Python 3 エンジニア認定基礎試験 & データ分析試験 受験記
[経歴]
DX業務一年目
仕事は業務自動化・データ可視化等
pythonの実務使用歴:半年
FastAPIでアプリケーション自作などは行ったことがある
一応業務でpandasを使用してExcelをデータ整形しているので、pythonの使用には慣れつつある状態。
結果は両方とも8割ほどの点数でした。(合格点は7割)
[Python 3 エンジニア認定基礎試験 参考書・参考サイト]
[書籍]
徹底攻略Python3エンジニア認定［基礎試験］問題集
Pythonチュートリアルはちょっと高いので遠慮した...
[サイト]
公式ドキュメントのチュートリアル
実際に手を動かして軽めに触った。(全てを理解する必要はない...と思う)
ExamApp
pythonの資格試験のような問題を無料で受けられる。
初級・中級までは9割くらいにしたと思う。
[Python 3 エンジニア認定基礎試験 参考書・参考サイト]
[書籍]
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第二版
出題範囲が公式から出ているため点数配分などよく確認して勉強した方が良い。特に5章からは出題しないため...
[サイト]
ExamApp
上記試験と習熟度合いは同様。
[共通する勉強法]
⓪インプットを多くしすぎない。例えば100問ある問題に対して一日で20問ほど解こうとしない。5問を休息をとりながら解く方が良い。脳が拒絶反応を起こして、問題文を読んでも内容が入ってこない状態で無理をしても未知の技術や知識に関しては理解度が著しく落ちる。ハンズオン等ならまだましだがこの状態なら睡眠を多く取って、解くようにした方が良いように個人的には思う。(自分への戒め)
①問題に対して最初はただ解いて、答えの解説をみる。
②答えをおぼろげに暗記したら、正解の解説に出てくる用語に関して一つ一つ調べ周回。(claude haikuを使用すると楽。)
③正解の回答に関してある程度把握して軽く説明ができるようになったら、間違いの解答に関しても用語を一つ一つ調べ周回する。
④コードの問題に関しては実際に手を動かすことが重要。特にどこのパラメータを変えるとどうなるか、エラーが出るか確認。基本的なエラー(IndexerrorやSyntaxerror)、エラーハンドリングの部分に関してはどんなエラーが出るかしっかり確認した方が良い。
⑤試験前日は参考書に目を軽く通して周回する。
[受験してみて良かったこと]
データの軽い前処理は行ったことがあるが、機械学習用の分析方法に関しての知識はあまりない状態だった。そのため基礎的な知識を身につけることができたように思う。今後個人的に機械学習のモデルを使用してアプリケーションを作成したり、Kaggleの社内コンペに参加するのでとりあえず入り口に立つことはできたように思う。
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