Pythonの資格に『Python3 エンジニア認定試験』というものがあるのはご存知でしょうか？
開始から3年で受験者が1万名に達し、その後も年間1万人のペースで増え続けている人気の資格になります。
本記事では、エンジニア歴20年である僕の視点から、この資格に合格するコツと副業や転職への活かし方について解説します。
本記事を読むことで以下のことがわかります。
- Pythonの資格にどんなものがあるのか知りたい
- 合格するための勉強法を知りたい
- 資格が転職や副業に役立つのか知りたい
→『Python3 エンジニア認定試験』の概要や受験情報がわかる
→合格するための学習の手順ややるべきことがわかる
→資格の活かし方や稼ぐための次のステップがわかる
Pythonの資格に合格するコツと転職・副業への活用法
以下の順番に解説していきます。
- 『Python3 エンジニア認定試験』の試験情報
- 合格するための勉強法
- 資格の活かし方と次のステップ
『Python3 エンジニア認定試験』の試験情報
『Python3 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行っている資格試験です。
2021年3月現在において、以下の2つを試験を受験することができます。
- 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
Python3 エンジニア認定基礎試験
『Python3 エンジニア認定基礎試験』の基本情報は以下のとおりです。
| 試験の概要 | 文法基礎を問う試験 |
| 受験料金 | 一般価格 11,000円（税込） 学割価格 5,500円（税込） |
| 問題数 | 40問（すべて選択問題） |
| 試験時間 | 60分 |
| 合格ライン | 正答率70% |
| 受験日 | 通年 |
| 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 |
| 申込URL | http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html |
試験内容は、オライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル 第3版」から以下の比率で出題されます。
注：今後「Pythonチュートリアル 第4版」に切り替える予定があるそうです
| 章立て | 出題数 | 出題率 |
|---|---|---|
| 1章 食欲をそそってみようか | 1 | 2.5% |
| 2章 Pythonインタープリタの使い方 | 1 | 2.5% |
| 3章 気楽な入門編 | 6 | 15.0% |
| 4章 制御構造ツール | 9 | 22.5% |
| 5章 データ構造 | 7 | 17.5% |
| 6章 モジュール | 2 | 5.0% |
| 7章 入出力 | 1 | 2.5% |
| 8章 エラーと例外 | 4 | 10.0% |
| 9章 クラス | 2 | 5.0% |
| 10章 標準ライブラリめぐり | 4 | 10.0% |
| 11章 標準ライブラリめぐり─PartII | 1 | 2.5% |
| 12章 仮想環境とパッケージ | 1 | 2.5% |
| 13章 次はなに? | 0 | 0.0% |
| 14章 対話環境での入力行編集とヒストリ置換 | 1 | 2.5% |
| 合計 | 40 | 100.0% |
出題内容は基本的な文法を問うものが多く、これから本格的にPythonを始める方向けの資格となっています。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
『Python3 エンジニア認定データ分析試験』の基本情報は以下のとおりです。
| 試験の概要 | Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験 |
| 受験料金 | 一般価格 11,000円（税込） 学割価格 5,500円（税込） |
| 問題数 | 40問（すべて選択問題） |
| 試験時間 | 60分 |
| 合格ライン | 正答率70% |
| 受験日 | 通年 |
| 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 |
| 申込URL | http://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam.html |
試験内容は、翔泳社「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から以下の比率で出題されます。
![Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 [ 寺田 学 ]](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/8341/9784798158341.jpg?_ex=128x128)
| 章 | 節 | 問題数 | 問題割合 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | データエンジニアの役割 | 2 | 5.00% | |
| 2 | Pythonと環境 | |||
| 1 | 実行環境構築 | 1 | 2.50% | |
| 2 | Pythonの基礎 | 3 | 7.50% | |
| 3 | Jupyter Notebook | 1 | 2.50% | |
| 3 | 数学の基礎 | |||
| 1 | 数式を読むための基礎知識 | 1 | 2.50% | |
| 2 | 線形代数 | 2 | 5.00% | |
| 3 | 基礎解析 | 1 | 2.50% | |
| 4 | 確率と統計 | 2 | 5.00% | |
| 4 | ライブラリによる分析実践 | |||
| 1 | NumPy | 6 | 15.00% | |
| 2 | pandas | 7 | 17.50% | |
| 3 | Matplotlib | 6 | 15.00% | |
| 4 | scikit-learn | 8 | 20.00% | |
| 5 | 応用: データ収集と加工 | 0 | 0.00% |
機械学習分野に特化した出題内容で、特にライブラリの使用方法について多く出題されます。
