AI講師がまとめて解説!Python3 エンジニア認定実践試験の難易度・勉強方法

Pythonは豊富なライブラリやフレームワークを持ち、コードがシンプルであることから、データ分析・webアプリ開発等様々な分野において、近年注目を集めているプログラミング言語です。

特にpythonとデータで分析は相性がよく、数十行程度のシンプルなコードで高度なデータ分析が実現できるため、データ分析初学者の方は、まずはpythonを勉強することをおすすめします。

そんなPythonを中級レベルまで網羅的に学習できるのが「Python3エンジニア認定実践試験」。しかしながら、2022年11月開始の新設資格で「難易度がわからず受験を決めかねている」「具体的な勉強方法がわからない」という方も多いのではないでしょうか?

本記事では現役のデータサイエンティストの視点から、Python3エンジニア認定実践試験の概要がつかめるように取得メリットや難易度・勉強方法まで網羅的に解説していきます。ぜひ最後までご覧ください。

監修者
經田 原弘
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修了。大学時代は3次元の医療データの平滑化処理を研究テーマとし、大学院時代はJAXAと協業し、月探査機かぐやの衛星データから、月面上の水の存否について調査していた。新卒では株式会社リクルートにてレコメンドシステムの開発等に従事し、現在は製造業系スタートアップにてデータサイエンティストとして勤務。応用情報技術者試験・E資格合格者。

目次

Python3 エンジニア認定実践試験とは

Python3エンジニア認定試験は全部で3段階で構成されており、初級者向けの「Python3エンジニア認定基礎試験」と中級者向けの「Python3エンジニア認定データ分析試験」、上級者向けの「Python3エンジニア認定実践試験」があります。

それぞれの試験のレベルの違いは以下の通りです。

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試験名資格取得後にできること主な出題内容
Python3エンジニア認定基礎試験・Pythonの基本文法の理解ができる
・Pythonのデータ構造を理解して、基本的なコードを書けるようにな
・データ構造
(リスト型/集合型/辞書型/del文)
・制御構造ツール
(if文/for文/break文/continue文など)
Python3エンジニア認定データ分析試験・ライブラリを活用してPythonで分析ができる・ライブラリによる分析実践
(NumPy/Matplotlib/scikit-learnなど)
・数学の基礎知識
(線形代数/確率/基礎解析など)
Python3エンジニア認定実践試験・ライブラリ(暗号化ライブラリなど)を活用して、Pythonでより高度なプログラム作成ができる
・パフォーマンスの最適化を考えられるようになる
・Pythonの言語使用(例外処理/with文/ジェネレーター/デコレーターなど)
・Pythonのクラス(class構文/dataclass/オブジェクト関連関数など)
・データ型とアルゴリズム(二分法アルゴリズムの利用/イテレーターの組み合わせなど)

中でも、Python3エンジニア認定実践試験はPythonを実務で活用するうえで欠かせない機能やライブラリの使い方を問う試験です。

編集部ではPython3エンジニア認定試験の他種別の解説記事も執筆しています。気になる方はぜひ下記リンクからご覧ください。

Python3エンジニア認定実践試験は役に立たない?取得メリットはある?

時間も労力もお金もかかる資格学習において、どれほど役に立つのかは気になるところ。編集部ではPython3エンジニア認定実践試験は下記のメリットがあると考えています。

メリット:Pythonを実務で活用できるようになる

Python3エンジニア認定実践試験の取得メリットは、試験範囲を学習することで、Pythonを実務で活用できるようになることです。

Python3エンジニア認定基礎・データ分析試験の学習は、Pythonのデータ構造や文法、標準ライブラリなど基礎内容にとどまっており、実務レベルというよりは基礎固めが主眼の資格でした。

しかし、本試験ではPythonを実務で活用するための機能やライブラリを学習することができます。

たとえば、本試験で学ぶ「 ソースコードの自動整形」「デバッグ」は以下のように実務に活かすことができます。

・ソースコードの自動整形

ユーザーの環境に依存せずに、コードのフォーマットを開発者間で統一することができるようになります。設定ファイルを開発者間で共有することができるので、同じ整形ルールで開発可能になるメリットがあります。

・デバッグ

デバッグを行うことでエラーを正確に特定し、プログラムのバグを見つけることができるようになります。実務でシステム開発する際は必ず、単体テスト・結合テスト・システムテストの各工程で必ずデバックを行い、必要に応じてバグの修正が行われています。

