【資格】Pythonデータ分析試験で9割取って合格できた話
正式名称は「Python3エンジニア認定データ分析試験」
受験結果
1回目で9割合格！
受験の背景
本当のきっかけは学生時代の経験が大きい。
学生時代：経済学部で計量経済学のゼミに入って、プロ野球の観客動員数やスポーツくじの当選確率といった身近なテーマを重回帰分析するといったワクワク感溢れる方針のもと、データ分析に没頭。新しい視点を探るのが好きだった
卒業後、IT企業入社1~3年目まで：Java(Spring)やVue.js(主に3系)を中心にWeb開発、自己研鑽もWeb開発に関する分野が中心
4年目：あるきっかけで「データサイエンティスト検定」の存在を知る。学生時代のワクワク感が蘇る ←ワクワク感大事
5年目：データサイエンティスト検定、G検定、Python基礎試験を取得
6年目：Pythonデータ分析試験取得 ←イマココ
現状Pythonは自己研鑽の域を出ないが、結果的に9割合格。ちなみに文系か理系かと言われると、両方って答えてます。たしかに数学は得意な方で、高校まで理系で大学から文系ではありますが、両方経験した身としてはどちらであろうがやりたい気持ちがあるなら挑戦してみてほしい資格です。
データ分析試験を受けるきっかけは、G検定とデータサイエンティスト検定にも出てくる様々なデータ分析手法の概念について、それらを実際にシステムに落とし込む実践的なプログラミングスキルも勉強したいと思ったのがデータ分析試験のきっかけ。AIや機械学習の用語は勉強したけど実際どうやるの？という実践的な部分を知りたかった。
取得までにしたこと
インプット
使った教材はこちら。まずはインプット
『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版』
公式が主教材として指定している教科書なので、ここに掲載されていない内容は出題されないと思ってOK。今は第3版になっているがライブラリのバージョンアップに対応した改訂内容になっているのみで、バージョンアップによる変更に対応できるなら基本的なインプットは第2版でも支障はなし。
実際にPCにJupyter Labを入れてNumpyを動かしたりpandasで表を出したりと、教科書通りにまずは動かしてみた。途中でMatplotlibが全くインストールできず、それでも動かすことができた時は相当ホッとした。やはり自分で手を動かさないと実践的なスキルアップはできない。
scikit-learnは動かすだけではあまり理解が進まなかったのでGoogleドキュメントにまとめてました。ここはほかのライブラリみたいにメソッド名や役割を覚えるだけではなくて、コードを読んでどういった処理をしているのかを理解しないといけないので、丁寧にやるといいです。
アウトプット
ここから試験対策、アウトプット。試験対策だけだと1ヶ月ほどで完了したがインプットがあったからこそ理解が進んだ話もあったので結果的にインプットから進めて良かった！
PRIME STUDY（プライムスタディ）
Python試験ではお馴染みの模擬試験サイト。データ分析試験は3回分用意されていて1回分は丁寧に解説付き。最初は取れても普通に70点を下回ったが、各回3周は解いて9割近く取れるようになれば十分。
プライムスタディの解説がない問題についてもAIサービスに聞きまくるなどして、なぜ正しいか・なぜ間違いなのかをとにかく調べるべし。
微妙な選択肢も実は多いが、明らかにこれは正しい選択肢・明らかにこれは間違いになっている選択肢を見分けられるかが大事。
ExamApp
試験の10日前に見つけて、こんなのあるんだと思って取り組んでみた。プライムスタディと違って時間制限もないしユーザー登録すれば履歴もつくので直前に活用。
ただしレベル感としては、中級までやっておけば安心で、上級はやらなくとも試験対策としては十分に思った。
その他、知っておくとよいこと
受験料11,000円、60分で40問、7割が合格ライン。
出題範囲と出題数が公式に出ているので、比較的親切な試験ではないかと思う。本番はこの順番通り、模擬試験の順番通りには出ないので注意。個人的なイメージとして、最初の2,3問はすぐに解けない問題を用意して、中盤終盤になると超基本問題が出てくるのがPython試験だとよくある気がする（基本だから？）。
意外と数学の問題、「数学の基礎」が6問(40問中)と、そこそこあるので不安な人は高校数学の数Ⅱ・Bの復習をしてもいいかも。数学といっても、複雑な計算問題は出ない。よく見たものをまとめると
・1の対数
・0の階乗
・三角比（sin30°など）
・ネイピア数と円周率
・
この辺をパッと答えられるぐらいまでこなせばOK。
「ライブラリによる分析実践」いわゆるデータ分析ライブラリの範囲から27問(40問中)出題される。ただしscikit-learnなどもそれぞれの手法の要点を抑えておけば解ける問題も多いので、模擬試験を通じてどんなレベルの問題が出題されるかイメージをつけておくべし。
自分の場合、本番ではvsplit,hspritが出たり、ROCは〜の略で、なんて問題もあったり。プライムスタディはあまりROCの問題は少ないので自分で復習しておくほうが良さそうに思った。
ちなみに本番ではメモ用紙も筆記用具もNGなので脳内メモを活用しないといけない。
まとめ
Pythonデータ分析試験は試験対策として模擬試験をガッツリやるときは1ヶ月あれば十分OK、実際にライブラリを動かしながらインプットもやるとなると2,3ヶ月はかかる内容かと。
Jupyter LabはMatplotlibを動かすための設定だけ注意してもらえればあとは教科書通りに動かせるでしょう。
今後はPythonの実践試験、データ分析実践試験も視野に入れてはいるものの、あまり頭でっかちに資格だけ取って満足するのも良くないなと思って、いろいろと計画中。
自己研鑽が自己満足に終わらないように、無駄にならないように、今後も活動していきたいものですねえ。。。
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