## CCNAの合格に必要な勉強時間とは？

*CCNAとは「Cisco Certified Network Associate」の略称であり、シスコシステムズ社が主催する国際的な資格試験のことを指します。*主にネットワークの基礎やIP サービス、セキュリティの基礎、自動化およびプログラマビリティを対象としている試験です。

これからCCNAの受験勉強を始めようと考えた際、どのくらいの時間が必要なのでしょうか。実務経験だけでなく、ネットワーク関連の知識がついているかどうかを判断することが重要です。最新の試験範囲を確認した上で、参考書や問題集を利用して必要な勉強時間を見積もらなければなりません。

【参考】：[CCNA 認定とトレーニングプログラム - Cisco](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications/associate/ccna.html)

CCNA資格とは? 難易度や勉強法、ネットワークエンジニアが取得するメリット

### 200時間程度の勉強時間が必要

本格的にCCNAの勉強を始める際は、**一般的に200時間程度の勉強時間が必要と言われています。**

範囲が広く勉強しなければならない内容も多いため、特にこれからエンジニアとして仕事をしたい人やIT機器に触れたことがない人は、200時間以上の勉強時間が必要な場合があります。人によっては300時間以上かかることもあるため、学習のスケジュールはよく考えましょう。

なお、ある程度ネットワーク関連の業務を行っている人は、基礎知識がついているため短時間の勉強で済む場合があります。スムーズに進めば、実質100時間程度の学習時間で試験に臨むことも可能でしょう。

資格取得の過程で得た知識やスキルは、今後のキャリアにも活かせます。ネットワークエンジニアとして活躍するためにも、しっかりと勉強時間を確保してキャリアアップを図りましょう。

CCNAは難しい？難易度や他のIT系資格との比較を解説！

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CCNAを含むシスコ認定技術試験は、「エントリ」「アソシエイト」「プロフェッショナル」「エキスパート」の4つのグレードに分けられます。CCNAは基礎レベルの「アソシエイト」になるため、試験は初級〜中級レベルといえます。

*CCNA合格に向けては、基礎的な知識をしっかりと勉強する必要があるでしょう。*

ここでは、CCNAの試験に向けてどういった勉強方法がおすすめなのかを紹介します。

【参考】：[認定 - トレーニング & 認定 - Cisco](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications.html)

### ネットワーク初心者が合格するには

ネットワークの知識がない方やネットワーク関連の仕事をしたことがない方がCCNAに合格するには、かなりの勉強時間が必要です。

未経験者の中には1ヵ月という短期間の勉強で合格できたという人もいるようですが、実際は多くの勉強時間が必要となります。CCNAは平日であればいつでも受験可能なため、自分のペースで勉強できます。十分に勉強してから試験に臨みましょう。

### 参考書や勉強サイトを活用する

**不定期に内容が改定されるCCNA対策は、最新の情報を収集してから勉強を開始することです。**改定前と同様の内容が含まれることもありますが、常に最新情報を理解してから勉強しましょう。参考書で勉強する場合、学習範囲を全てカバーしているものを購入してください。

最新かどうかは、表紙に記載されているCCNAの試験コードで確認できます。*2023年11月現在のCCNAの試験コードは「200-301」です。*試験コードが古いものは旧バージョンの試験範囲となっているため注意しましょう。

【参考】：[現在実施されている試験リスト - Cisco](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/exams/current-list.html#~certification-exams)

また、CCNAはオンライン学習も可能なため、まとまった学習時間を確保できない社会人は、隙間時間にアクセスして学習できる「CCNAイージス」などの勉強サイトがおすすめです。その他にも、さまざまなCCNA対策を提供するオンライン学習サービスがあるので、チェックしてみましょう。

【参考】：[CCNAイージス：CCNA（200-301）Web教科書](https://www.infraexpert.com/info/ccnaz7.html)

CCNAの過去問は公開されている？過去問を用いずに効率よく学習する方法を解説

### 本気で合格したい人はセミナーもおすすめ

オンラインや独学で学習するよりも、**より短期間で合格を目指したい方はスクール形式での学習がおすすめです。**実際の試験内容に近い情報を提供してくれたり、スクールによっては実機に触れながらネットワーク関連の知識をつけたりできます。

集中して1ヶ月程度で教えてくれるスクールもあるので、自分のスケジュールに合わせて学習期間を選択できます。なお、スクールによっては費用が10万円以上かかることもあるので、申し込む場合は費用を必ずチェックしましょう。

