Pythonは近年非常に人気が高まっているプログラミング言語です。

Pythonはデータ分析や機械学習、ウェブアプリケーション開発など、幅広い用途がある汎用言語で、データサイエンティストやAIエンジニアにとっても重要なスキルの1つとなっています。

この記事では、Pythonのスキルを認定する資格「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」について解説します。

本試験は次のような方におすすめです。

• 就職・転職・キャリアップに有利なPython資格を取りたい方
• AIエンジニア、データ分析官などのデータサイエンス職を目指す方
• Python技術の習熟度を客観的に証明できるものが欲しい方
• Pythonを勉強するモチベーションが欲しい方

Python試験とは？基礎試験とデータ分析試験の違い

Python試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している民間試験で、「Python3 エンジニア認定基礎試験」と「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の2つがあります。

「Python3 エンジニア認定基礎試験」は基本的なPythonの文法の知識を問う試験で、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」はデータ分析に用いるライブラリや数学の知識が問われる試験という違いがあります。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3 エンジニア認定基礎試験は、”Pythonの便利さを理解し、正しく利用できるために必要な知識やスキルを測定すること”を目的としており、Pythonの基礎となる文法などの知識が問われます。

公式の認定テキストとして、オライリー・ジャパンの「Pythonチュートリアル」が指定されており、試験問題は本書の内容から出題されます。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験では、Pythonを使ったデータ分析についての知識が問われます。

開発環境である「Jupyter Notebook」の知識や、「NumPy」「pandas」などのデータ分析のライブラリに関する知識も求められ、よりデータサイエンスに特化した内容の試験となっているのが特徴です。

次の章から、Python3 エンジニア認定データ分析試験について詳しく解説します。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

受験日程	通年
出題形式	CBT（マウス選択問題）
受験料	一般：11000円（税込）学生：5500円（税込）
問題数	40問
試験時間	60分
合格点	正答率70％以上
有効期限	なし
申込先	Python3 エンジニア認定データ分析試験

データ分析試験は、基礎試験よりも応用的な内容になっています。

実際のデータ分析の内容に即した知識が問われる試験となっており、機械学習や分析用ライブラリなど、より実用的な内容が含まれます。

合格すれば、Pythonを使ったデータ分析についての基礎知識を有していることが証明できます。

認定テキストとして指定されているのは「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書（翔泳社）」です。

出題範囲と問題数は公式サイトで公開されています。

有効期限はある？

python3エンジニア認定データ分析試験に有効期限はありません。

そのため、一度合格すれば、その後も就職や転職の際に合格証を活用できます。

ただ、プログラミング言語は非常に情報の変化が早いため、新バージョンが出た場合は、新しい試験の受験を推奨されています。

試験の日程と申し込み方法

Python3 エンジニア認定データ分析試験の受験方式はCBTで、全国の試験で実施しています。

会場の受験可能日であればいつでも受験が可能です。

会場によって試験日程は異なるので事前にチェックしておきましょう。

また、Python3 エンジニア認定基礎試験の申し込みから受験までの流れは以下の通り。

• 試験会場の選択
• 受験料の支払い
• Odyssey IDの登録
• 受験

オデッセイコミュニケーションズのサイトから試験会場の選択、Odyssey IDの登録が可能です。

試験形式や試験時間については基礎試験と同様で、全国のCBT会場でいつでも受験が可能です。

主な試験範囲

40問中27問、すなわち試験問題の67.5％が第4章の「ライブラリによる分析実践」から出題されます。

試験範囲に含まれるライブラリは「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」の4つです。

これらは数多くあるPythonの分析ライブラリの中でも、必ずと言っていいほど活用される重要なものです。

ライブラリの意義や、それぞれのライブラリの特徴についてしっかりと理解しておきましょう。

それぞれのライブラリについて、以下に簡単に説明します。

Pandas

分析対象のデータの多くはExcelやCSVのような表形式のデータになっています。

Pandasは、そんな表形式データの処理に特化したライブラリです。

データの読み込み・書き出し、データの検索・抽出・置換、結合や分割、欠損値の処理など、多様なデータを柔軟に処理するための機能が揃っています。

NumPy

NumPyは多次元配列データの高速演算を得意とするライブラリです。

ビッグデータを処理する上で演算速度は非常に重要です。画像処理や機械学習などの高度なアルゴリズムの多くは、NumPyの配列を引数とするように作成されています。

Matplotlib

MatplotlibはPythonを用いたグラフ描画（データ可視化）のライブラリです。

ヒストグラム、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、多様なグラフをカスタマイズ性高く作成することができます。

scikit-learn

scikit-learnは機械学習の代表的なライブラリです。

様々な機械学習の手法が利用できるようになっており、他のライブラリとの連携もしやすいという特徴があります。

Python3 エンジニア認定データ分析試験の合格率・難易度

現在発表されている「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の合格率は80%を超えており、高い値で推移しています。

