Pythonの資格「Python3エンジニア認定試験」を徹底解説！

Pythonはプログラム初心者でも学びやすい言語として人気を集めています。AI分野の機械学習でとても重要な言語といわれていますが、業務システムの構築から、データ解析や分析など幅広い分野に使える汎用性の高い言語でもあります。

そんなPythonを学習したいがどこから始めたらいいかわからない方や、ある程度のスキルがあることを証明したい方におすすめなのがPython3エンジニア認定試験です。資格取得を通じてよりPythonの理解を深めましょう。ここではPython3エンジニア認定試験について解説していきます。

なお、そもそもPythonとは何かを知りたい人は、以下の記事も併せてご参照ください。

Python3エンジニア検定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって実施されている資格試験です。

資格は基礎試験とデータ分析試験の2つに分かれています。両資格ともに一般価格11,000円、学割価格5,500円（税込）で受験することができ、7割の正解で合格となります。

基礎試験は、未経験者がPythonエンジニアを目指す際に取得するのに適しています。Pythonに関わる基本的な内容を一通り学習すれば合格できるレベルです。

これに対してデータ分析試験は、統計などデータ分析に特化した問題が多くなっており、AIや機械学習、ビックデータなどをより発展的なものを扱いたい人向けです。統計の知識がないと難しく感じるかもしれませんが、テキストを使って順番に学習していきましょう。

主教材である翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から、以下の範囲と割合で出題される予定です。

前処理、分類、回帰、次元削減、評価、クラスタリングなどが対象となります。Pythonの機械学習ライブラリであり、行いたい分析によってモデルを変えていくことで簡単に機械学習を進めることができます。

それぞれのモデルに特徴があるので、使いながら順番に覚えていきましょう。モデルの変化が明確にわかるので実機でコーディングしながらの学習がおすすめです。

実際に学習を進める際はテストデータが必要になります。しかしモデルの結果はテストデータで決まるため、あまり雑に作ることができません。もしテストデータを作るのが面倒なら、公開中のテストデータを使ってみるのも一つの手です。処理した後の結果も書いてあることが多いので、自分の処理の何がまずいのかもわかります。

データの読み書き、欠損処理、連結、整形などが対象となります。データを分析する前処理や集計を行うのに必要なモジュールです。

通常、分析を行う際は収集したデータをそのままAIや機械学習に入れるのではなく、きちんと整える作業が必要です。このデータを整える作業を前処理と呼び、空欄を埋めたり、明らかにおかしいデータをはじいたりします。

Pandasはこうした前処理を手軽にプログラムなどで行うことが可能です。学習の際は、実機で動かしつつデータの加工の仕方や欠損処理の方法などを学ぶとよいでしょう。

NumPyでのデータの扱い方、NumPyの機能などが対象となります。

NumPyは効率的に数値計算を行うためのライブラリです。Pythonのみで数値計算するのと比べて高速に処理できるので処理するデータ量の多い機械学習には必須です。データ処理に便利な命令も多いので、併せて学習しておくと処理の幅が広がります。

ライブラリのインストールにはAnacondaなどのPython開発環境パッケージを使うと簡単にできます。実データを出力しながら処理を確認していくと、行列やベクトルの処理のイメージがつきやすくなります。

Matplotlibはグラフ描画のライブラリで、これを使用するとPythonでグラフを描画できるようになります。NumPy同様、AnacondaなどのPython開発環境パッケージにはたいてい含まれています。ここでは、グラフの種類、出力方法、スタイル、オブジェクトの説明などが対象となります。

Matplotlibは、メソッドを呼び出して値を入れていくだけでグラフができあがるので、間違えずに値を入力するだけで動作します。入れる値を上述の数値計算ライブラリNumPyの集計結果にすると、集計後のデータを自動でグラフ表示する使い方もできます。もちろん全てPythonの処理なので、データの受け渡しや型変換の要否をそれほど考慮する必要がありません。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、30～40時間程度で合格するといわれていますが、Python以前に数学部分の理解に時間がかかることがあります。苦手な方は公式テキストに加えてわかりやすい動画教材なども使ってみると、煮詰まることなくスムーズに学習できます。