CCNAの資格取得は知識の習得だけでなく、今後のキャリアに活かすこともできます。効率的な学習を目指して、キャリアアップの足がかりにしましょう。

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## CCNAのメリットと資格保有による効果

IT関連の資格は多数ありますが、国家資格として提供されている基本情報技術者試験とは別に、*CCNAのように各IT機器を提供するベンダー側がスキルを認定する資格もあります。*

その中でもネットワークエンジニアのスキルアップで代表的なCCNAは、ルータといったネットワーク機器を提供するシスコの認定資格です。そんなCCNAを取得することでどのようなメリットがあるのでしょうか。

CCNAはネットワーク機器を提供するシスコが、機器を操作できるスキルを証明するために実施している資格試験です。ルータやスイッチは各企業でニーズが高く、**CCNAを保有するネットワークエンジニアは就職や転職で有利になり、職場でも知識を活用できます。**

試験内容は、各サーバをネットワークに接続するといった基本的な技術を問われる内容が多いです。合格することによって、ネットワークに関するスキルを持っていると証明できます。

上位資格となるCCNPやCCDPなども取得すると、就職や転職でよりアピールすることも可能です。仕事をしながら勉強を進める方法もあるので、仕事で得た知識を活用しながら勉強すると効果的です。

CCNAは特に試験日を設けていないため随時試験が行われており、IT業界では常に注目されています。**常に人材を求めているネットワーク関連の職場では、十分に力を発揮できることを証明できるCCNAを持っていると重宝されるでしょう。**

CCNAは世界に通用する資格なので、自身のネットワークスキルが世界で通用することを証明してくれます。年収や業務などに多大な影響を与えるので、受験を希望する人は多いです。

また、自分が持っているスキルをチェックすることもできるため、力試しで受験する人もいます。ネットワーク関連の業務に携わる人によっては、同じ仕事が多いと知識が偏ることもありますが、CCNAを受験することでネットワーク全般の知識をつけることも可能です。

CCNAを活かせる職種としては、ネットワークエンジニアが挙げられます。**ネットワークエンジニアはネットワーク関連の専門家であるため、より高い年収を得るにはCCNAなどの資格取得が有効です。**

参考として、一般的なネットワークエンジニアの年収例を紹介します。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのネットワークエンジニアの平均年収は380万円（※2023年11月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））」を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、ネットワークエンジニアは調査媒体によって年収差があることが分かります。

ネットワークエンジニアは、資格はもちろん、年齢や実績によっても年収差が大きく分かれる職種です。*資格を活かしてキャリアを積むことで、上位職へのキャリアアップも目指せます。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/07.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

CCNAをこれから受験しようとする際に、勉強時間を十分に確保して取り組むことが大切です。ただし、やり方を間違っていると多くの勉強時間を費やしても知識は身に付きません。ここでは、CCNAの勉強をする前に把握すべきことについて説明します。

CCNA資格試験に受験しても受からない？一発合格のコツを伝授

### 試験範囲と解答方式を把握する

CCNAは「200-301 CCNA」が試験範囲となり、以下の内容と得点配分になっています。

1.ネットワークの基礎知識（20%）
2.ネットワーク アクセスについて（20%）
3.IP コネクティビティについて（25%）
4.IP サービスについて（10%）
5.セキュリティの基礎知識（15%）
6.自動化とプログラマビリティについて（10%）

解答は基本的にパソコン上で行い、問題はランダムに出題されます。大半は選択形式の問題ですが、設定条件が提示されるシミュレーション問題も出題されます。試験時間は120分です。

【参考】：[CCNA 試験のトピック](https://learningnetwork.cisco.com/s/ccna-exam-topics?ccid=ccna&dtid=website&oid=cdc-ccna-exam)

### 試験時間・合格点・解答方法を理解する

CCNAの試験時間は120分で、問題数は100問前後出題されます。出題される問題数は変化することもありますが、合格基準は正解率が8割程度と高い合格率が必要です。

なお、**CCNAで最も注意したいのが、スキップした問題をあとから解答できないことです。**自信がない解答もあとで見直すことができないため、的確に解答する必要があります。シミュレーション問題は完答する必要があり、部分点はもらえません。

例えば、ルータへ設定を入れて各ネットワークを確立する問題が出題された場合、設定を入れるだけでなく最後に設定を保存するコマンドを入れなければ不正解となってしまうこともあります。