このように本試験の学習内容は実務に直結しているので、実務でPythonを活用するためには非常に有効といえます。

さらに、PythonはAI開発や機械学習、データ分析を行うためによく活用されているので、Pythonをマスターすることがデータサイエンティストには必須のスキルといえます。

本資格は実務でPythonを活用するためのスキルを身に付けることができるので、データサイエンティストを目指す方には特にメリットになるでしょう。

Python3エンジニア認定実践試験の難易度

出題範囲

Python3エンジニア認定実践試験は『Python実践レシピ』の掲載内容を出題範囲としています。

実際の出題は『Python実践レシピ』から以下の比率で出題されます。(出題されない章は下記表では除いています)

Python3 エンジニア認定実践の試験範囲

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タイトル学習項目問題数問題割合備考
1章Pythonの環境・パッケージ
・仮想環境の作成
12.5%
2章コーディング規約・静的コード解析ツール
・ソースコードの自動整形
25.0%
3章Pythonの言語仕様・ 例外処理
・ with文
・ 関数の引数
・アンパック
・ 内包表記
・ジェネレーター/ デコレーター
717.5%
4章Pythonのクラス・ class構文
・ 属性とメソッド
・ 継承
・ dataclass
・オブジェクト関連関数
37.5%
5章タイプヒント・型ヒント
・静的型チェック
25.0%5.2 mypyは除く
6章テキストの処理・フォーマット/文字列リテラル
・正規表現を扱う
・Unicodeデータベース
410.0%
8章日付と時刻の処理・日付や時刻
・IANAタイムゾーンデータベース
・datetimeの拡張モジュール
25.0%8.4 dateutilは除く
9章データ型とアルゴリズム・ソート
・コンテナー型
・二分法アルゴリズム
・データ出力の工夫
・イテレーターの組み合わせ
512.5%9.3 bisectは除く
9.5 pprintは除く
10章汎用OS・ランタイムサービス・ストリーム
・インタープリターに関わる情報の取得/操作
・マンドラインオプション
25.0%
11章ファイルとディレクトリへのアクセス・一時的なファイルやディレクトリを生成
・高レベルなファイル操作
25.0%
13章特定のデータフォーマットを扱う・CSVファイル
・JSON
・INIファイル
・YAML
・Excel
・画像
25.0%13.3 configparserは除く
13.4 PyYAMLは除く
13.5 openpyxlは除く
13.6 Pillowは除く
14章インターネット上のデータを扱う・URLをパースする
・URLを開く
・ヒューマンフレンドリーなHTTPクライアント
・Base16、Base64などへエンコードする
・電子メールのデータ処理
25.0%14.3 Requestsは除く
14.5 emaiは除く
16章テスト・対話的な実行例をテスト
・ ユニットテストフレームワークの利用
・モックを利用したユニットテスト
・高度なユニットテスト機能の利用
・ドキュメント生成
・オンラインヘルプシステム
37.5%16.4 pytestは除く
16.5 pydocは除く
17章デバッグ・対話的なデバッグ
・コードの実行時間の計測
・コマンドラインインターフェースでの計測
・スタックトレース
・ログの出力
25.0%17.3 traceback は除く
18章暗号関連・安全な乱数の生成
・ハッシュ値の生成
・暗号化ライブラリ
12.5%18.3 cryptography は除く

上記のように『Python実践レシピ』から幅広く出題されるため、本書での試験対策は必須です。

なかでも、「Pythonの言語仕様」「テキストの処理」「データ型とアルゴリズム」の3項目だけで40%の出題率を占める頻出問題なので、重点的に学習を行ないましょう。

また、上記備考欄の通り、外部ライブラリは本試験では出題されないので、注意して学習を進めましょう。

合格点・合格率

編集部調べでは、合格点は正答率70%以上(40問中28問以上の正解)です。

また、本試験は2022年11月29日に開始したばかりなので、合格率は未発表です。(2023年2月現在)

ただ、本試験開始にあたり実施したベータ版試験の合格率は55.6%なので、Python系資格のなかでは、比較的難しく、試験対策は必須といえるでしょう。

Python資格の合格率

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試験名合格率
Python3エンジニア認定実践試験55.6%(ベータ版の合格率)
Python3エンジニア認定データ分析試験86%
Python3エンジニア認定基礎試験約75%

