本記事では2020年春より始まるPython認定資格「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要・試験対策のための学習方法などについて解説します。
近年、Pythonの知名度・人気度は急上昇しており、最も注目を集めるプログラミング言語といってもよいでしょう。PythonはAI分野をはじめとし、データ分析・解析、Webアプリケーション開発、IoTなど幅広い分野で活用されています。
よりPythonの理解を深めたい方、データ分析エンジニアへのキャリアアップを目指す方などはぜひ資格取得を目指してはいかがでしょうか。
1. Python3エンジニア認定データ分析試験とは
Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会*が提供する国内の民間資格です。
◆ Python3エンジニア認定データ分析試験の特徴
同団体が提供するPython認定資格は2種類、実施開始2年で5000人が受験した「Python3エンジニア認定基礎試験」と、2020年春より始まる「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。
Python3エンジニア認定基礎試験がPythonの文法や基礎について問われるのに対し、Python3エンジニア認定データ分析試験では、Pythonによるデータ分析の基礎・方法などの理解力をはかる内容となっています。
2. 試験ではどんなことが問われる？
Python3エンジニア認定データ分析試験では、主にPythonを利用したデータ分析に関する知識が問われます。
また、Pythonの基礎、JupyterNotebook（データ分析用ツール）やデータ分析に便利なライブラリについても出題されます。
2.1 Python3エンジニア認定データ分析試験の出題範囲
試験の出題範囲は、主教材の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）に沿った内容となっています。
| 章 | 項目 | 出題数 |
|---|---|---|
| 1章 | データエンジニアの役割 | 2 |
| 2章 | Pythonと環境 | - |
| 2章 - 1 | 実行環境構築 | 1 |
| 2章 - 2 | Pythonの基礎 | 3 |
| 2章 - 3 | Jupyter Notebook | 1 |
| 3章 | 数学の基礎 | - |
| 3章 - 1 | 数式を読むための基礎知識 | 1 |
| 3章 - 2 | 線形代数 | 2 |
| 3章 - 3 | 基礎解析 | 1 |
| 3章 - 4 | 確率と統計 | 2 |
| 4章 | ライブラリによる分析実践 | - |
| 4章 - 1 | NumPy | 6 |
| 4章 - 2 | pandas | 7 |
| 4章 - 3 | Matplotlib | 6 |
| 4章 - 4 | scikit-learn | 8 |
| 5章 | 応用:データ収集と加工 | 0 |
※ 5章からは出題されません。
3. 試験の難易度は？合格率ってどれくらいだろう？
3.1 難易度
実際にまだ試験は始まっていませんが、Python3エンジニア認定データ分析試験のベータ版を受験した方々の感想を参考に、難易度についてまとめました。
(参考URL：Python3エンジニア認定データ分析ベータ試験に合格したので色々まとめてみた
Python3エンジニア認定データ分析試験（ベータ試験）に合格しました！勉強方法と感想)
日頃Pythonを利用している方、既に基礎試験に合格している方ならば、データ分析用ライブラリ(Jupyter Notebook, NumPy, pandas, scikit-learn)を実際に手を動かしながら勉強すれば十分合格出来るでしょう。
基礎試験よりは難易度が高くなるだろうと思っていたので正直落ちる覚悟はしていたのですが、それなりに余裕を持って合格することが出来ました。難易度は想像より低かったので、しっかり主教材を読んでおけば十分合格出来ると思います。
上記の感想の対象者は次のような方々です。
● 普段から業務や独学でPythonに触れている方
● Python3エンジニア認定基礎試験を取得済みの方
これらのことから、既にPythonの基礎知識があれば、データ分析に関する知識を集中して重点的に学ぶことである程度余裕を持って合格できそうですので難易度としてはそこまで高くないと言ってよいでしょう。
一方、Python初学者の方がいきなりデータ分析試験を受験するのは少しハードルが高いようです。
まずはPython3エンジニア認定基礎試験を取得してから、データ分析試験にチャレンジした方がスムーズに合格へつながると考えられます。
3.2 合格率
データ分析試験はまだ実績がないため合格率のデータは出ていません。