そのため、実際に機器に触れながら、電源を切った際に設定を残せるように保存を心がけるといった勉強方法がおすすめです。

問題数が非常に多いCCNAは、「本気で勉強しないと合格が難しい」と言われています。**知識があっても、シミュレーションで実技を問われると答えられない人も多いです。**難しい範囲は時間をかけて思い出しながら答えられる力をつけましょう。

反対に、簡単に理解できる範囲は少しでも短い時間で解答できるような力をつけることが重要です。

上記の内容を把握できたら、具体的な試験対策を考えましょう。特に注意したいのが時間配分です。**CCNAは問題数が多いため、1問1問に時間をかけていると制限時間までに解答できない恐れがあります。**緊張やプレッシャーも力を発揮できない要因となるため、本番と同様の環境で解答する練習をしましょう。

ストップウォッチを使って解答にかかる時間を測り、1問につき何分かかるのかを把握するのがおすすめです。また、本番と同じ時間に問題を解く・試験会場で試験を受ける場合は会場までのアクセスをチェックすることも大切です。

## ネットワークエンジニアとして活躍するためにCCNAに挑戦しよう

これからエンジニアとして仕事を行う上で、ネットワーク関連の知識を持っている証明となる資格の1つがCCNAです。世界各国で通用する資格となっているので、合格した際には就職や転職で十分活用することができます。

**学習方法もテキストだけでなく、スマートフォンやPCで勉強サイトを利用することもできるので、自分に合った勉強方法を選んで合格を目指しましょう。**

CCNAに合格できたら、資格をキャリアに活かせるようになります。将来像が明確であれば、キャリアアップが望める企業への転職もおすすめです。その際、在職中の転職活動が困難に感じるかもしれませんが、転職エージェントを活用すればスムーズに進めるでしょう。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)です。

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IT系資格で数多くのベンダー資格が存在しますが、中でもネットワークエンジニアとして基本的な資格とされているのが「CCNA」です。CCNAを受験する人が増える中、2020年に大々的に改定されました。この記事では、合格に必要な勉強時間について説明します。

ネットワークエンジニアとしてCCNAは十分活かせる資格である

2020年に2段階に分かれていたCCNAは1つとなり、より専門知識が問われるようになった

合格するために必要な勉強時間は160時間から200時間程度

CCNAの合格に必要な勉強時間は？出題範囲や難易度も紹介

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

## プログラミングの資格は役立つ？

世の中には様々な資格試験がありますが、プログラミングに関する資格も多く存在します。*しかし、プログラマとして働くために、プログラミング関連の資格の取得は必須ではありません。*

一部のITエンジニアの間では、エンジニアの評価基準として、資格の有無よりも現場での経験や実践的なスキルがあるかどうかを重視するという声もあります。プログラミングに関する資格は、取得して役に立つものなのでしょうか。

## プログラミング関連資格を取得するメリットは多い

プログラミングの資格の取得には多くのメリットがあります。*様々な分野やレベル、プログラミング言語などに応じた多くの資格があり、自分に必要なものを取得して役立てることができるのです。*

例えば、プログラマとして十分な経験を積んでいる人であれば、資格の取得でそのスキルを対外的に証明することができます。またこれからプログラマを目指そうという人にとっては、初級者向けの資格の取得を目指すことで下地となる知識を身に着けることができます。

この記事では、資格の取得を考えている人の参考になるよう、資格取得のメリットを解説し、おすすめの資格をご紹介します。

プログラマーとシステムエンジニアの違いは？年収はどっちが高い？

## プログラミングの資格を取得するメリット

ここでは、プログラミングの資格を取得するメリットにはどんなものがあるか解説します。自分にとって魅力のあるものがないかチェックしてみてください。

### プログラミングのスキルを対外的に証明できる

プログラミングに関する資格を取ることで自らの能力を証明することができます。プログラマがどれくらいのスキルや知識を持つかは、同じ職場で働くエンジニアには分かりますが、顧客や営業など現場にいない人や、プログラミングにあまり詳しくない人には、伝わりにくいでしょう。

**そこで、自分の得意とする言語や専門分野の資格を取得すれば、顧客や所属会社の営業担当者などはその人に任せられる仕事の内容やレベルを客観的に判断することができます。**

現場経験が長く高いスキルを持っていれば、それに見合った難関資格を取得してエンジニアとしての高い価値をアピールし、よりやりがいのある案件にチャレンジする機会も増えるでしょう。

