AI講師がまとめて解説!Python3 エンジニア認定データ分析試験の難易度・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。

しかしながら、Pythonの学習項目は膨大にあるため、Python初学者は学習の全体像がわからず、「何をどんな順番で学べばよいか」と悩んでいる方もいらっしゃる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エンジニア認定データ分析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。

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目次

Python3 エンジニア認定データ分析試験とは?

試験概要

Python3エンジニア認定データ分析試験の公式ロゴ

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る
・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)

なかでも、Python3エンジニア認定データ分析試験はPythonでプログラム作成するときに必ず活用するライブラリの基礎知識を学ぶことができるので、データ分初学者に非常におすすめです。

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。

また、Python資格の取得メリットをさらに詳細に知りたいという方はこちらの記事もご覧ください。

Python3エンジニア認定データ分析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エンジニア認定データ分析試験は下記の2つのメリットがあると考えています。

メリット①:ライブラリを活用して高度なデータ分析が容易に実現できる

Python3エンジニア認定データ分析試験の取得メリットの1つ目は、ライブラリを活用して、高度なプログラム作成が可能になることです。

ライブラリとは汎用性の高い関数やソースコードが集まったプログラムを補うための部品です。

ライブラリを活用すると、複雑なソースコードを自身のプログラムに取り込めるので、効率的に高度なプログラムを作成できるようになります。

後ほどご紹介するように、本資格はライブラリの出題率が約7割を占めており、ライブラリの活用方法を学べるので、ライブラリを活用した高度なプログラム作成に繋げることができます。

メリット②:データサイエンティストに必要なデータエンジニア・データサイエンススキルが得られる

Python資格の取得メリットの2つ目はデータサイエンティストに必要なスキルを学べることです。

データサイエンティストに必要なスキル3つ

データサイエンティスト協会はデータサイエンティストに必要なスキルを、①データサイエンス力、②データエンジニアリング力、③ビジネス力の3つに大別しています。

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スキル定義
①データサイエンス力情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力
②データエンジニアリング力データサイエンスを意味のある形に使えるように実装・運用できるようにする力
③ビジネス力課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力

これらの中でも、データ分析やデータの収集・解釈・検証するスキルであるデータエンジニアリング力を身に付けるにはプログラミングの学習は欠かせません。

プログラミング言語のなかでも、汎用性が高く、簡単なコードでプログラムを作成できるPythonはデータエンジニアリングで非常に活用されています。

本資格の学習を通じて、データ分析を行うときに必要な「ライブラリ」「モジュール」などPythonの基礎知識を学ぶことができます。

本資格で学習する「ライブラリ」を活用すると、①数十行程度のソースコードで高度なデータ分析が可能になる ②Numpy等の数値計算ライブラリを活用することで高速な処理が可能になる というメリットがあり、今後データサイエンティストとしての活躍を目指している方にとって本資格は非常に有効といえます。

Python3 エンジニア認定データ分析試験の難易度

出題範囲

Python3エンジニア認定データ分析試験は『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』の掲載内容を出題範囲としています。

実際の出題は『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』から以下の比率で出題されます。

Python3 エンジニア認定データ分析の試験範囲

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学習内容問題数問題割合
1データエンジニアの役割・機械学習の位置づけと流れ
・ データ分析に使う主なパッケージ
25.00%
2Pythonと環境・実行環境構築
・Pythonの基礎
・Jupyter Notebook
512.50%
3数学の基礎・線形代数
・基礎解析
・確率と統計
615%
4ライブラリによる分析実践・Numpy
・pandas
・Matplotlib
・scikit-learn
2767.5%
5応用: データ収集と加工00.00%


「ライブラリによる分析実践」が出題の67.5%を占めており、頻出箇所であることがわかります。

たとえば、「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」の4項目のライブラリは必ず出題されます。

下記の通り、この4項目をマスターするだけで合格点にぐっと近づくので、最短で合格を目指したい方はこれらを中心に勉強をすることをおすすめします。

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、本資格の運営団体であるPythonエンジニア育成推進協会の発表では、Python3エンジニア認定データ分析試験の合格率は約86%です。