日頃Pythonを利用している人や、既に「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格している人であれば、難易度はあまり高くはないでしょう。

もっとも、Pythonの経験がある受験者は「基礎試験」を受けずに本試験から受験するパターンも多いため、合格率が高くなっている傾向があります。

分析の手法についての内容が多く出題され、初学者にとってはやや難易度が高い内容も含まれていることに注意が必要です。

Python3 エンジニア認定データ分析試験の勉強方法

データ分析試験の内容については、手を動かして分析を進めながら学習する方法がお勧めです。

「Jupyter Notebook」を用いた実行環境の構築も試験範囲に含まれているので、テキストに沿って実際に操作をしながら、ライブラリを用いたデータ分析を行なってみてください。

データ分析の内容については座学でただ覚えるよりも、実際に体感して活用の場面をイメージすることが重要です。

試験範囲の内容が一通り学習できたら、模擬試験で理解度を測ります。

データ分析試験についても、公式サイトで認定模擬試験が紹介されています。

3種類の模擬試験が公開されているので是非活用しましょう。

間違えた部分は実際にコードを書いてみると理解が深まります。

問題の解答が「なぜ正解か」「なぜ間違っているか」を説明できるように、テキストと模擬試験を反復して知識を定着させましょう。

Python3 エンジニア認定データ分析試験の勉強時間

Python3 エンジニア認定データ分析試験の勉強時間は、経験者であれば30時間と言われています。

具体的には、基礎知識の学習やコーディングに約20時間、模擬試験の受験と復習に約10時間という内訳です。

一方でPythonの経験がない初学者の方は、 前提となるPythonの文法や知識を学ぶためにさらに勉強時間が必要になるでしょう。

初学者の場合は、まず「Python3 エンジニア認定基礎試験」かれ受験するのがおすすめです。

基礎試験とデータ分析試験はどちらも受験したほうがよい？

２種類あるPython試験ですが、その両方を受験した方がいいのでしょうか。

状況にもよりますが、

• プログラミング初心者で、データサイエンスの基礎スキルを習得したい
• Pythonの基本知識について網羅的に学びたい

場合は両方を受験することを強くお勧めします。

一方、すでにある程度Pythonを使ったプログラミングの経験があり、データ分析を中心に学びたい場合は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」のみの受験でも問題ありません。

「Python3 エンジニア認定基礎試験」は以下のようなケースに受験される方が多いです。

• Pythonの基礎スキルを証明できる資格を取得したい
• Pythonの文法や特徴を体系的に学びたい
• プログラミング初学者・文系出身者で、データサイエンティストやAIエンジニアとしてのキャリアを目指している
• 直接データサイエンス業務には関わらないが、一緒に仕事をするAI開発担当者の作業を理解したい

「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は、その名の通りデータ分析に特化しており、Pythonを用いた機械学習・データ分析を行うデータサイエンティストなどを目指す方が受験されることが多いです。

「データ分析試験」の出題内容は「基礎試験」の知識レベルが前提となります。

初学者であれば、まずは「Python3 エンジニア認定基礎試験」に合格し、その後より実用的な「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に挑戦してスキルアップすると良いでしょう。

一方、ある程度プログラミングの経験がある場合は「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」へ直接アプローチすることもひとつの手です。

もっとも、すでにPythonに慣れていても、知識・スキルに偏りがあることは珍しくありません。

両方の試験を受けることで、Pythonの基本事項を綺麗に整理することができるため、すでに経験を積んだ方は「基礎試験」から受験してみるのも良いでしょう。

まとめ

この記事では、Pythonのスキルを認定する資格「Python3 エンジニア認定データ分析試験」について解説しました。

Python3 エンジニア認定基礎試験よりも難易度は高いため、基礎試験を合格してから受験するのがおすすめです。