python3エンジニア認定データ分析試験を受験してきました。その記録を残しておきます。
１．結果
間違えた数問に心当たりはあります。
２．受験動機
この夏にpythonの機械学習に手を出して、その内容について調べているときにpython3エンジニア認定データ分析試験の存在を知り、力試しに受けてみました。
３．模擬試験
python3エンジニア認定データ分析試験を受験しようと少しでも思う人は、模擬試験を受けてみるべきです。インターネット上で簡単に無料で受験できます。
PRIME STUDY（プライム・スタディ） – Python試験とPHP試験の無料模擬試験サイト
問題の形式や雰囲気は本番そっくりです。
本番の試験の難易度は、DIVERより難しいと感じました。
DIVERのほうはランダムに４０問出題されるので知識のインプットと同時並行で普段使いをし、３回分の問題セットがあるPRIME STUDYを節目節目で活用するのがよいと思います。私もそうしました。
そしてこの模擬試験で安定して高得点を取れるようになり、なぜそうなるのか、なぜ他の選択肢ではダメなのかを説明できるようになれば、合格が見えてきます。
４．本などの教材
優先度が高い順番に紹介します。
数学の基礎の部分に不安がある場合は、高校数学用の教材で補うとよいと思います。高校数学用の教材はたくさんあるので自分の好みに合ったものを選べばよいです（ここで紹介はしません）。
（１）Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
 | Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 作 者： 出版社： 翔泳社 発売日： 2018年10月04日 |
公式に認定されているテキストです。おそらくこの本に書いてある内容しか出題されません。
（２）Python Data Science Handbook
なんとオリジナルの英語版は全部の内容が無料公開されています。
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
私はpython3エンジニア認定データ分析試験のことを知る前に上記リンク先を熟読していました。
出題範囲に含まれない内容もたくさん書かれており、試験対策という意味では効率が悪いかもしれませんが、実際に機械学習を使うためには大いに役立ちます。
日本語訳も出版されています。
 | Pythonデータサイエンスハンドブック : Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 作 者： 出版社： オライリー・ジャパン 発売日： 2024年03月05日 |
（３）Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
 | Pythonではじめる機械学習 : scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 作 者： 出版社： オライリー・ジャパン 発売日： 2017年07月27日 |
scikit-learn部分に関してはこの本もおすすめです。
５．受験後の感想
この試験に合格したからといって機械学習を自由に操れるようになるわけではありませんが、機械学習に対するアレルギーをなくす最初の第一歩としては悪くないかなと思いました。