### プログラミングについて体系的に理解を深められる

プログラミング資格にチャレンジすることで、プログラミング・情報処理技術・専門分野に関することを体系的に学ぶことができます。

多くのプログラマは、業務の中で自ら学んでプログラミングスキルを成長させることが多いです。そのため、関わる案件や分野によって得られるスキルや知識に偏りが出る場合があります。

**資格の勉強をすることで、自分で築いたスキルや知識に不足していたものを埋めることができ、よりクオリティの高い業務をおこなうことができるようになります。**

### 会社によっては資格手当が出る場合がある

会社によっては、プログラマが業務に関わりの深い資格を取得すると、基本給とは別で資格手当を出してくれる場合があります。また、会社が指定した資格の取得であれば、研修やテキスト代、試験費用などを負担してくれる場合もあります。

*資格を取りたい場合は、こういったサポートが得られないかあらかじめ会社に確認してみましょう。*

### 社内評価や転職の時に有利になる場合がある

プログラミングの資格を取得することで、その言語や分野において一定のスキルを持っていることが証明できるため、社内での査定や転職時に有利に働く場合があります。**特に、転職してキャリアアップを目指したい場合は、目指すキャリアに合わせた資格を取得してアピールすることをおすすめします。**

## プログラミングの資格取得の前に知っておきたいこと

ここでは、プログラミングの資格を取得する前に知っておきたい予備知識について説明します。

*プログラミングに関する資格は、大きく分けて国家資格と民間資格に分けることができます。*さらに、民間資格の中には、IT関連のソフトウェアやハードウェアを販売する会社が認定するベンダー試験と、特定のベンダーに拠らず中立的な立場で認定するベンダーニュートラル試験があります。

国家資格は、日本における認知度や信頼性において民間資格より有利であると言えます。しかし、ベンダー試験にはITベンダーとして世界的に有名な企業が認定し、 IT業界における知名度や信頼度が高いものも多くあります。

プログラミングに関する資格は、経験や年齢にかかわらず受けられるものがほとんどです。*自分が必要と思うタイミングで受験することができます。*

そのため、現場で活躍しているプログラマが業務と並行で勉強して取得することもありますし、IT企業に入社した新入社員が、まず初心者向けレベルの資格の取得を目指すケースもあります。

高校生や大学生が卒業後にプログラマを目指すのであれば、在学中に資格取得を目指しても良いでしょう。特に大学生の場合は、就職活動が本格的になる前に資格を取得しておくと、就職活動を有利に進められる可能性があります。

### 自分に合った勉強方法を活用する

勉強や仕事の合間に勉強して資格を取得するためには、自分にあった効率の良い勉強方法を見つけることがポイントです。

*1.参考書で勉強する*
まず、参考書を使って基礎的な知識を身につけましょう。参考書は、それぞれの資格の傾向や対策を抑えたものや、基本的な知識を網羅したものなど、目的とレベルに応じて使い分けることができます。

近年は、インターネットで様々な参考書の内容や使いやすさを、書評レビューなどである程度確認することもできます。自分に合った参考書を見つけて活用しましょう。

*2.公式サイトの過去問や学習コンテンツなどで勉強する*
取得したい資格試験に関するインターネット上の情報もよく確認しておきましょう。資格試験の公式サイトに過去問が掲載されていたり、試験の学習のためのコンテンツが公開されているなど、勉強に役立つ情報が見つかる場合があります。

*3.スクールで勉強する*
1人でコツコツ勉強を進めるのが苦手な人は、スクールに通うという方法もあります。スクールであれば、通って勉強しなければならない状況になりますから、おのずと勉強に向かうことになります。また、講師や同じ資格取得を目指す仲間と学習することで、モチベーションを維持できます。

## おすすめのプログラミングの資格

ここでは、おすすめのプログラミングの資格をいくつか紹介します。*資格を取得するときは、手当たり次第に取得するのではなく、自分が行なっている業務に役立つものや、将来スキルアップしたい方向性などをよく考えて選びましょう。*

*IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が主催し、情報処理技術者として一定のスキルを持つことを証明する、幅広い認知度を持つ国家資格の1つです。*

情報処理の基礎から、セキュリティ・データベース・ネットワークなどプログラマとして知っておきたい基本的な知識、システムの設計・開発・運用に関する技能が問われるなど、ITエンジニアとしての基礎力が問われます。

