Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度は?合格率と範囲

データ分析の仕事に関わり始めると、Python3エンジニア認定データ分析試験が気になってきます。ただ、数学やライブラリの知識がどこまで要るのか不安ですよね。

結論からいうと、協会が公表した合格率は81.5%です。40問を正答率70%で合格し、出題のうち27問はNumPy・pandas・Matplotlib・scikit-learnの4つのライブラリから出ます。数学の問題は6問です。

この記事では、合格率と受験者の特徴、主教材の章ごとの出題数を公式の情報で整理し、どこから勉強するかをまとめます。

データ分析試験の難易度と合格率

合格率は、基礎試験の76.0%より高い81.5%です。協会は、資格手当がある受験者が多いことと、企業や部門での一括受験が多いことを特徴として挙げています。受験者の6割以上はPythonの業務経験がない人です。

会社の研修として、教材と時間を用意されたうえで受ける人が多い試験だと読めます。一人で準備する場合は、合格率ほど易しくは感じないかもしれません。

出題範囲と章ごとの出題数

出題範囲は、主教材である翔泳社の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」です。

4つのライブラリで27問、全体の7割近くを占めます。中でもscikit-learn(機械学習)が8問で最も多く、次がpandasの7問です。数学は6問で、線形代数と確率・統計が2問ずつです。

どこから勉強するか

• 1. pandasとNumPy:データの読み込み・加工と配列の扱い。ここが分かると他の章が読みやすくなる
• 2. scikit-learn:最多の8問。前処理・学習・評価の流れを押さえる
• 3. Matplotlib:グラフの種類と描き方
• 4. 数学の基礎とPythonの環境:合わせて11問。数式の読み方は最後にまとめて

協会の公式ページでは、認定スクール3社がデータ分析試験の無料の模擬試験も公開していると案内されています。仕上げに使ってください。

エンジニアから見たひとこと

私は普段、QAエンジニアとして働きながら、AIを使った業務の効率化を進めています。AIの出力やテストの結果を集計するとき、表のデータを読み込んで、加工して、グラフにする作業は欠かせません。

この試験の中心は、まさにこの読み込み・加工・可視化の流れです。機械学習の章も、モデルの作り方より、データを分けて学習させて評価する手順を問う作りになっています。試験に出る範囲が、そのまま仕事の手順になっている試験だと感じます。

基礎試験はPython3エンジニア認定基礎試験の難易度は?、統計の資格は統計検定2級の難易度は?を参考にしてください。

Pythonを仕事で使えるようになりたい、IT職への転職まで考えている、という場合は、試験の勉強とは別に、自分で書いたコードを見てもらえる環境があると進みが早くなります。独学で詰まりやすいのは文法よりも、何を作ればいいかが決まらないところです。スクールの無料カウンセリングで、目的に合う学び方を相談してから決める方法もあります。

よくある質問

まとめ

基礎試験はPython3エンジニア認定基礎試験の難易度は?、模擬試験の使い方はPython基礎試験の過去問はどこ?で確認できます。