参考書・学習サイト
★は私自身が活用したものです。

① Python の基礎を固める

★[Aidemy](https://aidemy.net/courses/3010)
・[Progate](https://prog-8.com/languages/python)

◎コーディングを勉強する上では、本よりも学習サイトの方が勉強がしやすいケースが多いです。
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② 数学（微分積分・線形代数・確率統計）の基礎を固める

★[人工知能プログラミングのための数学がわかる本](https://www.kadokawa.co.jp/product/321708000339/)（作者：Aidemy 代表）
・[やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=77270)
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③ 機械学習の基礎知識をつける

★[人工知能プログラミングのための数学がわかる本](https://www.kadokawa.co.jp/product/321708000339/)
・[やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=77270)
★[Aidemy（機械学習概論）](https://aidemy.net/courses/2010)
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④⑥ 指定教材の本を1周読んで、一通り写経する

★[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798158341)

◎Pythonから機械学習への橋渡しとなる本なので、とてもおすすめです。
　内容もきちんとしており、読みやすいです。
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⑤⑦ 模擬試験（PRIME STUDY）を受ける

★[PRIME STUDY](https://study.prime-strategy.co.jp/?fbclid=IwAR0vUx-A6Rdr-AQiOihRoCWlbjFip0FlItA-giWQzMfvLrCm_1D_BXH8Skg)
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⑧ 模擬試験（DIVE INTO EXAM）を受ける

・[DIVE INTO EXAM](https://exam.diveintocode.jp/exam)
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## ■ 試験会場
[Odyssey CBT](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place.html)から、希望の試験会場を選びます。
その後、各会場のサイトに移動し、日程調整をすれば予約完了です。

都内であれば下記のように、頻度高く試験を実施しています。（2020/11/11 現在）
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/725082/bb7657cf-58cb-cdce-4e16-a5884d89147b.png)
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## ■ 最後に
今回の記事では、私の実体験も踏まえた勉強法についてお伝えさせていただきました。
少しでもお役に立てたようでしたら幸いです。

ご精読いただき、ありがとうございました。