こんにちは！スタビジ編集部です！
AIやデータサイエンス、Web開発など様々な分野で活躍できるPythonを勉強したいと思った方は多いのではないでしょうか。
そんなPythonには「Python3エンジニア認定データ分析試験」という資格試験があります。
Python3エンジニア認定データ分析試験では、Pythonの基本的な文法や数学の基礎知識、ライブラリを用いたデータ分析などのスキルが求められます。
今回は、上記の悩みを抱える方に向けて、Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度・勉強方法を解説します。
・Python3エンジニア認定データ分析試験の試験内容
・Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度
・Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法3ステップ
・Python3エンジニア認定データ分析試験でおすすめの参考書・サイト
“まずはPythonの勉強法について知りたい！”という方は、以下の記事でまとめているのでチェックしてみてください。
目次
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」とは、Pythonを用いたデータ分析に必要なスキルを持っていることを証明するための試験です。
一般社団法人であるPythonエンジニア育成推進協会が主催しており、Pythonの基礎から、データ分析に必要なライブラリを使ったデータ前処理、データ分析、データ可視化などを含めた幅広い内容が出題されます。
以下のような分野が試験範囲です。
・Pythonの基礎
・データの前処理
・統計解析
・機械学習
・データの可視化
Python3エンジニア認定データ分析試験に合格することにより、データ分析に必要なスキルを証明し、Pythonのエキスパートとしてのスキルを向上させられます。
その他データ分析の資格について興味がある方は以下の記事をチェックしてみてください。
試験概要
Python3エンジニア認定データ分析試験について詳しく見ていきましょう。
「Python3エンジニア認定データ分析試験の概要」は以下の通りです。
| 試験名称 | Python3 エンジニア認定データ分析試験 |
| 資格名 | Python3 Certified Data Analyst Examination |
| 試験内容 | Pythonを用いたデータ分析の基礎知識・手法を問われる試験：60分 |
| 問題数 | 40問（選択問題） |
| 合格ライン | 正答率：70% |
| 受験会場 | 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 |
| 受験料金 | 一般：10,000円（税別） 学割：5,000円（税別） |
試験時間は60分で問題数は40問の選択問題となります。
テストセンターで実施されるのでテストセンターに空きがあれば、自分の好きなタイミングで受験できます。
試験範囲
「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験範囲について見ていきます
試験範囲は公式サイトで公開されています。
| 分類 | 割合 |
| データエンジニアの役割 | 5.0% |
| Pythonと環境 | 12.5% |
| 数学の基礎 | 15.0% |
| ライブラリによる分析実施 | 67.5% |
確認すると「ライブラリによる分析実験」の問題割合が全体の半数以上を占めていることがわかります。
ここでは、”NumPy“、”pandas“、”Matplotlib“、”scikit-learn“といった、Pythonを使ってデータ分析する上で重要なライブラリが主に出題されます。
| Numpy | Pythonで数値計算を行うためのライブラリ。高速な配列処理や行列演算を行うための機能を提供します。 そのため、Pythonで行うような大量の数値計算を効率的に処理できます。 |
| pandas | Pythonでデータ解析を行うためのライブラリ。 データの読み込み、整形、操作、集計、分析処理などを行います。 |
| Matplotlib | Pythonでグラフ描画を行うためのライブラリ。散布図、折れ線グラフ、ヒストグラム、3Dグラフなどさまざまなグラフを描画できる。 Matplotlibを使うことでグラフを見やすく整形し、意味を持たせられる。 |
| scikit-learn | Pythonで機械学習を行うためのライブラリ。 データ分析においては、機械学習を利用してデータの予測や分類、クラスタリングなどを行えます。 |
上記のライブラリを学習すると、Pythonを使ったデータ分析の基礎的な操作や可視化、機械学習について理解を深められ、データ分析のスキルを向上させられます。
Python3エンジニア認定データ分析試験を受けるメリット3つ
ここで「Python3エンジニア認定データ分析試験を受けるメリット」を見ていきましょう。
メリットは以下の3つです。
1.データ分析・機械学習の基礎が学べる
2.就職や転職、フリーランスとして提案時の場面でアピール材料になる
3.G検定もあわせて受験すると効率的に勉強できる
1.データ分析・機械学習の基礎が学べる
試験の勉強を続けると、「データ分析・機械学習の基礎知識」が学べてスキルが上がります。
Pythonでデータ分析や機械学習をする土台ができるので、実際の業務でも役に立つ可能性が高いです。
2.就職や転職、フリーランスとして提案時の場面でアピール材料になる
資格を取得すると、「就職や転職時の面接やフリーランスでクライアントに仕事の提案で有資格者としてアピール」することが出来ます。
特にデータ分析に関する業務や仕事をしたい場合は、Python3エンジニア認定データ分析試験の資格を持っているとスキルがあるとみなされプラスになります。
まだ業務実績を持っていない場合は、資格取得でアピールしていきましょう。
3.G検定もあわせて受験すると効率的に勉強できる
「G検定とPython3エンジニア認定データ分析試験を両方勉強すること」で効率的に勉強できます。
G検定とPython3エンジニア認定データ分析試験は、以下の内容となっています。
- G検定：AI・ディープラーニングそのものに関する試験
- Python3エンジニア認定データ分析試験：Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法が問われる試験
このようにG検定とPython3エンジニア認定データ分析試験は、AI・ディープラーニングの分野で異なる側面からの知識・スキルが試されています。
