- 合格者情報
- お名前: 石川 英典 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？
数学やデータ分析に関しては理系の研究室の出身であるため、内容を理解できる程度の知識はありました。
それでも昔やったなーという程度で、説明しろと言われるとちょっと言葉に詰まってしまうレベルです。
Pythonについては、実務でPythonを使ったコードが一部実装されていました。読んで理解はできますが、自分からフルスクラッチで書いた経験はまだありませんでした。
特に、実際にPythonを使ったデータ分析や機械学習のコードを書いたことは、この勉強をするまではなかったです。
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？
およそ一ヶ月くらいです。
平日は休憩時間や仕事が終わった後に30分～1時間程度、集中してやるようにしていました。
ただ、幸か不幸か新型コロナウィルスの影響による外出の自粛などがあったので、休日をなるべく学習に回すことができました。
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。
数学、統計、データ分析の定義などはもともと知識があったので問題ありませんでした。
また、Pythonの使い方についてもプログラミンングを仕事としていることもあり得意な分野です。
しかし、Pythonを実際に使ったデータ分析(NumPyやScikit-learn)が一番苦手でした。
自分はプログラミングは書いて覚えるタイプなので、使ったことがないライブラリや言語は読んでいるだけではなかなか身に付けられないからです。
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？
前述のとおり書くことで覚えるタイプなので、ひたすらデータ分析の教科書に載っている例を入力して実行することに努めました。
コピペしては頭に入らないので、数値を変えたらどうなるかや、他のパラメタを指定したら何が変わるのか、といった試行錯誤もしています。
その過程で、だんだんと頭に入るというか、指が覚えるようになっていきました。
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。
4、5回くらいだったと思います。
どこが間違っていたのかを確かめることはもちろんですが、試験問題の特徴を掴むために活用しました。
試験は4択なので、基本的に間違いを誘うような似たような選択肢やまぎらわしい選択肢があります。
そこで、試験がどういう「ひっかけ」を誘ってくるのか、という傾向を自分が間違えた問題から見付けるように心掛けました。
これは勉強するというよりは、試験のテクニックになるのかもしれませんね。
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。
Pythonに限らずプログラミング言語は書いて、動かして、理解できるものだと思います。
PythonにはJupiterという素晴らしいプラットフォームがあり、視覚的にも結果がすぐに見えます。
ただ、教科書の構文を見るだけでなく、実際に手で動かして表示させてみることで、より理解が深まるはずです。
また、試験は試験です。これはPythonデータ分析を理解することとは別に、試験のテクニックを身に付けないと点数が上がりません。どういった問題が出るのか、何が聞かれるのか、という傾向を知るためにここの模擬試験を繰り返し受けてみてください。