さらに難易度の高い上位の国家資格として、応用情報技術者試験や、さらに高度な知識・技能を問われる資格試験もあります。レベルに応じてチャレンジしてみることをおすすめします。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：試験制度：試験区分一覧 ](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/seido_gaiyo.html)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

### C言語プログラミング能力認定試験

*C言語に特化したプログラミング資格として知られる認定試験です。*C言語を使ったプログラミングの作成能力を問われる資格で、レベルに応じて3級・2級・1級の区分があります。

3級はC言語の初心者でも勉強すれば十分取り組める一方、1級は実際にパソコンを使った実技となるため現場でプログラムを書ける高いスキルを求められ、自分のレベルに応じて受験することができます。

【参考】：[試験概要【C言語プログラミング能力認定試験】](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/cp/introduction/)

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定する資格です。*Pythonは特にAI分野の開発に強い言語として知られます。小規模なものから大規模な開発まで対応でき、アプリケーション開発やデータ解析など幅広い分野でも使用されます。*

【参考】：[Python試験（Python資格）](https://www.pythonic-exam.com/exam)

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が認定するベンダー資格です。世界で使用されるオラクルデータベースの管理技術を持つことを認定します。ランクはBronze、Silver、Gold、Platinumに区分されていますが、Platinumについては詳細未定となっています。

*ORACLE MASTERの受験を通して、データベース技術者に必要なRDB(リレーショナルデータベール)の仕組みや、SQLなどのスキルを体系的に習得することができます。*

【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

## 資格を取得してキャリアアップを目指そう

ここまで、プログラミングに関する資格の取得について説明してきました。取得のメリットや注意点、おすすめの資格などお分かりいただけたかと思います。*ご紹介した以外にも様々な資格がありますので、自分に合った資格を取得し、ITエンジニアとしての価値を高め、社内での活躍や転職に活かしましょう。*

しかし、資格は1人でがんばって取得できても、それを活かしてキャリアアップのために転職を行うのは、1人では難しいものです。自らの取得資格を活かせる転職先を探し、スキルや能力を十分にアピールする必要があります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。 

マイナビITエージェント【公式】IT・Webエンジニアの求人・転職エージェント

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プログラミングに関する資格は多くありますが、業務に必須というわけではありません。では、資格の取得には一体どんな利点があるのでしょうか。この記事では、資格の取得を迷う方のために、資格取得のメリットや事前に知っておきたいことを解説し、おすすめ資格を紹介します。

プログラミング資格は業務に必須ではないが、取得するとメリットは多い

プログラミング資格を取得するには、目標の資格を決めて効率良く勉強する必要がある

代表的なおすすめのプログラミング資格を確認できる

プログラミングに資格は役立つ？取得のメリットやおすすめ4選を紹介

データ分析とは蓄積したデータを手法に基づいて解析し、その**データの要素や性質・傾向を定量的・定性的に明らかにしていくこと**です。解析手法としては、*統計学等を用いたプログラミング*が一般的です。

現在データ分析は多岐に用いられており、*金融リスク分析*や*ウェブ・マーケティング分析*、*販売予測*等が代表的な例です。近年統計学やパターン認識を活用した*データマイニング*が進んでおり、人工知能で用いるデータ解析や*機械学習・深層学習*に活用されています。

### データ分析エンジニアとは？

データ分析を担当するエンジニアを、*データ分析エンジニア*または*データアナリスト*と呼びます。データ分析エンジニア（データアナリスト）は、以下の**データ分析手法**等を活用しデータ分析を行います。
・*数学や統計学を用いた数学的手法*
・*計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法*
・*機械学習やパターン認識等の人工知能技術*

### データ分析の一連の流れは？

データ分析は以下の一連の流れにより進められます。
（1） *ビジネス課題の抽出*
（2） *データ収集の準備・収集*
（3） *データ分析*
（4） *ビジネス課題の解決*

この一連の流れ全般を担当するエンジニアを、*データサイエンティスト*と呼びます。データサイエンティストは**データ分析工程に特化した専門家**です。そのため、データ分析手法を*学術的に研究し実践する*ことに強みがあり、複雑な分析を*高度な技法を活用して分析*していきます。

