Python3エンジニア認定データ分析試験 合格率・合格ライン
Python3データ分析試験の合格基準は正答率70%｜合格率は公式に記載なし
Python3エンジニア認定データ分析試験の合格基準は、公式試験ページで正答率70%と案内されています。問題数は40問のすべて選択問題なので、70%を問題数に直すと28問です。この28問は公式が示した数字ではなく、70%を40問に当てはめた計算上の目安です。
合格率は、公式試験ページ、FAQ、スキルマップ、教材ページのいずれにも記載がありません。
公式情報の確認
試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。
合格率・合格基準は、公式発表の事実、非公表の情報、当サイトの学習上の目安に分けて示します。
公式で確認できること
合格基準
公式試験ページでは、合格基準は正答率70%と案内されています。
問題数と形式
40問すべて選択問題のCBT方式で、筆記用具・メモ帳などの持ち込みは禁止されています。
70%を問題数に直した目安
40問の70%は28問です。公式が何問正解で合格と示したものではなく、計算上の目安です。
受験日と会場
通年で、全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンターで受験します。決まった試験回ごとの結果発表という形式ではありません。
受験料
11,000円（税込）、学割は5,500円（税込）です。公式試験ページには、2026年9月14日から職業訓練受講者も学割で受験できると記載があります。詳細は実施元のオデッセイコミュニケーションズへの問い合わせとされています。
章別の出題数
主教材の章ごとに出題数が公表され、4章のscikit-learn（8問）、pandas（7問）、NumPy（6問）、Matplotlib（6問）の4節で40問中27問です。5章の応用は0問です。
公式で確認できないこと
×合格率
公式試験ページ、FAQ、スキルマップ、教材ページに合格率の記載を確認できませんでした。数字を書いたページは出典を確認し、確認できない数字は判断材料にしません。
×受験者数・合格者数
回ごとにも累計にも、データ分析試験単独の受験者数・合格者数を示した記載は、公式試験ページで確認できませんでした。
×試験時間・難易度の公式指標
試験時間と難易度の公式指標も、公式試験ページに記載がありません。試験時間は、受験を申し込む際に実施元の案内で確認します。
合格率・合格基準をどう読むか
公開されている数字は試験全体の結果で、個人の前提知識や弱点は反映しません。対象者ごとに、数字の意味と次の測定を分けます。
Python3エンジニア認定データ分析試験の合格率は、受験者全体の中での合格者の割合です。受験者には、十分に準備した人と、試しに受けた人の両方が含まれます。 そのため、合格率が高くても、自分が準備なしで合格できるとは言えず、低くても、準備をすれば届かないとは言えません。 下の表では、自分に近い対象を選び、数字の読み方と次の行動を合わせて確認してください。
| 対象 | 数字の読み方 | 次の行動 |
|---|---|---|
| Pythonの基礎は分かるがライブラリは初めての人 | 合格率は公式に記載がなく、基礎が分かることが4つのライブラリの得点にどれだけ効くかは数字から分からない。 | scikit-learn・pandas・NumPy・Matplotlibの順に各5問を解き、説明できないライブラリを先に決める。 |
| 業務でpandasやNumPyを使っている人 | 使い慣れていても、選択肢の返り値や引数の違いを説明できるかは別で、合格率からは読み取れない。 | scikit-learnとMatplotlibを先に解き、普段使わない範囲の穴を出す。 |
| 短期合格を狙う人 | 正答率70%（40問なら28問が目安）は公式の基準だが、章別の合格ラインは示されていない。 | 出題数の多い4つのライブラリ（40問中27問）で70%を超えてから、数学とPython基礎に進む。 |
| 再受験する人 | 合格率も受験者数も公式に記載がなく、前回の失点原因は自分の誤答からしか分からない。 | 誤答を関数の使い分け・引数の読み違い・数式の取り違えに分類し、同じ章を再測定する。 |
試験日・受験料・範囲の公式変更は公式情報の更新履歴に、6資格の合格率・受験料・試験時間の並びは6資格の難易度比較にまとめています。数値や制度名を載せるときの確認手順は検証方針に書いています。
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代わりに見るべき目安
- 1
70%を章ごとに確認する
