Python3データ分析試験に最速で合格する勉強方法

先日「Python 3 データ分析試験」を受験し合格したので、受験を終えて効率の良いと思う勉強をこの記事に記します。
これから「Python 3 データ分析試験」を受験される方の参考になれば幸いです。

この記事について

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ポチップ

難易度は、IT系資格の中ではやや易しい部類に入るでしょう。

Python未経験者でも合格可能です（私もPython未経験です）
用語に関する問題がメインであり、コードに関する出題は少ないためです。

またPythonの知識とは別に、数学の基礎知識を問われます。
私は数学が苦手なので、数学が出題される方が私は辛かったです(笑)

IT関連にお勤め、もしくは数学が得意な方であれば、20時間ほどあれば十分でしょう。
IT未経験の方は、40時間ほどで良いかと思います。

私が試験勉強で使用した教材です。

書籍
- Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版
  - 本試験の主教材であるため念のため購入しました。
Udemy
- 現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル
  - Python未経験であるため、Pythonの基礎をざっと学習する目的で視聴。
    試験と関連がありそうな章のみ視聴しました。
Web模擬試験
- PRIME STUDY
  - 3回分の模擬試験を実施できます。解説は1回目の内容しかないです。
    問題は実際の試験よりも少し難しい印象。
- ディープロ EXAM
  - 全200問(?)からランダムで40問模擬試験ができます。
    内容は実際の試験と同等レベルの難易度であり、問題文が実際の試験と似ている印象。
  - 有料プランへの入会必須だが、対策テキストもあります。
    1週間の無料期間があるので、受験1週間前に登録し、総仕上げとして無料期間内に対策テキストにざっと目を通しておくと理解が深まります。

しっかりとデータ分析を学びたい方や高得点を目指す方は、書籍などを購入し学習された方が良いです。
ここでは、試験合格のみを目的とした教材を記します。

Web模擬試験の「PRIME STUDY」と「ディープロ EXAM」を約3：７の割合で実施する。
これが最も効率の良い勉強方法です。

理由は、実際の試験問題の内容と難易度が「ディープロ EXAM」に近いからです。

私は、主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版」はざっと目を通した程度で試験に臨みました。

以上から、Web模擬試験をひたすら繰り返して実施することで、実際の試験問題形式に慣れ、間違えた問題を復習する。これが最速で合格できる勉強方法です。

「PRIME STUDY」の第1回模擬試験を実施する
- ちなみに第2~3回は、第1回をアレンジした問題がほとんどなので、時間がなければ実施しなくてもOK。
「PRIME STUDY」第1回模擬試験の解説を読む。
YouTubeに問題の解説動画もあるので、そちらも視聴する。
不明点があればググって検索
「ディープロ EXAM」を実施。
模擬試験後、不明点があればググって検索
「PRIME STUDY」の第1回模擬試験を再実施する
- 80点以上取れればOK。80点未満の場合は解説を読んで復習し、模擬試験を再実施。
「ディープロ EXAM」を繰り返し実施。
- 何回か実施し、85点以上取れるようになればOK
試験1週間前に、ディープロの受験対策プラン（1週間無料で試す）に申し込む
- 対策テキストや模擬試験の解説を読めるようになります。
- 1週間以内に解約をお忘れなく。
「ディープロ EXAM」を繰り返し実施。
- 何回か実施し、90点以上取れるようになればOK
- 受験対策プランであれば、模擬試験で間違えた問題のみを出題することが出来るので、可能であれば実施。

受験会場
- 「オデッセイテスティングセンター横浜」で受験しました。
- 受付開始時間までは会場に入れないので、早めに到着した場合は近場で時間を潰す必要があります。
- 狭い会場でしたが、特にストレスなく受験することが出来ました。
試験問題
- 数学は、簡単な計算と用語の正誤問題が出題。
  計算問題があるが、メモ用紙は配布されないので暗算です。
- Pythonは、用語の正誤問題が主。コーディングは出題されません。
- 「誤りである内容を答えよ」のようなひっかけ問題があるので問題文をよく読む必要があります。
試験結果
- 試験終了後、その場で合否と点数が分かります。
- 試験終了後、試験監督が試験結果の画面を操作し、試験結果を紙に印刷します。
  合否や点数が試験監督に見えるので、不合格だった場合恥ずかしかったかも…。
  これは運営側の配慮不足とも言えます。