Pythonに関連する資格試験のなかでは、比較的合格率も高いため、取得しやすい資格といえるでしょう。

Python資格の合格率

試験名合格率
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75%
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の勉強方法

今回は編集部がPython3エンジニア認定データ分析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
渡邉 様の「Python 3 データ分析試験」合格までの学習法を公開しました。約1ヶ月
(平日約2時間・休日約4時間)
・なし・公式テキストを読み込んで理解を深める
・模擬試験を満点取れるまで解く
早川様の「Python 3 データ分析試験」合格までの学習法を公開しました。約30時間・実務経歴は4か月ほどあり
・データ分析に関する知識はなし
・公式テキストを読み込む
・模擬試験を解く
Python未経験者が「Python3エンジニア認定データ分析試験」に合格した勉強法約60日間
(1日1時間~1.5時間)
・C#などを使った開発経験2年
・Python未経験
・公式テキストで概要理解をする
・「DIVE INTO EXAM」で模擬テストを受ける

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エンジニア認定データ分析試験の勉強方法
  1. 『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』を読み、手を動かしながら、Pythonの基礎知識を身に付ける
  2. ネット上に公開されている模擬テストで問題演習を積み、弱点を上記テキストで復習試験形式や頻出問題に慣れる

補足:『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』の活用方法

『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』には、Pythonライブラリに関するソースコードが多く記載されています。

学習理解を深めるために、ソースコードをただ眺めるだけではなく、実際に手を動かして学ぶことをおすすめします。
たとえば、下記のようにJupyter Notebookを自分のパソコンにインストールした上で、Jupyter Notebook上で実際にサンプルコードを動かしてみましょう。

出題範囲であるJupyter Notebookの理解も深まることに加えて、Pythonでのデータ分析で非常に活用されているので、今のうちにぜひ慣れておきましょう。

また、多くの合格者も活用しており、本資格の出題範囲である『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』は下記のリンクから購入できます。

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おすすめ本・参考書3選

【必須の1冊】Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

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Python3エンジニア認定データ分析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。

とくに、「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」の4つのライブラリを中心に学ぶことができ、Pythonでデータ分析を行なうための基礎知識をマスターできます。

さらに、データ分析で必要な数学知識やデータの収集・加工方法も学ぶことができ、Pythonでデータ分析を行うための土台作りをこの一冊でマスターできます。

【初学者におすすめ】Pythonスタートブック [増補改訂版] 

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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。

プログラミング初学者でもプログラムのイメージが直感的に理解できるように、イラストが豊富にあるわかりやすい解説が特徴です。

「モジュール」「オブジェクト」などライブラリを学習するうえで欠かせない基本知識を学ぶことができるので、次のステップである『Pythonによるあたらしいデータ分析』で手戻りすることなく、ライブラリの知識を身に付けることができるようになります。

また、章末問題で理解度を図ることができるので、実際に手を動かしてPythonを学習したい方にも非常におすすめです。

【ライブラリの学習を深めたい方におすすめ】Pythonデータサイエンスハンドブック

本資格で出題の約7割を占めている「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」の4つのライブラリについて基礎から応用まで学ぶことができるので、試験対策としておすすめです。

各章のモジュールはサンプルコード付きで解説されており、「 基礎事項→使用例(事例) 」 のように適宜、実際の使用例が記載されているので、具体的なイメージを持って理解することができます。

さらに、本書はデータ分析から機械学習までの一連の流れを学ぶことができ、今後ディープラーニングやAI開発を行いたい方にも非常におすすめです。

まとめ

Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度・勉強方法についての理解は深まったでしょうか。

Python3エンジニア認定データ分析試験はPythonでデータ分析を行うために欠かせないライブラリを学ぶことができ、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。

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。

また、Python資格の取得メリットをさらに詳細に知りたいという方はこちらの記事もご覧ください。

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この記事を書いた人

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