出題範囲一覧

Python 3 データ分析 模擬試験

Pythonエンジニア育成推進協会「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」(以下、本試験)の出題範囲とPRIME STUDY第1回 Python 3 データ分析模擬試験の出題範囲の対応関係は以下の通りです。
※主教材:『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』(翔泳社)
※「PRIME STUDY」の動画解説は、Pythonエンジニア育成推進協会認定の参考教材です。

本試験 PRIME STUDY第1回 Python 3 データ分析模擬試験
主教材の目次(出題数)問題と解説 ※各テキストリンクをクリックすると、問題解説ページへ移動します。
1. データエンジニアの役割(2問)【第1問】 データ分析の世界 ※2021/01/22更新
【第2問】 機械学習の分類、教師あり学習・教師なし学習・強化学習の特徴 ※2021/01/25更新
【番外編】 超入門・回帰のキモチを理解する ※2021/01/26更新
2. Pythonと環境
(1) 実行環境構築(1問)【第3問】 Pythonの実行環境、pipコマンド、Anaconda、PEP 8  ※2021/01/26更新
(2)Pythonの基礎(3問)【第4問】 リスト内包表記  ※2021/01/26更新
【第5問】 正規表現  ※2021/01/26更新
【第6問】 Pythonのモジュール(logging、pickle、pathlib、datetime)  ※2021/01/27更新
(3)Jupyter Notebook(1問)【第7問】 Jupyter Notebook  ※2021/01/27更新
3. 数学の基礎
(1)数式を読むための基礎知識(1問)【第8問】 数式を読むための基礎知識  ※2021/01/27更新
(2)線形代数(2問)【第9問】 ベクトル、ユークリッド距離とマンハッタン距離  ※2021/01/27更新
【第10問】 行列、正方行列・単位行列、行列の計算  ※2021/01/27更新
(3)基礎解析(1問)【第11問】 微分積分  ※2021/01/27更新
(4)確率と統計(2問)【第12問】 確率統計、基本統計量、中央値、分散、確率密度関数・確率質量関数  ※2021/01/27更新
【第13問】 基本統計量、ネイピア数、三角関数、対数、階乗
4. ライブラリによる分析実践
(1)NumPy(6問)【第14問】 Numpyの基礎
【第15問】 Numpy、array関数によるndarrayオブジェクトの生成
【第16問】 Numpy、arange関数によるndarrayオブジェクトの生成
【第17問】 Numpy、full関数、linespace関数、hstack関数による配列処理
【第18問】 Numpy、ユニバーサルファンクション、ブロードキャスト
【第19問】 Numpy、ドット積
(2)pandas(7問)【第20問】 DataFrameの生成、データの抽出(locメソッドとilocメソッド)
【第21問】 データ(CSV、Excel、HTML、バイナリ)の読み込み・書き込み、pickleモジュールによるデータの再利用
【第22問】 条件によるデータ抽出
【第23問】 pandasのdate_range関数を用いた時系列データの処理、乱数の生成
【第24問】 欠損値処理(fillnaメソッド、dropnaメソッド)
【第25問】 基本統計量の取得
【第26問】 データ連結(concat関数等)
(3)Matplotlib(6問)【第27問】 Matplotlibによる描画の基礎(suptitle、set_title、legend、savefig、plot等のメソッド)
【第28問】 Matplotlibによる描画の基礎(各種メソッドと引数の使い方)
【第29問】 描画オブジェクトとサブプロット
【第30問】 積み上げ棒グラフの出力方法(barメソッド)
【第31問】 ヒストグラムの出力方法(histメソッド)、正規分布に従う乱数の生成(random.normal関数)
【第32問】 円グラフの出力方法(pieメソッド)
(4)scikit-learn(8問)【第33問】 機械学習の前処理、カテゴリ変数のエンコーディング、特徴量の正規化
【第34問】 分類とは、分類モデル構築の流れ
【第35問】 サポートベクタマシン、決定木、ランダムフォレスト
【第36問】 回帰、ボストン住宅価格データセット
【第37問】 次元削減、主成分分析
【第38問】 分類モデルの評価指標、混同行列
【第39問】 ハイパーパラメータの最適化
【第40問】 クラスタリングとそのアルゴリズム(階層的クラスタリング、k-means)
5. 応用: データ収集と加工(0問)