- 合格者情報
- お名前:嘉村 しょう 様
- 合格された試験: Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Q1：学習開始時点で、出題範囲に関する知識や実務等でのご経験はどの程度お持ちでしたか？
実務では、以下の経験がありました。
・口コミサイトをBeautiful Soupライブラリを使いスクレイピング、集計
・同サイトをKH Coderを使い形態素・共起語解析
・DVDレンタルに関するデータベースをpostgreSQLで集計、デシル・RFM分析
・インターネット広告による獲得数をPower BI・Domoでダッシュボード化
学業は、昨年4月からインド並びにイギリスの大学院でデータ・エンジニアリングの修士号を履修中です。PythonはPandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Beautiful Soup ライブラリを使い、探索的データ分析(データ・クリーニング・可視化・集計を含む分析)、単・二・多変量解析までを体系的に学んでおり、これから機械学習、ニューラル・ネットワーク、言語処理を学びます。
Q2：あなたの学習環境（お仕事、学校ほか）においては、合格までにどのくらいの学習期間・学習時間が必要でしたか？
準備期間は10日間で、学習時間は1日1〜1.5時間ほどでした。修士論文を執筆中の為、論文執筆に飽きたら、資格試験の勉強をするようにしました。結果、合格点ギリギリでしたが、1回の受験で合格できました。
Q3：出題範囲のうち、もともと得意だった分野はどこでしたか？また、学習開始当初、苦手意識があったり習得に時間がかかったりした分野はどこでしたか。
Pythonのコーディング経験は相応にあった為、「ライブラリによる分析実践」はすぐに理解できました。一方、「数学の基礎」の内、数式を読むための基礎知識、線形代数、基礎解析が苦手でした。
Q4：学習開始当初、苦手意識があったり習得に時間がかかったりした分野を、合格水準まで引き上げるために工夫されたことはなんですか？
Prime Study の「第1回 Python 3 データ分析模擬試験」の解説を読みながら、マインドマップでメモを採りました。第2回・第3回の解説はありませんが、第1回の解説を読みすぐに理解できようになりました。
Q5：当サイトの模擬試験は何回くらい繰り返しましたか？あなたの活用法を教えてください。
各回7回ずつ、合計21回繰り返し解きました。解いた後、解説を読みながら、マインドマップを使い要点をメモしました。2周目以降は間違えた問題だけメモするようにし、3・4周目以降は、ほぼ間違えなくなりました。コードを読み回答する問題は、間違えた問題のコードをJupyter Notebookに貼り付け、こちらも7回コーディング練習をしました。(詳細はQ6で後述)
Q6：学習を効率よく進めるために行った工夫を教えてください。また最後に学習者のみなさんへのアドバイスもぜひお願いいたします。
工夫した点は以下の2点です。
- マインドマップを使ったメモ
模擬試験を解いた後、解説を読みながら、マインドマップで要点をメモしました。その際、全選択肢のどこが正しい・間違いかも合わせてメモしました。キーワードだけでメモを採れるので時短できるだけでなく、内容の想起にも役立ちました。2周目以降は、間違えた問題だけをメモし、3・4周目以降は、ほぼ間違えなくなりました。 - Jupyter Notebookでのコーディング
コードを読み回答する問題は、間違えた問題のコードをJupyter Notebookに貼り付け、1行ずつコードの振る舞いをコメントしました。更にコメントだけ残し、コードを削除したコーディング練習用ファイルを作り、7回練習しました。コード各行の振る舞いが手に取るように分かるようになり、一気に正答率が上がりました。