## Pythonを用いたデータ分析は？

*データ分析の工程*を詳しく見ていきます。例えば、機械学習の場合は以下の**分析フェーズ**に処理を分解できます。

（1）*データの読み込み*
　　自社データあるいはオープンデータの統計データを読み込みます
　　WebスクレイピングあるいはWeb APIを用いてウェブデータを取込むこともできます
（2）*データの前処理・加工*
　　欠損値を平均値・中央値等あるいは重回帰分析で補正代入します
　　文字データから解析可能な定量データに変換します
（3）*データの可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データを可視化します
（4）*モデルの作成*
　　各種変数を統計モデルを用いて入力します
（5）*モデルの評価*
　　モデルの妥当性を検証します
（6）*分析結果の可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データ分析結果を可視化します

### Pythonのデータ分析の特徴は？

Pythonの特徴は、*プログラム記述がシンプルなこと*が挙げられます。そのためPythonは記述しやすく、かつ判読しやすいので**メンテナンス性に優れています**。さらに、オブジェクト指向プログラミングにより*高機能なプログラムが簡単に記述できる*メリットがあります。

加えて、Pythonはインタプリタのため*デバッグが簡単*です。コード開発が順次行われておりライブラリー共有が進んでいます。このことから、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは*機械学習や深層学習のライブラリーが数多く提供されています*。特に、Pythonはオープンソースですので各データ分析フェーズに対応した*ライブラリーが充実している*ことが特徴です。

以上の理由により、**AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています**。

### データ分析に有効なPythonのライブラリーは？

Pythonでは、ライブラリーを*import*することで*標準ライブラリー*や*パッケージライブラリー*が**簡単に利用できます**。先にお話ししたデータ分析工程に代表的なライブラリーを当てはめてみます。

（1）*データの読み込み*　　　：　NumPy、SciPy、Pandas
（2）*データの前処理・加工*　：　NumPy、SciPy、Pandas
（3）*データの可視化*　　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair
（4）*モデルの作成*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（5）*モデルの評価*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（6）*分析結果の可視化*　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair

以下に各ライブラリーの特徴を説明します。
・*数学・科学技術計算用*
　「NumPy」 　　 多次元配列オブジェクトをPythonに実装し多数の演算関数を提供
　　　　　　　　　参考：[NumPy](https://numpy.org/)
　「SciPy」 　　　NumPyをベースにした科学計算ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[SciPy](https://scipy.org/scipylib/)
　「Pandas」 　　 数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

・*データの可視化用*
　「Matplotlib]　　NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)
　「seaborn」 　　Matplotlibを用いた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
　「Altair」 　　　 簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Altair](https://altair-viz.github.io/index.html)

・*機械学習・深層学習用*
　「scikit-learn」  分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)
　「TensorFlow」 Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
　「PyTorch」　　Facebookが開発した機械学習ライブラリー、深層学習へ適用拡大
　　　　　　　　　参考：[PyTorch](https://pytorch.org/)

*Pythonのライブラリー*は各*公式サイト*または*GitHub*で入手可能です。用途に応じて色々と試してみましょう。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonや機械学習ライブラリーを動作させるには*自身のPCをセットアップ*したり、*GPUを用意*したり何かと**事前準備が必要**です。Googleが提供する*Colaboratory*（略称 Colabo）は**Python実行環境を無料提供**してくれます。さらに**GPUの利用も無料**です。

Colaboは*Googleのクラウド上で実行される*ため、ウェブブラウザのみ用意できれば実行確認ができます。なお、利用にはGoogleアカウントが必要です。*Pandas*や*Tensorflow*についての紹介情報も記載されており、さらに未導入のライブラリーも手動でインストール可能です。
参考：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

## データ分析エンジニアの資格は？

データ分析能力を高めるためには**資格取得が有効**です。データ分析エンジニアは*ITスキル・データ分析スキル*が求められます。さらに、データ収集のための*データベーススキル*やプログラム言語である*Pythonのスキル*が求められます。

以降で詳細を説明していきます。

### データ分析エンジニアにおすすめのデータ分析資格は？

データ分析エンジニアは、*学術的な知識と技術スキル*をデータ分析に活用していきます。そのため、**数学や統計の専門知識**が求められます。

最初に、統計自体の能力を証明するために、*統計質保証推進協会*の*統計検定*をおすすめします。この資格はデータに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力を証明します。
参考：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

次に人工知能全般の能力を証明するために、*日本ディープラーニング協会*の検定を紹介します。*G検定*はジェネラリスト向けの検定で、*E資格*はエンジニア向けです。E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有するエンジニアレベルを検定します。
参考：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

