はじめに
データ分析試験に 900/1000 で無事合格したので、受験記録を兼ねてブログに書いてみます。
受験前の知識
- Coursera の Machine Learning 講座を修了して、Kaggle や SIGNATE のテーブルコンペにちょっと参加したことがある。
- 試験範囲の知識はだいたいある。
- コンペでよく使う Pandas, Scikit-learn はほぼ問題なし。numpy と Matplotlib は知らないメソッドがちょっとある。
学習方法
主教材で指定されている「Python によるあたらしいデータ分析の教科書」と模試で 2 週間ほど（1 日 1 時間ちょっと）勉強しました。
1 週目
とりあえず、3 ～ 4 日かけてテキストを 1 週流し読みしました。
テキストを読み終えたら模試の第 1 回目を受けてみました。この時の得点率はたしか 50%くらいでした。
2 週目
2 週目に入ってからは、模試で間違えたところを中心にノートにまとめて、一通り覚えたところで模試の第 2 回目を受けてみました。この時点では 75%くらい取れていました。
Matplotlib 知識があやふやだなと思ったので、テキストを見ながら Jupyter で一通り実装しました（2 ～ 3 時間くらい）。
あとは、本番までひたすら模試の間違えたところを覚えていきました。
本番
本番のテストは模試よりも簡単で、30 分弱で解き終わりました。
その場で合否とセクションごとの正解率がわかるのですが、何を間違えたのかまではわからないのでモヤモヤします・・・。
受けた感想
正直、簡単すぎて少し拍子抜けしましたが、Matplotlib のオブジェクト指向の実装を学べた点は個人的にはよかったかなと思います。
テキストを一通り理解して、模試で合格点以上を安定的に取れれば何とかなる！