皆さまのPython 3エンジニア認定データ分析試験関連のブログをご紹介「【合格体験記】NumPy / Pandas / Matplotlib / scikit-learn などの理解度確認ができる「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に合格した」、他3本

みなさん、こんにちは加賀結衣です。
データ分析試験では、受験宣言して教科書のPython本をもらおう!キャンペーンを7月末まで行っており、所定の形式で受験宣言をされた皆様に対象書籍をプレゼントしています。ぜひこの機会にご活用ください。
https://www.pythonic-exam.com/archives/news/555camp
さて、今回もPython 3 エンジニア認定データ分析試験関連のブログとコラムを順にご紹介いたします。

1.【合格体験記】NumPy / Pandas / Matplotlib / scikit-learn などの理解度確認ができる「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」に合格した

先週末に「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を受験して合格した🎉とても良い試験で,
特に試験勉強をする過程で知識の幅が広がった.試験の認知度向上のためにも紹介したいと思う.
当然ながら試験問題に関しては何も書かず,基本的に公開情報をベースにまとめていく.

試験概要 : Python 3 エンジニア認定データ分析試験 📊
試験名にもある通り「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」は Python を使った「データ分析」に関する
理解を問う試験で「数学」や「Python ライブラリ」に関する出題が多くある.詳しくは以下に出題範囲を載せる.

この続きは以下をご覧ください。
URL ⇒ https://kakakakakku.hatenablog.com/entry/2021/06/01/084739

2.【Tips】【勉強方法】Python3エンジニア認定データ分析試験の合格対策

エンジニア「Python3エンジニア認定データ分析試験を取得する予定です。
Python初学者でも合格できる勉強方法が知りたいです。」

Python3エンジニア認定データ分析試験 に900点以上で一発合格した僕が、Python初学者やインフラエンジニアでも合格できる勉強方法について紹介します。

本記事の内容

・Python3エンジニア認定データ分析試験について
・Python初学者やインフラエンジニアでも合格できる勉強法
・試験申し込みから本番試験の様子

この続きは以下をご覧ください。
URL ⇒https://kacfg.com/python3-data-analyst-certification/#:~:text=%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8%E3%80%8D-,%E4%B8%BB%E6%95%99%E6%9D%90%E3%81%AE%E6%95%99%E7%A7%91%E6%9B%B8%E3%80%8CPython%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%81%82%E3%81%9F%E3%82%89%E3%81%97%E3%81%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE,%E3%81%8C%E5%87%BA%E9%A1%8C%E3%81%95%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%8B%E3%82%89%E3%80%82

3.【Tips】パイ村 Part.1 Pythonで何をやるか考える

◆目的

1.Pythonとデータ分析関連資格を調べ、取得目標を立てる
2.Pythonを使用しデータ分析するための環境構築方法を学ぶ
3.データ分析に必要なPythonライブラリ等を学ぶ
4.データ分析をするために何を学ぶ必要があるか理解する(統計学とか)

第一回目は、Pythonやデータサイエンティストについて何もしらないので、
方向性を決めるための調査を行うこととし、調査をしながら方向性を修正しながら進めることにします。

この続きは以下をご覧ください。
URL ⇒ https://qiita.com/yokowake12345/items/799872709e53fe2be4e7

4.【コラム】中高年の副業や就職にデータ分析の能力を強化することが有効である理由

Pythonエンジニア育成推進協会の吉政でございます。今、データ分析の分野が注目を集めています。
Googleトレンドでこの10年間のデータ分析の注目度を見てみると、きれいな右肩上がりになっています。

本業でマーケティングコンサルタントをしている立場から話をすると、このような長期的な右肩上がりの傾向は
一時的なブームで盛り上がっているのではなく、実際にそのカテゴリが市場や企業内のニーズに合致して
伸びていることが多いです。今回のデータ分析の周辺を見てみると、「ペーパーレス」、「IoT」、「見える化」、
「デジタル化」、「ハイパーオートメーション」、「DX」などのキーワードによる影響が大きく、いずれもデジタル化による運営や業務の効率化、
自動化というのがテーマになっています。

この続きは以下をご覧ください。
URL ⇒ https://news.mynavi.jp/techplus/kikaku/python_trends-18/

いかがでしたでしょうか?受験の参考になると幸いです。
皆さまのブログ投稿も募集しています!すべてを紹介しきれないかもしれませんが、できる限り紹介していきたいと思います!
なお、Pythonエンジニア育成推進協会では、Python本やデータ分析本をプレゼントするキャンペーンなども随時提供しています。
受験をされる前に以下のページでお得な情報をぜひゲットしてくださいね。

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