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Python 3 エンジニア認定基礎試験とは?出題範囲と勉強法をご紹介

最終更新日:2024/02/21

Pythonは、現在大きな人気を集めているプログラミング言語です。AIエンジニアやデータサイエンティストに支持されており、ウェブ開発、データ分析など機械学習において汎用性が高い言語として知られています。文法が比較的平易なので初心者にもとっつきやすく、Webアプリ開発を短期間で行えるのも人気の理由と言えるでしょう。

ここでは、Pythonのスキルを認定する「Python 3 エンジニア認定基礎試験」について解説し、出題範囲や勉強法などを解説していきます。

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【初心者向け】Pythonは独学できる?学習の流れとおすすめの勉強法

Python 3 エンジニア認定基礎試験とは

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識を試す試験です。文法のみならず、Pythonの便利さを理解し、正しく使用するためのノウハウを持っているかが問われます。

オライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル」の内容を元に試験問題が出題されるので、チェックしておきましょう。

試験の概要

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの文法と基礎概念に関する問題が出題されるほか、基礎を踏まえた応用問題が出題されます。受験は通年受け付けており、全国の試験センターでいつでも受験可能です。概要は以下になります。

受験料 一般:11,000円(税込)
学生:5,500円(税込)
試験時間 60分
問題数 40問
試験形式 CBT(Computer Based Testing)
出題形式 選択式
合格点 70%
出題範囲 オライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル」

 

再受験に関して、2回目の受験は制限がないものの、3回目以降になると前回の試験日から7日間は受験ができません。万が一違反すると、取得した資格が取り消されるだけでなく、受験資格も失う可能性があるので注意しましょう。

合格ラインと難易度

例年、75〜80%の比率で合格者が出ています。難易度は高くなく、基礎的な問題が多くを占めるので、傾向と対策を練っておけば合格できるでしょう。

試験の主催である一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会認定の模擬問題を受けられるサイトで、自分の実力を事前に試しておくのもおすすめです。

出題範囲と頻出問題

Python3エンジニア認定基礎試験は、オライリー・ジャパン「Pythonチュートリアル」から出題されます。出題範囲、出題数、出題率は以下の通りです。

内容 出題率 出題数
1章 食欲をそそってみようか 2.5% 1
2章 Pythonインタープリタの使い方 2.5% 1
3章 気楽な入門編 15% 6
4章 制御構造ツール 22.5% 9
5章 データ構造 17.5% 7
6章 モジュール 5% 2
7章 入出力 2.5% 1
8章 エラーと例外 10% 4
9章 クラス 5% 2
10章 標準ライブラリめぐり 10% 4
11章 標準ライブラリめぐり─PartII 2.5% 1
12章 仮想環境とパッケージ 2.5% 1
13章 次はなに? 0% 0
14章 対話環境での入力行編集とヒストリ置換 2.5% 1

 

以下、頻出の「制御構造ツール」「データ構造」「気楽な入門編」を解説します。

制御構造ツール

問題数が一番多い制御構文ツールは、自動処理を行う制御構文についての問題が出題されます。Pythonのなかで最も重要な項目なので確実に押さえておきたい章です。

代表的なものは以下になります。

if文 条件分岐を行う
for文 あらゆるシーケンス中の項目に、項目それぞれを順番通りに反復を行う
range()関数 数字の連なりを反復させる
break文 forやwhileでかけられた反復をスルーする
continue文 反復処理をかけられたブロック内で、continue文以降の処理を飛ばし、次の反復処理を行う
else節 条件式がfalseの際に反復処理が終了した際や、リストを全て処理したときに実行される

データ構造

Pythonのエンジニアを目指すにあたって、必ず押さえておきたいPythonの基本的な知識を問われます。list(配列)に関する問題が主で、代表的な文法は以下の通りです。

list 配列の定義を「[ ]」で行い、要素を変更・追加・削除することが可能
tuple 配列の定義を「()」で行い、要素の変更・追加・削除は不可能
dictionary keyとvalueを含んだデータで、要素の定義を行う
要素を変更・追加・削除することが可能
set 同じ要素を配列の中に組み込むことができない集合
要素を変更・追加・削除することが可能