基礎試験の次のステップとして、機械学習を本格的に学びたい方向けの資格となっています。
合格するための勉強法
試験の概要がわかったところで、合格のための勉強法とコツについて4つ紹介します。
- 教材をもとに手を動かしてプログラミングする
- 動画学習サービスを活用する
- 模擬試験を受ける
- 合格体験記を読む
教材をもとに手を動かしてプログラミングする
試験では例えば以下のような問題が出題されます。
【基礎試験のサンプル問題より抜粋】
タプル（tuple）の特徴として誤っているものを1つ次の記述の中から選択せよ
1. tuple同士を + 記号で連結することができる
2. 順序を持ち、インデックス操作でデータを出力できる
3. データの変更ができる
4. hashable以外のオブジェクトも内包できる
【分析試験のサンプル問題より抜粋】
以下の2点間のマンハッタン距離として正しいものを1つ次の記述の中から選択せよ
x = (2, 5), y = (5, 1)
1. 3
2. 5
3. 7
4. 9
上記でわかるとおり、問題は選択式で、プログラミングを使って解くような問題ではありません。
そのため、教材の内容を暗記してしまえば合格することもできてしまうでしょう。
しかしながら、自分の手でプログラミングをしながら勉強することをオススメします。
実際にプログラミングをすることで、理解度がより高まるでしょう。
動画学習サービスを活用する
実は基礎試験の教材となっているオライリー・ジャパンの「Pythonチュートリアル 第3版」は、少し難しい内容になっています。
教材での理解が難しい場合は、先に無料の動画サービスを利用してみることをオススメします。
無料分だけでも十分に学習になるので、理解しづらいところだけでも動画で確認してみてください。
模擬試験を受ける
どちらの試験も模擬問題が公開されています。
- Python3 エンジニア認定基礎試験 模擬問題
- Python3 エンジニア認定データ分析試験 模擬問題
問題の傾向を把握することができるので、ぜひやってみることをオススメします。
合格体験記を読む
Pythonエンジニア育成推進協会のページには、これまで受験された方の合格体験記がたくさん投稿されています。
その中には、勉強方法や今後の目標なども書かれています。
実際に合格された方の意見は参考になりますね。
資格の活かし方と次のステップ
最後にこの資格をどのようにして活かしていけるかについて、エンジニア目線で解説します。
副業への活かし方
Pythonを使った副業案件をクラウドワークスやランサーズで検索してみると、以下の案件が主な種類となります。
- スクレイピングやAPIを使った情報取得ツールの開発
- Webシステムの開発
- 機械学習を用いた企業案件
基礎試験の資格を取得した場合には、まだスキル不足のため、残念ながらすぐに上記の案件を獲得するのは難しいです。
次のステップとしては、スクレイピング等のWeb開発または機械学習の知識を身につけることになります。
データ分析試験にチャレンジするのもよいでしょう。
自分で学習するのがツライという場合は、PyQの「Webアプリ・API」コースを受講してみることをオススメします。
PyQは月額3,040円（税込）から受けられる学習サービスです。
>> PyQの学習コースを確認する
「Webアプリ・API」コースは、通常3ヶ月弱程度の期間がかかるコースですが、すでに基礎知識を持っているので早く終わらせることができるはずです。
データ分析試験の資格を取得した場合には、機械学習を用いた企業案件に携わることが可能となります。
とは言え、実績がないと簡単には案件を獲得することはできません。
そのため、副業エージェントの力を借りて案件を獲得するのがよいでしょう。
まずは、土・日のみの副業案件を多く扱っているWorkshipで探してみることをオススメします。
>> Workshipで案件を探す
転職への活かし方
転職の場合は、スキルよりも年齢が重視される傾向にあります。
20代であれば、すぐに転職エージェントで相談してみることをオススメします。
転職エージェントは、転職サイトと違って、自分の市場価値を評価してくれたり、条件にあった企業を紹介してくれます。
途中で転職活動を辞めたとしても、何もペナルティはないので、ノーリスクで相談することができます。
まずは、案件数の多いマイナビエージェントを活用してみることをオススメします。
>> マイナビエージェントで案件を確認する
30代後半頃からは、実績がないと転職が難しくなってきます。
そこで、まずは副業で実績を積みながら、転職活動を始めてみるのがよいでしょう。
フリーランスへの活かし方
フリーランスとして活躍するには、即戦力となるスキルが必要となります。
即戦力となるためには、Pythonだけでなく周辺技術の習得が不可欠です。
そのため、資格取得だけでフリーランスとして活躍するのはかなり難しいでしょう。
副業で実績を積むことが王道の方法ですが、短期間でスキルを身に着けたい場合は、『Aidemy（アイデミー）』を受講してみることをオススメします。
Aidemyは、Pythonの機械学習に特化したスクールで、実践的なスキルを身につけることができるカリキュラムになっています。
>> Aidemyの学習コースを確認する
また、Aidemyのメリット・デメリットは、以下の記事にもまとめていますので、よろしければ参考にしてください。
まとめ
Pythonの資格情報から、勉強法、資格の活かし方を紹介してきました。
最初の悩みに対する結論をまとめると、以下となります。
- Pythonの資格にどんなものがあるのか知りたい
- 合格するための勉強法を知りたい
- 資格が転職や副業に役立つのか知りたい
→『Python3 エンジニア認定試験』があり、基礎試験とデータ分析が試験がある
→プログラミングしながら学習し、模擬問題や合格体験記を活用する
→すぐに活かせる場合とさらなるスキル習得が必要な場合があるので、目的に応じて行動を続ける
Pythonは今もっとも人気のあるプログラミング言語です。
ライバルは多いですが、習得できると高単価案件を獲得できるようになるでしょう。
とくに機械学習の分野はこれからますますの発展が期待できるので、スキル習得後の未来が楽しみですね。
まずは資格取得を目標に学習を始めてみませんか。
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