こんにちは、PyQチームです。 PyQのコンテンツ追加に関するお知らせです。
このたび、新コンテンツ 「Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策ドリル」ランク をリリースいたしました。
概要
ランク「Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策ドリル」は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会（PythonED）が行なっている 「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」 に対応しています。 試験の出題範囲とは以下のように対応しており、全67問の確認問題を通して理解度をチェックできます。
| 試験の主教材の章・節 | 試験での出題割合 | 対応するPyQコンテンツ | PyQの問題数 | |
|---|---|---|---|---|
| 1章 データ分析エンジニアの役割 | 5.0% | パート「データ分析エンジニアの役割」 | 2問 | |
| 2章 Pythonと環境 | - | - | パート「Pythonと環境」 | - |
| 2-1. 実行環境構築 | 2.5% | クエスト「実行環境構築」 | 2問 | |
| 2-2. Pythonの基礎 | 7.5% | クエスト「Pythonの基礎」 | 3問 | |
| 2-3. JupyterLab | 2.5% | クエスト「JupyterLab」 | 1問 | |
| 3章 数学の基礎 | - | - | パート「数学の基礎」 | - |
| 3-1. 数式を読むための基礎知識 | 2.5% | クエスト「数式を読むための基礎知識」 | 3問 | |
| 3-2. 線形代数 | 5.0% | クエスト「線形代数」 | 4問 | |
| 3-3. 基礎解析 | 2.5% | クエスト「基礎解析」 | 2問 | |
| 3-4. 確率と統計 | 5.0% | クエスト「確率と統計」 | 3問 | |
| 4章 ライブラリによる分析実践 | 4-1. NumPy | 15.0% | パート「NumPy（ライブラリによる分析実践）」 | 11問 | 4-2. pandas | 17.5% | パート「pandas（ライブラリによる分析実践）」 | 12問 |
| 4-3. Matplotlib | 15.0% | パート「Matplotlib（ライブラリによる分析実践）」 | 11問 | |
| 4-4. scikit-learn | 20.0% | パート「scikit-learn（ライブラリによる分析実践）」 | 13問 | |
Python 3 エンジニア認定試験について
Python 3 エンジニア認定試験 は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している試験です。
今回PyQが公開したランクは、 データ分析試験 に対応しています。試験では、Pythonによるデータ分析の基本知識を問う40問の選択問題 が出題されます。出題範囲は、翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」の1章〜4章です。
Pythonを使ったデータ分析を学ぶにあたって、具体的な目標がない方は、まずは試験合格を目標とするのが良いでしょう。学習期間と範囲が明確になるため、効率的な学習が可能です。 また、データ分析をある程度学んだ初心者で、理解度を客観的に確認したいという方にもおすすめです。 PyQのコースを活用して、ぜひ試験にチャレンジしてみてください。
「Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策ドリル」ランクの詳細
新コンテンツ「Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策ドリル」ランクの主な特徴は、次の3つです。
- 試験と同じ 「4択形式の選択問題」 で理解度をチェック
- 答えに迷ったら コードを動かして 確認
- 苦手な分野はPyQのコンテンツで復習
試験と同じ「4択形式の選択問題」で理解度をチェック
試験範囲の各項目について、試験と同じ4択形式の確認問題を用意いたしました。 各問題では、選択肢ごとに図やサンプルコードを交えて解説しています。
答えに迷ったらコードを動かして確認
プログラミングが関係する問題では、ブラウザ上のPyQでコードを実行することで動作を確認できます。答えに迷ったときのヒントや、復習時の理解を深める際に役に立ちます。
苦手な分野はPyQのコンテンツで復習
各問題の解説には、PyQの関連コンテンツへのリンクも掲載しています。理解が不十分だった学習項目を、PyQのコンテンツで復習できます。
まとめ
新ランク「Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策ドリル」のリリース内容について紹介しました。 PyQでは今後も、試験対策向けの学習ロードマップの公開などを予定しています。 ぜひ、PyQを通して試験にチャレンジしてみましょう。