気楽な入門編

Pythonを動かす上で必要な超基礎的な知識を扱う章です。intやfloatなど数値の型や、%や//、**などの演算子、=(等号)など、プログラミングそのものを行う際に必要な知識になります。基本的な問題ですが、出題数が多いので侮れません。

Pythonの起動方法、インタープリタの使い方、引数の渡し方など、Pythonの言語をしっかり理解しておきましょう。

データサイエンスに特化した「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」もある

Pythonを使ったデータ分析を行うための知識を試す、Python 3 エンジニア認定データ分析試験もあります。

開発環境の「Jupyter Notebook」の他、数学関数ライブラリの「NumPy」、数表データなどに特化したライブラリ「pandas」など、データサイエンス分析に問題が集中しているのが特徴です。

以下で詳しく見ていきましょう。

エンジニア認定データ分析試験の概要

Python3エンジニア認定データ分析試験は、Python3エンジニア認定基礎試験と比べ応用問題が主になります。分析用ライブラリや機械学習など、実践的な知識を試されるのが特徴です。受験は通年受け付けており、全国の試験センターでいつでも受験可能です。概要は以下になります。

受験料 一般:11,000円(税込)
学生:5,500円(税込)
試験時間 60分
問題数 40問
試験形式 CBT(Computer Based Testing)
出題形式 選択式
合格点 70%
出題範囲 翔泳社「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」

 

再受験は、Python3エンジニア認定基礎試験と同じく、3回目以降は前回の試験日から7日間は受験ができません。違反すると、資格の取り消し、受験資格の消失のおそれがあるので注意しましょう。

合格ラインと難易度

合格率は非常に高く、毎年80%以上の合格者が出ています。

普段からPythonを活用している人、Python3エンジニア認定基礎試験の合格者にとっては比較的簡単な試験と言えるでしょう。基礎試験を受けずにデータ分析試験を受ける受験者も多いのが特徴です。

一方で、全くのPython初心者には難易度が高いと感じる可能性があります。ある程度の自信と知識を持ってから挑むのが良さそうです。

出題範囲と頻出問題

Python3エンジニア認定データ分析試験は、翔泳社「Pythonによる新しいデータ分析の教科書」から出題されます。出題範囲、出題数、出題率は以下の通りです。

 

内容 出題率 出題数
1章 データエンジニアの役割 5% 2
2章 Pythonと環境
2-1 実行環境構築 2.5% 1
2-2 Pythonの基礎 7.5% 3
2-3 Jupyter Notebook 2.5% 1
3章 数学の基礎
3-1 数式を読むための基礎知識 2.5% 1
3-2 線形代数 5% 2
3-3 基礎解析 2.5% 1
3-4 確率と統計 5% 2
4章 ライブラリによる分析実践
4-1 NumPy 15% 6
4-2 pandas 17.5% 7
4-3 Matplotlib 15% 6
4-4 scikit-learn 20% 8
5章 応用: データ収集と加工 0% 0

 

以下、問題の半数以上を占める「ライブラリによる分析実践」に含まれるPythonライブラリについて解説していきます。

scikit-learn

scikit-learnは、オープンソースで公開されている代表的な機械学習のライブラリで、商用・個人関係なく誰でも無料で利用できます。

クラスタリング、サポートベクターマシン、回帰、ランダムフォレストなど、ほとんどの教師あり学習または教師なし学習のアルゴリズムが利用でき、データセットのサンプルが沢山あるのが特徴です。

Pythonを利用して機械学習をプログラミングする際、scikit-learnの使用が事実上標準になっています。

pandas

pandasは表形式のデータを分析する際に使用するライブラリです。データ分析をする際、ExcelやCSV形式になっていることが多いため、Pandasを利用するとプログラミングがスムーズに行えます。

pandasのデータフレームを使用することで異なる型のデータを統一し、煩雑な機械学習の前処理を効率化できるのが特徴です。また、欠損したデータの補完や削除、さらにデータの加工や解析を行う関数も豊富にあります。

