Python 3 エンジニア認定データ分析試験の難易度とメリットを合格者が紹介

悩む人

Python 3 エンジニア認定データ分析試験って難しい？合格して意味あるの？

資格試験を受ける前ってこうなりますよね。私はいつも思います。

そんな疑問に 2019年に合格できた筆者の個人的な意見をお答えします。

この記事では、筆者が個人的な意見として、試験の難易度や合格後のメリット、学習に役立ったもの、合格者の収益化アイディアを紹介します。

本記事の狙い

・Python 3 エンジニア認定データ分析試験の難易度、メリットが雰囲気わかる

難易度
メリット・デメリット
学習に役立ったもの
合格者の収益化アイディア
まとめ

難易度

★★★☆☆

5つ星で評価するなら、ズバリ星３ですね。

合格ライン

公式サイトに合格ラインが記載されていますが、40問しかないので軽めに感じました。
試験時間は60分です。

問題数：40問（すべて選択問題）
合格ライン：正答率70％

筆者の受験前レベル

私の受験前のレベルは、下記のような状態でした。

Python 3 エンジニア認定基礎試験合格済み
データ処理のために numpy、pandasを少し使ったことがある
日本ディープラーニング協会 G検定合格済み
統計検定2級合格済み

Python 3 エンジニア認定基礎試験を合格してましたが、正直この試験には有利に働かなかったです。
numpy, pandas は範囲なのですが、それもそんなにという感じ。
日本ディープラーニング協会のG検定や統計検定2級は、一応数学系のところが素通りできたというところですね。

感想

試験を受けたときの感想は、ちょいムズくね？です。
（これ当たりでしょと思ってたところが点数低かったです。）

ただ、周りの人たちは皆一発合格で、ボク試験前一週間ぐらいしか勉強してないですよ感が出ていました。

私の成績は正答率77%。30時間ぐらいは勉強したのに少しがっかりでした。（周り皆80%越え）

普段仕事でデータ分析やっている方は簡単な試験だと思います。

メリット・デメリット

メリット

私の場合、取得して1年ぐらい経ちますが、この案件を活かせた案件はありません。
（なので7割ぐらい忘却の彼方に飛んで行ってます。）
そもそも私がデータ分析のニーズのお仕事を取れていないだけだと思います。すみません。

ただ、就職や転職、お仕事をもらう際には、たいてい良い印象を与えられるのでメリットがあると思います。
肩書きがあると、人はハロー効果という心理的効果が発動しやすいためです。

ハロー効果とは、ある対象を評価する時に、それが持つ顕著な特徴に引きずられて他の特徴についての評価が歪められる（認知バイアス）現象のことです。
wikipedia より

この資格には有効期限がないので、ハロー効果が半永久的につくならいいんじゃないかなという感じです。
（この資格に限ったことではないですけど）

デメリット

学習するという行動するからには、時間が消費されますので、その分の時間は持って行かれます。
あとは、私のように使う場面がないと資格マニアみたいになってしまうので、うまく取った後にアピールできる場所を想定しておくといいかもしれません。
学生なら取っておけば、就活でアピールできるでしょう。
社会人なら転職するときにアピールできますが、実績ないとやっぱあれかな？