本記事の目次は以下の通りです。
お知らせ
２つのPython資格「Python３エンジニアデータ分析試験」「Python３エンジニア認定基礎試験」の勉強法をKindle本として出版しています。
本ブログ内に複数ある記事の内容はこの１冊で網羅されているのと、加えて「ここだけはおさえておきたいポイント」「私が実際に初心者のときに使用したコンテンツ」を掲載しています。アマゾンのKindle Unlimited会員の方は無料で、会員でない場合も490円という非常にお買い求め安い金額で提供していますので是非ご検討ください！
![[Hawaii]のPython3 エンジニア認定基礎試験&エンジニア認定データ分析試験の合格勉強法](https://www.amazon.co.jp/images/I/51VN9Kjn+wL.jpg)
１．資格を取ろうと思ったきっかけ
（１）１年間の計画
2020年4月から、ビジネス寄りのデータサイエンティストとして転職しましたが、１年間の目標をおおざっくりと、以下のように考えていました。
１年間の計画
・最初の半年（４月～９月）：資格とかは考えず、ひたすら仕事にコミット
・１０月～３月：体系的な学びをするために、ペースメーカーとして何かしら資格に挑戦する
最初の半年はつべこべ言わず現場に慣れろということで、資格とか一切考えずに、目の前の仕事にコミットしてきました。
前職は全然違う仕事だったので業務中にプログラミングや統計の勉強をすることは基本NGでしたが、今は時間さえ余裕があれば。お金をもらいながら勉強できる環境にいます。
そのメリットを生かさない手はないと思い、１年目の後半は資格取得に少しずつコミットしようと考えていました。
（２）何を勉強するか？
今のところ（2020年11月現在）、実務で必要だと思っている主なスキルはこちらです。
ポイント
・SQL
・Python
・Git
・Docker
・インフラ系の知識
最初はSQLを重点的に勉強しようと考えていたのですが、SQL単独での試験がなかったのでまずはPythonの資格を取ってみようと思い、年内に「Python3エンジニア認定基礎試験」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の２つの資格取得を目標にしました。
２．まずは模擬試験を受けてみる
正直、エンジニア認定「データ分析」試験の方は、実務経験が浅いなりにも「Numpy、Pandas、sckikit-learn」は業務で使っているので、そこそこできるんじゃない？と思っていました。
模擬試験が大切なことは事前の下調べからわかっていたので、まずは模擬試験を解いてみました。
そこで感じたのは、
ということでした。
Numpyは、一次元配列・二次元配列や行列の計算等、まだ実務で扱う機会がほぼなかったのでこれは腰を据えてやらないとまずそうだ。という印象を最初に持ちました。
３．udemy講座で勉強
正直、今回の資格取得だけなら、公式テキストだけでも合格できたと思っていますが、当初の目的であった「体系的に学びなおしたい」という理由から、普段Twitterでフォローさせていただいているかめさんが講師をされているudemy講座で学習しました。
「米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座」
米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座をみてみる
市販の教材やテキストには実務に即したケースがあまり書かれていないので、「オーソドックスなことはわかったけど、こういう場合はどうコーディングすればいいの！？」とストレスを感じることが多かったです。
ただ、この講座では「実務でこういうパターンのときはこうコーディングする・・」という内容を適宜はさんでくださっているので、
という内容が非常に多く、基礎理解を深める非常に良い機会になりました。本当に、去年勉強を始めた時にこの講座に出会いたかった・・（まだ発売されてなかったけど）。
この講座の魅力は以下の記事で詳しく解説していますので、是非お読みください！
米国データサイエンティストがやさしく教えるデータサイエンスのためのPython講座をみてみる
４．仕事で忙殺される
ここまでは業務の中で毎日１時間くらいは勉強できていたんです。