NumPy

NumPyは数値計算を効率的に行うライブラリです。ナムパイ(ナンパイ)とも呼ばれ、主にPandasやMatplotlibなどと一緒に使われます。

ベクトルや行列など、多次元配列を作成することが可能で、大規模なデータ処理が得意で、データ分析になくてはならない存在です。

NumPyはimport文を記述することで使用でき、array()でNumPyの配列を作ります。

Matplotlib

Matplotlibはグラフ描画の際に使用するライブラリです。散布図、ヒストグラム、折れ線グラフなど、データをグラフの描画にして可視化してくれます。

plot関数は、x軸の配列、y軸の配列を作成して折れ線を、bar関数は棒グラフ、scatter関数は散布図、plt.pie関数は円グラフなど、あらゆるグラフを描画するのが特徴です。それぞれ、タイトルやラベル、色なども指定できます。

Python 3 エンジニア認定基礎試験の受験がおすすめな人

Python3エンジニア認定試験は、これからPythonを学びたい人が合格を目標に取りかかる手段として利用できることがメリットと言えます。Pythonを体系的に学ぶことができますし、テキストもあるので何が重要なのか一目瞭然なのが魅力です。

基礎試験では、Pythonの基本だけでなくプログラミングの基礎も押さえているので初心者に向いていると言えるでしょう。一方で、データ分析試験は、すでにPythonを使用しているものの体系的に学ぶチャンスがなかった人におすすめです。

また、試験に合格すると就職や転職に有利だったり、昇給につながったり、Python3エンジニア認定試験には色々なメリットがあります。

Pythonの資格試験の勉強法

では実際に、Python3エンジニア認定試験に合格するための勉強法にはどのようなものがあるでしょうか。

認定テキストを使用したり、認定スクールで学んだり、プログラミング学習サービスを利用するなど多くの方法があるので、それぞれ詳しく見ていきましょう。

認定テキストを使って学習する

認定試験には「Jupyter Notebook」を利用した実行環境を構築する方法についても出題されるので、認定テキストを使って実際に手を動かしながら学習するのがおすすめです。テキストに従って操作をしつつ、ライブラリを使用しながらデータ分析を行ってみましょう。

試験勉強というと、ついつい座学で勉強を済ませてしまいがちですが、プログラミング言語は体で覚えることが大事です。実行した体感を記憶することで、Pythonを活用しているイメージが湧くように訓練すると良いでしょう。

認定スクールで学習する

Pythonに認定されているスクールは、現在全部で11校です。

認定スクールは一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定しており、然るべき審査を通過しています。また、教師、インストラクターもPython3エンジニア認定試験の合格者で、Web上でスクールを行っているのが特徴です。

認定スクールは、Pythonのほか、プログラミングの基礎学習やJavaScriptやRubyなど他の言語を教えているスクールや、企業が研修のために導入したスクールなど多種多様です。ご自分に合ったものを見つけましょう。

プログラミング学習サービスや講座を利用する

Pythonの基礎学習には、オンライン学習サイトや講座がおすすめです。

オンライン学習サイトとして有名なProgateは、かわいいイラストで、ステップが短く区切られた講座構成で、続けやすいと評判です。安価なのも特徴で、Pythonの基礎を学びたい人はこちらで十分でしょう。

さらに、Python認定スクールである「株式会社Dive Into Code」が提供するPython3エンジニア認定基礎試験の模擬問題β版は無料で公開されています。会員登録が必要ですが、全部で80問が用意されており、試験前の模擬試験として利用すると良いでしょう。

Pythonの勉強法については、別の記事でも詳しく紹介しているため参考にしてみてください。

【初心者向け】Pythonは独学できる?学習の流れとおすすめの勉強法

Python 3 エンジニア認定基礎試験を活用してスキルアップしよう

AIや機械学習で必要なプログラミングと聞くと、一見難しそうにも思えるPythonですがあらゆる言語の中でも比較的学びやすいのが特徴です。

手始めに無料のサイトなどを利用してご自分とPythonとの相性を確かめつつ、Python3エンジニア認定基礎試験の合格を目指してスキルアップしてみましょう。Pythonを体系的に理解でき、またプログラミングについての知識も深まるはずです。

勉強も安価で済ますことができますし、スクールに通わずとも自宅で勉強できることがほとんどなので気軽にチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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