既に2年の実績がある基礎試験の合格率は70～80%です。
データ分析試験は基礎試験よりも難易度は上がるものの、両試験ともに出題範囲や試験の主教材も明確なため、試験対策に取り組みやすいことから、おそらくデータ分析試験に関しても70～80%よりは低くなるかもしれませんが高めの合格率となると考えてよいでしょう。
4. Python3エンジニア認定データ分析試験の概要
| 試験名称 | Python3エンジニア認定データ分析試験 |
|---|---|
| 出題形式 | CBT方式（マウス選択問題） |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 40問 |
| 合格基準 | 70%正解 |
| 受験料 | 一般11,000円（税込）/ 学生5,500円（税込） |
| 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 |
URL：Python3エンジニア認定データ分析試験 公式サイト
5. 試験に合格するための学習方法
Python3エンジニア認定データ分析試験合格のための試験対策としては、下記を実践することをおすすめします。
5.1 主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を理解する
本試験の認定教材は、「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」です。
前章2.1 で述べた出題範囲を確認しながら、書籍を通読し内容を理解しましょう。
特に、Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなどの分析・数値計算ライブラリや、データ分析用ツールであるJupyter Notebookについては概要を理解するとともに、書籍の4章の内容を実際に手を動かしながらJupyter Notebookで実行して学ぶことをおすすめします。
著者：寺田 学・辻 真吾
出版社：翔泳社
出版日：2018年9月19日
価格：2,480円＋税
ページ数：328ページ
5.2 オンライン学習サービスでデータ分析をしっかり学ぶ
◆ Python3エンジニア認定データ分析試験 PyQクエスト対応
Pythonオンライン学習サービスPyQでは「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」の内容を学ぶことができます。
試験対策としては、「データ分析」コース、「機会学習」コースがおすすめです。
本サービスは有料にはなりますが、Pythonの基礎から、Webアプリ開発、Django、スクレイピング、データ分析、機械学習、統計入門、アルゴリズムなどに至るまで網羅されていますので、本試験だけに限らず、Pythonをしっかり効率よく学びたい方にもぴったりです。
| 個人ライトプラン | 3,040円（月額） 学習サポートなし |
|---|---|
| 個人スタンダードプラン | 8,130円（月額） 学習サポートあり （PyQに投稿された過去質問の閲覧・プロによる質問への回答） |
他にもPythonを学べるオンライン学習サイトを紹介していますので参考にしてみてください。
6. Python3エンジニア認定データ分析試験の受験方法
受験スケジュールは以下となっています。
| 申し込み受付期間 | 随時 |
|---|---|
| 試験日 | 通年 |
| 試験会場 | 全国のオデッセイコミュニケーションズ テストセンター |
受験はオデッセイコミュニケーションズのWebサイトから申し込みます。
URL：Pythonエンジニア認定試験(オデッセイコミュニケーションズ)
申し込み方法の詳細については、同サイトの"受験の流れ" をご確認ください。
7. まとめ
AI分野の成長に伴い、ビッグデータのような膨大なデータを扱う企業が増え、データの分析・解析を必要とするシステムが増加しています。
PythonはAI開発での主要言語として飛躍的に有名になりましたが、データ分析や解析にも強く、分析ツールや統計などに利用されており今後もますます活用されることが予想できます。
今やPythonは最新トレンド技術への対応が可能な言語として注目度が高まり、多くのエンジニアが学ぶ人気言語になりつつあります。
初心者にも学びやすいと言われていますが、豊富なライブラリやフレームワークをどう使いこなして、実務に活かせるかが重要です。
Python3エンジニア認定データ分析試験の受験は、データ分析の基礎概要・知識を身に着け、取得することでデータ分析のスキルの対外的な証明となり、さらにより深い理解を目指して学ぶきっかけにもなるでしょう。
キャリアアップのためにも、データ分析エンジニアを目指す方も、本試験にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
