エンジニアじゃない人が、Python3エンジニア認定基礎試験を受けた感想（2021年4月合格）

##はじめに
この記事は、python3エンジニア認定基礎試験の詳しいことは書いていません。
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個人的な勉強方法や勉強時間、感想を述べているだけなので、
そのような内容を知りたい方にとって参考になればと思います。


#投稿者情報
本職は、メカニック（普段は車のエンジンの試験）をやっている人で、
ガッツリプログラミングをやっている人ではありません。

この投稿日（2021年4月）から約1年前にプログラミング学習を
自己研鑽として始めて、HTML、CSS、Ruby（Rails）の基本的なことを学び、
（CSSがめちゃくちゃな）WEBアプリケーションを作ったりしてました。

Pythonは趣味で始めたRaspberryPiを使った電子工作をする上で
必要な知識（モジュール、GPIO、pipなど）をつまんで、
なんとか動かせるものを作って遊ぶために、学んでいた感じです。

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・**投稿者はそこそこプログラミングの知識を持っている**
・**本職はエンジニアではない**
・**Pythonの知識は中途半端**

#受験してみた感想
**合格した時の嬉しさがあまりない**のが正直な感想です。

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企業や学校によって受験補助があれば、嬉しさはあるのかなーと思うのですが、
今回、個人で受験料11,000円を支払って受験してきました。

問題の内容が高校の小テストみたいな感じで、全部選択問題。
出題される問題は、[DIVE INTO EXAM](https://exam.diveintocode.jp/exam)で無料で模試を受けれるサイト
に近い問題が多い傾向がありました。

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あと、受験会場によると思いますが、私が受けた会場は
とあるショッピングセンターの一角にあるパソコン教室（Odyssey認定試験会場）。

会場（教室）について受付を済ませると、
「じゃー、席について初めてどうぞ。」ってな感じで、
試験が終わるまで放置状態。

下手すりゃカンニングできそうな空間だったので、
やってるやついるだろうなー…なんて考えたりもしましたｗ

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・**受験料がそこそこ（個人的に11,000円は）高い**
・**出題内容は高校生の小テストみたいな感じで簡単**
・**合格した時の嬉しさは、あまり感じれない**

#そもそもなんで受験した？
職場でPythonを使った機械学習、画像解析を活用したプロジェクトが立ち上がったので。

趣味でPython使ってRaspberryPiを動かしていたこともあって、
将来的にそのプロジェクトに参加したいと思い、
「とりあえず、基礎的はところは抑えていた方がいいかなー」
ってな気持ちでいました。

最終的なゴールは[「Python3エンジニア認定データ分析試験」](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)の合格なので、
その通過点として受験しようという感じです。

#どんな感じで勉強した？
###勉強期間、時間
だらだらやってても、モチベーションが下がっちゃうので、
勉強期間は約1ヶ月間で終わらせることにしました。

んで、終わらせました。

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平日は基本的に朝の8時から夕方18時半まで仕事という条件。
朝の5時半に起床し6時から7時まで朝活。
仕事から帰って19時から20時まで夕活。
大体2時間は必ず確保していました。

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休日は特にスケジュールは決まっていなくて、
「3時間以上できたらいいな」と思いながらやっていたので、
3〜5時間はやっていました。

なので、1ヶ月間の合計学習時間は、
**80〜100時間やってきました。**

###勉強方法
過去の記事を参考にしていくと、
「Pythonチュートリアル」という書籍から出題されるとのこと。

実際に、受験した後のレポートの項目と「Pythonチュートリアル」の目次を見比べると
やっぱり全く同じでした。

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とりあえず、最初は「Pythonチュートリアル」を理解度1〜2割程度でさらさらと読み進め、
なんとなくの全体像を掴むところからやりました。

が、振り返ってみればこの全体像を把握する作業は必要なかったと思います。

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他の記事にも書いてある通り、
章によって出題割合に偏りがあるため、抑えるべき章のところと
なんとなく理解できないところを解消していく方が、
「合格」を目指すための最短距離かと。

記事：[Python3エンジニア認定基礎試験の効率的な勉強方法!](https://ccie-go.com/python-exam-study/)

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んで、私が実践してきた学習の流れは、

1、**模試を解く**
2、**間違ったところを復習する**

ほとんど、これだけです。

####1、**模試を解く**
比較的簡単な問題から、徐々に実践的な問題を解く流れで取り組みました。

簡単な方：[G検定、Python、Rubyの模擬テスト | DIVE INTO EXAM](https://exam.diveintocode.jp/exam)
実践的な方：[PRIME STUDY（プライム・スタディ）](https://study.prime-strategy.co.jp/)

簡単な方は2回、実践的な方は6回実施しました。

▼簡単な方の結果
![スクリーンショット 0003-04-30 午前9.10.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/628696/a2a71e7f-f315-3018-7546-5c408ed95d26.png)

▼実践的な方の結果

|第x回（x回目）|実施日|点数|合否|
|:-----------|------------:|:------------:|:------------:|
|第1回（1回目）|4月4日|45.0点/100点|不合格|
|第1回（2回目）|4月8日|82.5点/100点|合格|
|第2回（3回目）|4月10日|55.0点/100点|不合格|
|第1回（4回目）|4月13日|97.5点/100点|合格|
|第3回（5回目）|4月14日|62.5点/100点|不合格|
|第3回（6回目）|4月16日|87.5点/100点|合格|
|第1回（6回目）|4月17日|92.5点/100点|合格|



####2、**間違ったところを復習する**
意識してきたことは、**インプットよりもアウトプットを増やす**ことで、
間違った問題のソースをエディタで動かしていきました。

とにかく手を動かし「なぜそのような出力になるのか？」
**答えを見て覚えるよりも記憶の定着はよくなる**と思ってやってました。

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エディタは「Jupyter Notebook」もしくは「Google Colaboratory」がおすすめです。

▼参考記事
[Jupyter Notebookの使い方！インストール方法から解説](https://udemy.benesse.co.jp/development/python-work/jupyter-notebook.html)
[Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説！](https://su-gi-rx.com/archives/4670)

▼模擬試験の問題の1部
![スクリーンショット 0003-04-30 午前10.25.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/628696/8de494db-93f9-7284-6c70-5c512abe7214.png)

▼Jupyter Notebookで動作確認
![スクリーンショット 0003-04-30 午前10.26.35.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/628696/76480c44-1582-c320-8a0d-05288aca9de6.png)

上記のエディタを使う理由として、下記の２点があげられます。

1、対話型の開発環境であるため、**プログラムを書いて、すぐに実行できる**
2、実行した結果は**作業履歴として記録に残こせる**

#あとがき
先にPython3エンジニア認定データ分析試験を受けていてもよかった。