そのため、G検定とPython3エンジニア認定データ分析試験をあわせて受験すると、AI・ディープラーニングの知識領域をより広げられ、効率的で体系的に深く学べます。
G検定については以下の記事でまとめているので、良かったら参考にしてみてください。
Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度を解説
「Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度」について見ていきましょう。
| 試験年 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 | 試験概要 |
| 2021年 | 3,158人 | 2,726人 | 86% | Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法が問われる試験 |
上記のように合格率約8割となっていて高いです。
試験範囲としても、Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法と基本的な内容が問われているので資格試験の難易度としては「やや易しい」に入ると思います。
またPython自体の習得難易度も他のプログラミング言語と比べて簡単なため、しっかり試験内容を勉強すれば、データ分析初心者でも問題なく受かるレベルです。
Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法3ステップ
「Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強方法」について見ていきましょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験は、以下の3ステップで勉強することをおすすめします。
ステップ1：参考書やWebサービスで基礎知識を学ぶ
ステップ2：コードを動かして結果を確認する
ステップ3：模擬試験を受ける
では、それぞれ詳しく解説していきます。
ステップ1：参考書やWebサービスで基礎知識を学ぶ
試験では、Pythonを用いたデータ分析に関する知識が問われるため、Pythonの基礎から応用まで幅広い知識が必要です。
そのため、まずは「参考書やWebサービスを使って体系的・網羅的に勉強すること」をおすすめします。
Pythonのデータ分析を勉強する場合、Pythonの基礎⇒データの前処理や可視化⇒機械学習の順番に学習すると理解しやすいです。
ただ、参考書によっては専門用語が多く含まれていたり、解説がわかりにくい場合もあるため、いろんな文献やサービスを組みあわせて勉強することが大切です。
また動画を使った学習方法が、近年増えてきており、Pythonのデータ分析に関するものも多くあります
参考書より講義やハンズオン形式のやり方があっている方は、ぜひ動画を使った学習方法も試してみましょう。
ステップ2：コードを動かして結果を確認する
次に「実際にコードを動かして結果を確認」してみましょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験を受験する際には、実際に手を動かしてプログラムを書くことも大切となります。
特にデータ分析では各ライブラリがどんな機能なのか、実際にコードを実行することで理解しやすくなります。
そのため、Pythonを使ったプログラミングの演習問題を解いたり、サンプルコードを書いてみたりして実践的なスキルを身につけましょう。
また認定教材の”Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書“では、コードをダウンロードできます。
ダウンロードしたコードは、”Jupyter Notebook“や”Google Colabratory“で実行することが出来るので、ぜひやってみてください。
Juypter NotebookやGoogle Colabratoryの導入方法・使い方は以下の記事を参考にしてみてください。
ステップ3：模擬試験を受ける
最後に「模擬試験を受けて」、試験対策していきましょう。
模擬試験では、本番試験の出題傾向を把握できるとともに学習の理解度や弱点を知ることが出来ます。
模擬試験は認定スクールである”プライム・ストラテジー“、”ディープロ“、”トレノケート“で会員登録することで無料で受験できます。
間違えた問題の分野は参考書やWebサービスを使って復習し、実際にコーディングして理解を深めていきましょう。
必要な勉強時間の目安は？
「Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強時間」の目安は約30時間です。
基礎知識の学習やコーディングに20時間、模擬試験の受験・復習に10時間の配分で勉強を進めていきましょう。
Pythonに触れたことがある人の目安なので、Python自体も初学者の人はプラス10時間ほど見込んでおくと良いです。
Python3エンジニア認定データ分析試験でおすすめの参考書・サイトを紹介
Python3エンジニア認定データ分析試験で「おすすめの参考書・サイト」を紹介します。
上記の方はぜひ参考にしてみてください。
初心者の方におすすめ！「Pythonスタートブック」
「Pythonスタートブック」はプログラミングについてまったくの初心者でも理解できるように、イラストやサンプルコードを多く取り入れられた本です。
PythonによるWebアプリケーション開発やデータ処理の基本的な手法も直感的にわかりやすく解説されています。
Pythonで出来る基礎的なことを把握するのにおすすめです。
試験対策に使える「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」
(2024/11/21 10:42:52時点 Amazon調べ-詳細)
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」は、Python3エンジニア認定データ分析試験の主教材に指定されていて、試験対策に必須の書籍です。
“概要の説明”⇒”コードの解説”⇒”実践的な分析”の3段階で説明されていて、初心者でも理解しやすいです。
データ分析に必要な基礎技術が丁寧に解説されているので、よく読み込んで書かれている内容は自分でコーディングできるくらいを目指していきましょう。
ライブラリ学習なら「Pythonデータサイエンスハンドブック」
「Python データサイエンスハンドブック」は、Pythonでデータ分析をする際に利用されるライブラリについて、それぞれの使い方と応用の仕方が解説されている本です。
試験範囲の”NumPy”、”pandas”、”Matplotlib”、”scikit-learn”のトピックを網羅しており、ポイントがまとめられていて初心者でもわかりやすいです。