全体で70%でも、出題数の多いscikit-learn（8問）やpandas（7問）で大きく落とすと余裕がなくなります。章別の正答を並べて、27問を占める4章で失点が集中していないかを見ます。これは公式の基準ではなく、編集部の整理です。
- 2
出題されない範囲に時間を使わない
5章の応用は0問です。合格率が分からない分、公表されている出題数の配分を使って、学習時間を配る先を決めます。
- 3
安全側に見る場合は、70%を安定して超える状態を目標にする
公式は何問が安全圏かを示していません。章別演習で70%を何度か超え、誤答の理由を説明できる状態を、受験の目安にします。
受験判断に使う4つの証拠
公式の合格率や合格基準と、編集部の到達目安を混ぜません。自分の準備状況は、次の演習証拠で判断します。
| 測るもの | 残す証拠 | 不足時の修正 |
|---|---|---|
| 範囲の穴 | 出題数の多いscikit-learn（8問）、pandas（7問）、NumPy（6問）、Matplotlib（6問）を解き、未学習の節がない。 | 得意なライブラリを増やさず、未学習の節を10問前後解く。 |
| 70%の再現 | 章別演習で正答率70%を複数回超えている。 | 低い章の関数と引数を主教材で確認し、翌日に同じ論点へ再回答する。 |
| コードの判断 | 配列の形、loc・ilocの違い、図と軸の関係を、動かさずに説明できる。 | 手元で実行して結果を確かめ、選択肢の違いを二列で比較する。 |
| 誤答の証拠 | 誤答した選択肢が、どの関数のどの挙動を誤って想定していたかを一行で書ける。 | 正解番号だけの記録を止め、誤った想定と次に見る節を残す。 |
模試で残す記録票
模試の正解率だけを残すと、同じ点数でも修正すべき内容が分かりません。次の記録を残し、数字を章・判断・時間の改善へつなげます。
| 記録 | 読み方 | 次の修正 |
|---|---|---|
| 4つのライブラリそれぞれの未学習・誤答・迷い | 総合正解率が同じでも、出題数の多い節に未学習が残るなら受験準備は未完了。 | 未学習の節を10問前後解き、翌日に5問再回答する。 |
| pandasのloc・ilocなど紛らわしい操作の誤答 | 名称を覚えていても、選択肢の返り値の違いを説明できないなら判断は不安定。 | 誤答した操作と選択肢のどこで迷ったかを短いメモに残す。 |
| 70%前後の演習結果 | 40問の70%は28問で、ちょうどを狙うと1問の取りこぼしで届かない。 | 弱い章を直し、複数回の演習で70%を超えるか確認する。 |
| 通しの完了時刻と見直し数 | 時間切れか、完答できても根拠が曖昧かで修正方法が異なる。 | 時間不足なら見切り、根拠不足なら比較と再回答を優先する。 |
| 翌日に同じ論点へ答えた結果 | 当日の正解率より、翌日にコードの結果を再現できるかが理解の証拠になる。 | 再び迷った論点だけ誤答台帳へ残し、新問を増やさない。 |
数字を見るときの注意点
×28問を公式の合格点と読まない
公式が示しているのは正答率70%です。28問は計算上の目安として使い、合格を保証する数字として扱いません。
×合格率の数字を推測で補わない
公式に記載がない以上、他の資格の合格率や口コミを当てはめて難易度を断定しません。
×試験仕様は受験前に再確認する
問題数、合格基準、受験料の割引条件は変わることがあります。申し込む前に公式試験ページを見直します。
当サイトの問題データで見る優先範囲
AI資格ドリルでは、Python3エンジニア認定データ分析試験の予想問題を83問収録しています。 合格ラインや倍率だけを探すより、問題数が多い分野から演習して、誤答理由を減らす方が学習判断に使えます。
未達だったときの章別戻り先
合格率でよくある迷い
Q合格率は何%？
公式試験ページ、FAQ、スキルマップ、教材ページに合格率の記載を確認できませんでした。数字は公表されていないため、断定できません。
Q合格には何問正解すればよい？
公式の合格基準は正答率70%です。40問の70%は28問ですが、これは計算上の目安で、公式が示した問題数ではありません。
Q試験時間は何分？
公式試験ページに試験時間の記載を確認できませんでした。申し込み時に実施元の案内で確認してください。
合格基準、問題数、受験料、章別の出題数は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の公式試験ページで最終確認してください。合格率・受験者数・試験時間は公式に記載がありません。当サイトは非公式の学習サイトです。
執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）