ただ、ありがたいことに10月中旬から下旬にかけて新しい仕事をたくさんアサインいただき、
劇的に忙しい時期が続きました。
ですので、10月中旬から下旬はそこまで勉強時間を確保できなかった、というのが実情です。
１日のスケジュールは、ざっくりこんな感じでした。
１日のスケジュール
７:00：起床
7:30～7:55：DMM英会話
7:55～8:15：ブログ最終チェック＆アップ
8:30～9:30：勉強（ここでなるべく資格の勉強）
9:30～18:30：仕事
19:00～23:00：ブログ
５．模擬試験を受け、撃沈
そんなこんなで、11月1週目の土日に模擬試験を再度受験しましたが、
結果は675点。
合格点は700点なのでそこまで悪い数値ではないのですが、
「そもそも勉強時間を捻出できていなかったこと」
「以前に模擬試験を受けて、覚えている問題もいくつかあった状態での675点」
だったので、過去の経験上、このままでは落ちると直感的に感じました。
６．直前１週間
ということで、「このままでは落ちる」と感じた私は、
直前１週間はどんなに仕事とブログが忙しくても朝と夜、資格の勉強をする
と決意しました。
そこで、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験に満点合格した私のおすすめ勉強法」でも書いた「自作の問題集」をNumpy、Pandas、Matplotlib、sckikit-learnで作成し、１日１回、公式テキストにあるコーディング内容を書いて覚えました。
とはいえ時間がなかったので、コーディング内容があまり出題されないscikit-learnは２回ほど自作の問題集で練習した後は基本的にコーディングはストップし、模擬試験の内容の復習だけに充てました。
加えて、１日１～２回は模擬試験を受験しました。
この時期が一番きつく、お昼を食べながら勉強、夕飯を食べながら勉強、お風呂にテキストを持ち込んで勉強の日々でした。
７．試験前日
試験前日に、あらためて模擬試験を複数回受験し、「まだ理解できていない内容」をPPTにキャプチャで貼り付け、１つ１つ理解していきました。
そこで判明したのが、「Numpyを使った行列計算」をきちんと理解できていなかったことでした。
そこで、試験前日の夜中まで、内積・外積・ドット積といった思いつく限りのキーワードで調べ、これらを整理していきました。
最後の方は、
という状態でした。正直、この範囲は出題割合が低いので捨ててもよかったのですが、
「試験に合格するためだけに勉強しているわけではないこと」
「数学の行列計算は自分にとっては捨ててはいけない範囲だと思ったこと」
から、できるかぎりあがいてみました。
８．試験当日
（１）自宅
朝6:30に起きました。
そこから支度をして、30分ほど、最後に昨日作ったPPTの復習をしました。
もう、ここまできたら意地だ！と思い、知識問題系はしっかり頭にたたきこみました。
そして昨日悩んだ数学の行列計算ですが、朝あらためて見返すと、驚くほどすんなり理解することができました。
やっぱり一晩おくことって大事だな・・と思いながら、ぎりぎりまで見返しました。
（２）試験開始
試験は朝９時からだったので、試験会場に向かいます。
試験が開始され、なんと最初の２問連続で「自信がない問題」でした。
正直、
と２問目の時点で思いました。
ただ、残りの問題はほぼ確信を持って解くことができたので自信がつき、「あ、これはさすがに合格はしているな」と思えました。
最後に全設問見直し、自信がない２問は迷いましたが、消去法で「これだろう」と、最後の最後に選択肢を変えました。そして、「終了」を押し、いくつかアンケートに答えると、
「あなたの評価得点：1000」
の文字がパソコンに映し出されました。
やったーという気持ちももちろんありましたが、正直、「ようやくこの生活から解放された・・・」という安堵の気持ちの方が大きかったです。
９．まとめ
いかがでしたでしょうか。
結構リアルな部分までお見せしたなと思っています。
満点を狙う必要はないですが、本気の私は今回ここまでやりました、ということを書いてみました。皆さんも是非、何か新しい資格にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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