Python3エンジニア認定データ分析試験を受験しました

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。

DIVER | DIVE INTO CODE(DIC)

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: 寺田学, 辻真吾, 鈴木たかのり, 福島真太朗 著

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: Jake VanderPlas 著,菊池彰 訳

出版社: オライリー・ジャパン

発売日: 2018年07月03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: Andreas C.Müller, Sarah Guido 著,中田秀基 訳

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。




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