Pythonエンジニア認定データ分析試験と実践試験に合格したので勉強方法を紹介します
挨拶
初めまして。この度pythonエンジニア認定データ分析試験と実践試験に合格したので、今回はその勉強方法を紹介します。
データ分析試験
書籍として、公式から紹介されている本を紙で購入しました。
データ分析の試験には以下のディープロというサイトを利用しました。 勉強方法としては、まずディープロで模擬試験を行い、間違えた所を書籍やインターネットを用いて学習します。これを何度も繰り返して、模擬試験での正解率が80%以上を維持することを目標にしました。
最終的には合格できましたが、点数が合格ラインの700点丁度でしたので、このまま実践試験に行くことに危機感を感じました。
試験勉強期間は1ヶ月です。
実践試験
書籍として、公式から紹介されている本を紙で購入しました。
模擬試験には、データ分析の時と同じ、ディープロのサイトを利用しました。
勉強方法としては、先人の知恵をお借りして、ベータ試験時代に受かった人の勉強方法を参考にしました。
具体的には、公式から紹介されている書籍の出題範囲のシラバスに基づき、出題される問題の多い章を算出します。そこから、出題される割合が多い章から順に優先して、Googleドキュメントに写経を行いました。
ベータ版の頃から優先度が変わっていないか検算してみましたが、一応変わっていないようでした。
1日数ページ、約1時間ほどかけて公式の教科書を写経しながら覚えていきました。最初は自宅のみで勉強していましたが、後に時間が足りないと判断し、電子書籍で同じものを購入し、通勤時間を勉強に費やしました。自宅でも外でも共通のデータで編集できるように途中から勉強用のメモをGoogleドキュメントに切り替えましたが、スマホでGoogleドキュメントでプログラムのサンプルを写経するのは大変でした。
また、試験の1週間前にExamAppというサイトを見つけました。
こちらは個人が作成した非公式のサイトですが、問題の難しさは初級から十分に難しく、私を焦らせました。
こちらのサイトでも同じように間違えた問題の復習を行いました。ディープロの試験と写経を合わせてもまだまだ身についていないのを実感しました。
試験の数日前には、改めて覚えられていない関数の使い方について勉強を行いました。
試験問題が聞いてくる内容として「この関数の使い方を知っているか？ならばこの場合はどういう結果になる？」というパターンがほとんどだと思うので、関数の仕様をちゃんと理解している必要があります。
試験には800点で合格できたので、データ分析試験以上に色々と対策や勉強に力を入れたことがちゃんと結果に繋げられたと思います。
こちらも試験勉強期間は1ヶ月でした。
締めの挨拶
今回短期間で一気に2つの試験に合格することが出来ました。
Pythonのデータ分析や実践試験に挑戦する人への参考になると幸いです。
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