実際にデータ分析をする際、各ライブラリのコマンドを調べたい時に辞書としても使えるので、一冊手元にあると便利です。
初心者でも理解しやすいサイト「Udemy」
「Udemy」は、世界中の著名な講師や専門家が作成したオンライン講座を提供する教育プラットフォームです。
Python3を用いたデータ分析の方法が解説された講座も展開されていて、Python3エンジニア認定データ分析試験の勉強にもなります。
またライブラリの学習についてもおすすめの講座が多く、動画を見ながら手元でコーディングするようなハンズオン形式で学べるので、初心者でも取り組みやすいです。
以下の記事でUdemyの体験談をまとめているので、良かったら見てみてください。
Python3エンジニア認定データ分析試験におすすめの講座はこちらです。
・【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
・データ分析シリーズ③ -Pythonライブラリの実践活用-
【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
| 【オススメ度】 | |
|---|---|
| 【講師】 | 僕自身！今なら購入時に「VGRBCQDF」という講師クーポンコードを入れると94%OFFになりますのでぜひご受講ください！ |
| 【時間】 | 4時間 |
| 【レベル】 | 初級～中級 |
実は当メディアではUdemyにてPythonでのデータ分析を網羅的に学べる講座を作っています！
このコースでは、なかなか勉強する時間がないという方に向けてコンパクトに分かりやすく必要最低限の時間で重要なエッセンスを学び取れるように作成しています。
コースは”アニメーションを使った概要編“と”ハンズオン形式で進む実践編“に分かれております。
概要編ではデータサイエンスの基礎について基本のキから学びつつ、なるべく堅苦しい説明は抜きにしてイメージを掴んでいきます。
そこから統計学・機械学習の基本的な内容を学び各手法の詳細までなるべく概念的に分かりやすく理解できるように解説しています。
続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。
ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上でLight gbm という機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。
教科書的に学ぶだけでなく、実際のデータ分析を通じてデータサイエンスの楽しさを感じてみてください。
データ分析シリーズ③ -Pythonライブラリの実践活用-
| 【オススメ度】 | |
|---|---|
| 【講師】 | トレノケート |
| 【時間】 | 4時間 |
| 【レベル】 | 初級～中級 |
「データ分析シリーズ③ -Pythonライブラリの実践活用-」では認定スクールによるPython3エンジニア認定データ分析試験の対策講座です。
データ分析で扱うPythonライブラリの”NumPy”、”pandas”、”Matplotlib”、”scikit-learn”の使い方について丁寧にわかりやすく解説されています。
確認問題も用意されているので、知識の定着度合いも確認しながら学習を進められます。
講師のデモを見ながら進められるので、参考書ではいまいちライブラリの使い方がよくわからなかった人におすすめです。
実践的なスキルを身につけたい！「スタアカ」
公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/
「スタアカ」は当メディアが運営するスクールで、データサイエンティストの経験をふまえてエッセンスを詰め込んだサービスとなります。
| 【価格】 | ライトプラン：1280円/月 プレミアムプラン：149,800円 |
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| 【オススメ度】 | |
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スタアカでは、統計学や機械学習の理論を動画形式で解説した後、Pythonでコーディングした理解を深めるというカリキュラムになります。
下記コースでPython3エンジニア認定データ分析試験の出題範囲の内容を扱っており、試験対策にも有効です。
- 03.Python基礎：Pythonの特徴やできること、基本的な文法を学びます
- 04.データ加工集計可視化：Pythonでデータを加工集計可視化する際に使用するツールについて概要や使い方を学びます
また一般的な理論的な講義だけでなく、以下のように実データを扱った分析を解説しているので、実践スキルも身につけることが出来ます。
・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析
・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測
・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ
またプレミアムプランでは24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストによる複数回のメンタリングを実施します！
データ分析を仕事にしたい方やデータサイエンスに興味がある方は現役データサイエンティストに相談してみましょう。
Python3エンジニア認定データ分析試験 まとめ
今回は、Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度や勉強方法、おすすめの参考書について解説しました。
Python3エンジニア認定データ分析試験のおすすめ勉強方法は以下の通りです。
ステップ1：参考書やWebサービスで基礎知識を学ぶ
ステップ2：参考書からデータをダウンロードしてコードを実行する
ステップ3：模擬試験を受ける
試験では、「ライブラリによる分析実験」の問題割合が全体の半数以上を占めています。
ライブラリを学習して、Pythonを使ったデータ分析の基礎的な操作や可視化、機械学習について理解を深めておいてください。
試験問題に慣れるまで過去問を何度も解いて、しっかり準備しましょう。
データ分析の手法について詳しく知りたい方は以下の記事でまとめているので、チェックしてみてください。
Pythonの基礎資格である”Python3エンジニア認定基礎試験“をまずは受験したい方は以下の記事を確認してみてください。
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