Python3エンジニア認定データ分析実践試験とは

2023年9月22日、「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」は同協会の認定「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」の上位試験となる「Python3エンジニアデータ分析実践試験」（以下、データ分析実践試験）を発表しました。

この認定試験はPython言語を用いたデータ分析における、より実践的なテクニックを問う試験です。同協会では「日本のデータ分析能力の底上げを狙う」としており、2024年中にはベータ試験および本試験を実施する予定です。

【参考】：「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」を発表 |一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

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Python3エンジニア認定データ分析実践試験の概要

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営する認定試験には、「Python3 エンジニア認定基礎試験」「Python3 エンジニア認定データ分析試験」「Python 3 エンジニア認定実践試験」の3種類があります。

これらに加えて、データ分析の実践力を問う「Python3 エンジニア認定データ分析実践試験」が追加されることになります。

ここでは、Pythonエンジニアとして更なる活躍を目指す方に、新設予定の「Python3 エンジニア認定データ分析実践試験」について解説していきます。

【参考】：Python3 エンジニア認定基礎試験 【参考】：Python 3 エンジニア認定実践試験 【参考】：Python3 エンジニア認定データ分析試験

2020年6月よりスタートした「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」はDX推進やデータ分析・データ活用のニーズが高まりました。さらに、2021年末には経済産業省のガイドラインITスキル標準（ITSS）のISVマップにPython 3 エンジニア認定試験が掲載され、その認知度が高まっています。

そうした中、受験者や教育機関などから上位試験が求められるようになり、Pythonを用いたデータ加工の実務スキルを問う「データ分析実践試験」の発表に至りました。この試験の実施は、受験者がPythonによる実践的なデータ加工、データ分析テクニックを身に付けることを狙いとしています。

【参考】：ITSSのキャリアフレームワークと認定試験・資格とのマップ Ｖｅｒ11r4

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

Python3 エンジニア認定データ分析実践試験の実施概要について見ていきましょう。試験は1年中好きな時に受験でき、コンピュータを利用したCBT方式である点が特徴です。

▪試験名称：Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験 ▪概要： Pythonによるデータ分析の実践力、データ処理技術・データ構造の知識を問う試験 ▪試験日程：通年受験が可能 ▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式 　               ※試験会場に設置されたパソコンで回答します。 ▪試験会場：全国47都道府県の試験会場 ▪受験料金：               　・一般価格　13,200円（税込）               　・学割価格　  6,600円（税込） ▪出題数：40問（すべて選択問題） ▪試験時間：75分 ▪合格ライン：正答率70％ ▪試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター

【参考】：Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験概要

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本書は、PythonやPythonライブラリのpandasなどの基礎を身につけた人を対象に、データ分析で必要となる「データ分析実務で使うノウハウ」をまとめたテキストです。

さまざまな種類のデータ読み込みから加工、可視化、データの分析評価、pandasやNumPyなどのライブラリを活用する方法など、Pythonを利用したデータ加工や分析方法を詳しく学べます。また、データ加工方法やデータ分析に必要となる数学の基礎知識も記載されています。

▪著者：寺田 学、神沢 雄大、＠driller、辻 真吾 ▪頁数：424ページ ▪出版：インプレス ▪発売日：2023/9/22

【参考】：Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック｜インプレス 【参考】：サンプルコードのダウンロード

Python3 エンジニア認定データ分析実践試験の出題範囲について確認しておきましょう。出題範囲は主教材の11章を除くすべてから出題されますので、主教材を完璧に学習しておくだけで合格を目指せます。

   　　  タイトル     　      　　　問題数      出題割合                備考

  1章　データ加工概論       　　 　 2      5.0%   2章　データの種類と読み込み      7    17.5%   3章　表形式データの加工     6    15.0%   4章　数値データの扱い     4    10.0%   5章　データの評価                 8    20.0%   6章　時系列データの処理    4    10.0%    pandasのデータ型   7章　テキスト情報の処理   2 5.0% pandasによるテキストデータ処理  8章　画像データの処理     2 5.0% Pillowによる画像加工、NumPyによる画像処理  9章　グラフデータの処理     3 7.5%     pyvisと実践的なグラフデータの解析は除く 10章　地理空間データの処理      　 2      5.0% GeoPandas 11章　データ加工のための線形代数　   0.0%　 出題範囲の対象外