### データ分析エンジニアにおすすめのデータベース資格は？

データ分析の前段の*データ収集工程*では、**データベース**の専門スキルが要求されます。

一般知識として、*情報処理推進機構（IPA）*の*情報処理技術者試験*の区分である*データベーススペシャリスト試験（DB）*をおすすめします。データ収集の環境構築に必要なデータベースの汎用的な設計・開発・構築・運用の能力が証明されます。
参考：[情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

*オープン系データベース*向けの資格、*OSS-DB技術者認定試験*を紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いためおすすめの資格です。同様に*商用データベース*向けの資格は、市場占有率の高い*オラクル社*の*Oracle Master*をおすすめします。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データ分析エンジニアにおすすめのPython資格は？

Python資格はまず**Pythonの文法基礎**を認定する資格で、*Python 3 エンジニア認定基礎試験*を紹介します。オライリー・ジャパン「*Pythonチュートリアル 第3版*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。初心者向けの資格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

続いて、**分析計アプリケーションのプログラミング能力**を証明するために、*Python 3エンジニア認定データ分析試験*が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が試され、上級者向けの資格です。翔泳社「*Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

データベーススペシャリストの年収は高い？資格試験についても解説！

## Pythonのデータ分析で高精度の分析作業を行いましょう

Pythonはシンプルな言語構造で人気があります。さらに、データ分析に必要な*数学・科学技術計算ライブラリー*や*可視化ライブラリー*、および*機械学習・深層学習ライブラリー*が揃っています。Pythonの言語を理解できたら、次は*データ分析*に挑戦してみましょう。*Pythonを活用する*ことで**分析作業の効率が上がる**ため、積極的な利用をおすすめします。

Pythonはライブラリーが利用できるため、広範囲な統計分析手法を活用する機械学習や深層学習等のデータ分析にはうってつけです。ここでは、データ分析の工程とPythonおよびライブラリーの活用方法を説明します。さらにデータ分析の資格についても紹介していきます。

データ分析とは蓄積データを解析し、そのデータの要素や性質・傾向を定量的・定性的に分析することを指します

Pythonは利用者が多く、AIをはじめとするデータ分析に活用されています

データ分析は多用途に活用されており、データ分析エンジニアの活躍の場が広がっています

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

「PMP」試験とは、米国系のNPO法人プロジェクトマネジメント協会（通称：PMI）が実施し、認定している国際資格「Project Management Professional」の資格試験です。PMIが策定するPMBOK Guideは、プロジェクトマネジメントにおける世界標準（グローバルスタンダード）となっています。

PMP資格はプロジェクトマネジメントに関するスキル証明となり、様々な業界で注目され、

世界中ですでに100万人以上が取得しています。このPMP資格者はIT以外にも、建設業界、製造業やコンサルティング企業など多様な業界で活用しています。

この記事では、PMP資格の取得を目指す方に向けて、PMP試験の概要、受験申し込み方法などを解説していきます。*PMP試験は受験資格要件を満たす必要があり、一般的な資格試験とは申請方法が異なりますので、不安を感じる方はぜひ申請の参考にしてください。*

【参考】：[一般社団法人 PMI日本支部](https://www.pmi-japan.org/)
【参考】：[プロジェクト マネジメント プロフェッショナル (PMP)® 認定資格 | PMI](https://www.pmi.org/certifications/project-management-pmp)

PMPとは？資格取得で年収アップ？試験の概要から難易度まで解説

PMBOKとは？第7版でPMBOKの内容が劇的に変更された理由

日本ではIT系の国家試験として、IPA独立行政法人主催の情報処理技術者試験が知られており、基本的に受験資格が設けられていないため誰もが受験可能です。

一方、**PMP試験は受験に際して以下の条件を満たしている必要があります。**

*■ 1．プロジェクトマネジメント経験*
最終学歴毎に一定時間以上のプロジェクトマネジメント経験が求められます。プロジェクトはプロジェクト業務を指揮・監督する立場での経験が必要であり、メンバーとしての経験ではありません。

*<最終学歴>*　 　 　　*<プロジェクト経験年数> *
▪高校卒業　　　：　60カ月間（5年以上、7500時間以上）
▪大学卒業　　　：　36カ月間（3年以上、4500時間以上）
▪大学院卒業　　：　24カ月間（2年以上、3000時間以上）

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