Python3エンジニア認定実践試験の勉強方法

今回は編集部がPython3エンジニア認定実践試験の合格者体験談をピックアップし、合格者の前提知識、学習期間、勉強方法を具体的にまとめてみました。

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記事タイトル学習期間前提知識勉強方法
Python 3 エンジニア認定実践試験に合格してPython試験をコンプリートしたので色々まとめてみた約1ヶ月・Python3エンジニア認定基礎/データ分析試験取得・公式テキストで実際にPythonを動かしながら、知識を身に付ける
・模擬試験を解いて、間違えた分野を復習する
Pythonの新試験: Python 3 エンジニア認定 実践試験 (ベータ試験) に合格したので勉強方法をレポート10~20時間・業務でコーディング経験あり・公式テキストで頻出項目を重点的に学習する
・模擬試験を解く
Python 3 エンジニア認定 実践試験 合格体験記40時間(平日40分×2.5ヶ月)・5年間のExcel VBA 経験
・実践試験の受験経験
・Udemyの講座でPythonの基礎固めをする
・公式テキストで試験範囲を学習

上記合格者の実例を鑑みて、編集部では下記のような勉強方法をおすすめします。

Python3エンジニア認定実践試験の勉強方法
  1. 『Python実践レシピ』を読み、手を動かしながら、出題範囲を学習する
  2. ネット上に公開されている模擬テストを解き、弱点を上記テキストで復習する&試験形式や頻出出題に慣れる

合格者も活用しており、本資格の出題範囲である『Python実践レシピ』は下記のリンクから購入できます。

おすすめ対策本・参考書3選

【必須の1冊】Python実践レシピ

Python3エンジニア認定実践試験の出題範囲となっている本書は学習内容がそのまま試験で出題されるため、試験対策に必須の一冊です。

本書はPythonを実務で活用するために必要なレベルの機能やライブラリを網羅的に学習することができます。

たとえば、機械学習で扱う大量のデータを整列させるソートアルゴリズムや実務でシステム開発する際に必ず行うデバッグなど実務で活用する基本知識を学ぶことができます。

また、本試験の出題範囲からは除外されていますが、外部ライブラリを学ぶことでPythonで高度なプログラム作成も可能になります。

そのため、本試験の受験対策にはもちろん、Pythonスキルを基礎レベルから実務に活かせるレベルまで引き上げたい方にも非常におすすめです。

【初学者におすすめ】いちばんやさしいPython入門教室

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プログラミング未経験の方が最初に上記の本を読むと、専門的な内容が多く、つまずくこともあるので、プログラミング学習に不安のある方は本書を先に読むのがおすすめです。

プログラムのイメージが直感的に理解できるようにイラストを豊富に活用して、プログラムの基本概念、基礎知識、基本文法をわかりやすく解説しているので、プログラミング初学者に非常におすすめです。

簡単な計算やゲーム、GUIアプリの作成を通じて、実際にプログラムを動かしながらPythonを学ぶことができるので、学んだことが身に付きやすくなっています。

本書でPythonの基礎をしっかり身に付けてから『Python実践レシピ』にステップアップすることで、手戻りすることなく、試験対策を進めることができます。

【実務で活用できるコードの書き方を学びたい方におすすめ】リーダブルコード

『Python実践レシピ』では実務で活用できるPythonの機能・ライブラリを学べますが、実務で活用できるコードの書き方を学ぶことにはあまり重きを置いていません。

そこで、読みやすいコードの書き方を重点的に学び、実務に活かしたいという方に本書は非常におすすめです。

本書は読みやすいコードを書くためのポイントを網羅的に解説しており、多くのデータサイエンティストやエンジニアのバイブルとなっている一冊です。

読みやすいコードを書くことで、チームメンバーがコードを共有・理解・管理しやすくなり、チームの生産性を上げることができるため、実務でプログラミングを活用したい方はぜひ本書で学習をはじめましょう。

まとめ

Python3エンジニア認定実践試験の難易度・勉強方法についての理解は深まったでしょうか。

Python3エンジニア認定実践試験は実務でPythonを扱うために欠かせない知識を網羅的に学ぶことができ、データサイエンティストへの「第一歩」となる試験です。

今後データサイエンス学習を深めていきたい方はぜひ受験してみましょう。

Pythonを活用したデータ分析を学びたいという方はこちらの記事をご覧ください。

また、Python資格の取得メリットなどを知りたい方はこちらの記事をぜひご覧ください。

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この記事を書いた人

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