Python3エンジニア認定データ分析実践試験のポイント

2022年11月に登場した「Python3エンジニア認定データ分析試験」はPythonの文法やデータ構造、標準的なライブラリなどに関する基礎的な知識が問われています。一方、上位資格に当たるデータ分析実践試験は実務面でのスキルが問われる内容になっています。

従って、難易度もデータ分析試験よりは高くなりますので、試験対策をしっかり行う必要があります。

データ分析実践試験の主教材は先程紹介した「Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック｜インプレス」でしたが、Pythonの初級レベルの方にはやや難易度の高い内容です。

そこで、いきなり主教材で学ぶことに不安がある方は、データ分析実践試験の下位試験にあたる「データ分析試験」の主教材となっている「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」を一通り通読、学習しておきましょう。

▪著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗 ▪頁数：336ページ ▪出版社：翔泳社 ▪発売日：2022年10月24日

【参考】：Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版

主教材で取り扱っているPythonライブラリは、「NumPy」「pandas」「Pillow」「Matplotlib」「NetworkX」「GeoPandas」です。Pythonエンジニアなら誰もが利用する有名なライブラリであり、ライブラリ関連は得点を稼ぎやすい問題が出題される可能性が高いため、身につけておくと有利です。

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データ分析実践試験は2024年からスタートする試験のため、難易度に関する情報はありません。

そこで、レベルが近く既に実施されている「Python 3 エンジニア認定実践試験」の合格率から推測するしかありませんが、公式サイトの記事によると50%前後と、比較的合格しやすいと言われているPythonエンジニア試験の中では難易度は高いと考えられます。

【参考】：Python実践試験の合格率が50％前後に | Pythonエンジニア育成推進協会

勉強歴や職歴によって異なりますが、データ分析試験の合格者の勉強時間は30時間前後です。データ分析実践試験は、データ分析試験の上位試験ですので、難易度が高くなる分、勉強時間も長くなるでしょう。1日1時間勉強すると仮定して、2ヶ月程度の勉強期間は確保しておきたいところです。

【参考】：合格体験記に関する記事一覧 | Pythonエンジニア育成推進協会

データ分析実践試験は、次のような条件に該当する方におすすめします。

▪ Pythonエンジニアを目指し、Pythonを勉強中の方 ▪ 「Python3エンジニア認定データ分析試験」に合格した方 ▪ データサイエンティストを目指している方 ▪ Pythonスキルを高め、就職や転職に活かしたい方

以上に当てはまる方であれば、主教材による学習と問題集などによる演習で合格を目指せるでしょう。

試験に合格するための勉強方法

データ分析実践試験はデータ分析試験の上位試験にあたり、基礎知識以外に実践力が問われますので、データ分析試験よりも難易度は高くなると思われます。主教材でしっかり学習し、演習問題などで実力判定を行い、苦手な箇所は復習をしっかり行うことが有効な試験対策となるでしょう。

今後は出題範囲が変わる可能性がありますが、現時点では主教材から100%出題されることが決まっており、比較的勉強しやすい試験と言えます。以下、効果的な勉強法について解説します。

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最低限、データ分析実践試験の主教材である「Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック」は通読し、理解度が低い箇所はマーカーを引くなどして、反復学習しましょう。

またテキストに載っているPythonライブラリの「NumPy」「pandas」「Pillow」「Matplotlib」「NetworkX」「GeoPandas」などは頭で覚えるのではなく、実際に手を動かしながら実行結果を確認する方式で学習を進めましょう。

また、「データ分析試験」に合格していない方は、併せて「データ分析試験」の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」を先に学習しておくことをおすすめします。

「データ分析実践試験」はこれから登場する試験のため過去問はなく、模擬試験や演習問題の類もありません。そこで、Pythonエンジニア育成推進協会が認定する参考教材の「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）で実力判定してみると良いでしょう。

模擬試験はデータ分析実践試験の主教材である『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』に完全準拠で、解説つきで無料で反復学習できます。

【参考】：Python 3 データ分析 模擬試験

データ分析力を高め、Pythonエンジニアとしてスキルアップを

ここまで、「Python3エンジニア認定データ分析実践試験」の概要、勉強方法などについて解説してきました。DX推進、AIやビッグデータの活用を図る企業の増加とともに、AI開発やビッグデータの分析や解析が行える人材の需要が高まっており、Pythonエンジニアの求人数も飛躍的に増えています。

データ分析実践試験は、Pythonプログラムを使うデータ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一段上を目指す1つのきっかけとなるでしょう。自身のキャリアアップのためにも、データ分析試験に加えて、データ分析実践試験にチャレンジしてみることをおすすめします。