はじめに

『Python 3 エンジニア認定データ分析試験』 に合格しました。
所感をまとめます。

動機

動機は下の 2 つです。

• 資格を取っておいたら、役に立つことがあるかもしれない。
• 仕事で使っている知識に偏りがないか確認し、偏りがあり場合は穴を埋めたい。

私は、データ解析を仕事にしているので、日常的に python を使っています。
しかし、学校のお勉強はしていないので、知識に偏りがないか不安がありました。
「自分の仕事では使わない部分で基礎的な知識に穴がないか？」という疑問から試験を受けました。

学習内容

試験対策でやったことは 2 つです。

• Python によるあたらしいデータ分析の教科書 を読む
• https://study.prime-strategy.co.jp/ でできる模擬試験を受ける

Python によるあたらしいデータ分析の教科書 は 1 周読みました。
新しい知識はなかったので、数時間で読み終わる内容でした。
Matplotlib について、描画方法に MATLAB スタイルとオブジェクト指向スタイルが記されていることが素晴らしいです。
初心者の頃に、この違いがわからず苦労しました。
ネット上の断片的な情報を集めるよりも、書籍を読んだ方が基礎固めには効率的であるように思います。

jupyter は書籍の内容としては親切ですが、試験範囲には必要ないように感じました。
一般には python ならば jupyter なのでしょうか？

模擬試験は第 2 回まで受けて、十分だと判断しました。
1 回の試験に時間がかかるけれど、知識の確認以上の効果はないように思います。

受験

試験は CBT 形式。紙とペンが渡されないのは少し焦りました。
試験に複雑な行列演算は出なかったので、それでよいのかもしれません。

学習時の模擬試験では、DataFrame の内容を紙に書いていました。
これは試験対策としてはよくありませんでした。先に確認しておくべきですね。

受験時間は 1 時間ですが、13 分で解き、見直しを含めても計 20 分程度で解き終わる内容でした。
難易度は非常に低いようです。
業務で python を触っている方は、ぶっつけ本番でも合格できる内容でした。

感想

とりあえず、合格しました。

当初は知識の穴埋めも目的としていたのですが、知識の確認に終わりました。

業務で python を触っているならば、特に勉強する必要がない資格というのは、実務向けの資格としては正しいのかもしれません。

...とは言いつつも、物足りなさも感じました。
例えば自分だったら、

• DataFrame について、列名称のサフィックスが _xxx の列のみの列方向の和を取り出力せよ。
• DataFrame の各列について、欠損値の個数を出力せよ。
• DataFrame のある列のカテゴリについて、各カテゴリごとの出現回数を棒グラフで示せ。

などの、もう少しだけ複雑な問題や、 axis=0, 1 の挙動が理解できているかの確認ができる問題を入れたりするかな？ と考えました。