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Python3 エンジニア認定
データ分析試験を受けてみた
自己紹介
名前: 渡辺春希
出身地: 静岡
大学: 広島市立大学
学年: 3年
学科: 知能工学科
趣味: ポケモン、シャニマス、データ分析、野球
Twitter: @haruaya0423
今後取り組みたいこと: 深層学習の知識を
増やしたい
鎧の孤島で復活!
Python3エンジニア認定データ分析試験
とは?
今年の4月から始まった試験
CBT方式で全国各地で通年開催
問題数:40問
試験時間: 60分
合格ライン: 7割以上
試験料 一般1万円 学生5千円
試験結果は試験終了後分かる。
↑試験の教材
テスト範囲
章 節 問題数 問題割合
1
データエ
ンジニア
の役割
2 5.00%
2
Pythonと
環境
1
実行環境
構築
1 2.50%
2
Pythonの
基礎
3 7.50%
3
Jupyter
Notebook
1 2.50%
3
数学の基
礎
1
数式を読
むための
基礎知識
1 2.50%
2 線形代数 2 5.00%
3 基礎解析 1 2.50%
4
確率と統
計
2 5.00%
4
ライブラ
リによる
分析実践
1 NumPy 6 15.00%
2 pandas 7 17.50%
3
Matplotli
b
6 15.00%
4
scikit-
learn
8 20.00%
5
応用:
データ収
集と加工
0 0.00%
試験対策
・教材を何度も読んだ。
・教材のコードをjupyter notebookを使い打ち込んだ。
・PRIME STUDY(https://study.prime-strategy.co.jp/)
の模擬試験を利用(ちなみに模試の出来は6割だった)
試験結果
合格!
試験を受けた感想
・そんなに難しくない。
・PRIME STUDYの模試の方が難しい。
・全体的に概念を問われる問題が多かった。
・30分くらい時間が余った。
・試験官の監視は無かった(会場によって違う?)
・この資格が取得できたからといってデ-タ分析エンジニア
は名乗れないと感じた。
・ただ、データ分析エンジニアの入門としては
この試験はいいかも。
教材を使用した感想
・Numpy、Pandas、Matplotlib、
scikit-learnの基本的な部分は
抑えている。
・データ分析の入門としてならこの本は
おススメ。
・ただ、実践的なデータ分析をしたいなら、
別の本が必要か。
・5章の自然言語処理や画像加工の分野は
面白そう。
試験を受けたメリット
・データ分析の自信はついた。
・データ分析のライブラリの基本的な使い方が身についた。
・データ分析の勉強の意欲がついた。
・Twitterで14いいね!がもらえた。
今後の指針
・Python 実践データ分析100本ノックを使いスキルを磨く。
・Kaggleに参加。
・数学(特に統計)の勉強(自信がついたら統計検定
を受けるか)
・その他情報関係の資格(基本情報とか)の取得。
・機械学習(特に深層学習)の勉強
次回予告
G検定を受けてみた!
お楽しみに!(ただ、来月はインターン行っているかもしれない)

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