Python3エンジニア認定データ分析試験 再受験対策
Python3データ分析試験に落ちたら？再受験までの立て直し方
Python3エンジニア認定データ分析試験に落ちた場合、全範囲を読み直すより、失点した章を特定することが先です。試験は40問すべて選択問題で、合格基準は正答率70%です。
出題の重心は、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。
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。
再受験条件・試験仕様は公式情報、問題数・復習順・到達判定はAI資格ドリル編集部の学習目安です。
最初に判断すること
失点が4章のライブラリか、それ以外かを分ける
27問を占める4章で落としたのか、2章のPython基礎や3章の数学で落としたのかで、復習の方向が変わります。受験直後の記憶を使い、迷った問題の章を書き出します。結果画面などで分かる範囲の弱点を、4章の4節とそれ以外に分け、戻る先を決めます。5章の応用は0問なので、読み直しの対象にしません。再受験は、同一科目の3回目以降だけ前回から7日間（168時間）空ける決まりが協会の公式FAQにあります。
用語を知らなかったのか、挙動を取り違えたのかを分ける
関数名を知らなかった場合は主教材の該当節を読み直し、返り値や形の判断を誤った場合は、実際にコードを動かして結果を確かめます。
落ちた原因と修正方法
×NumPyの形と引数を取り違える
症状: np.arrayに要素を複数の引数で渡してしまう。arangeの終了値を含むと考える。shape・ndim・sizeを混同する。
修正: np.array([1, 2, 3, 4])のようにシーケンスを1つ渡すこと、arangeは終了値を含まないこと、reshape(3, 5)のshapeが(3, 5)・ndimが2・sizeが15になることを、手元で確かめ直す。
×pandasのlocとilocを取り違える
症状: ラベルと位置の指定を混同する。iloc[3:5, 0:2]の行数を誤る。df[df['A'] > 0]とdf[df > 0]の結果の形を取り違える。
修正: locとatはラベル、ilocとiatは位置で指定し、ilocのスライスは終端を含まないこと、条件の渡し方で行が減るかNaNになるかが変わることを、小さなDataFrameで確かめる。
×Matplotlibの用語を混同する
症状: FigureとAxes、AxesとAxisの違いを区別できない。plt.subplots(2, 2)が作るものを誤る。
修正: Figureは全体、Axesはデータを描く領域、Axisは目盛りの位置と範囲を扱うものと整理し、plt.subplots(2, 2)が2×2のAxesを持つ1つのFigureを作ることを確かめる。
×scikit-learnの推定器と変換器を混同する
症状: 変換器にpredictがあると考える。fitに渡すXとyの形を誤る。Pipelineを使えば精度が必ず上がると考える。
修正: 推定器はfitで当てはめ、変換器はpredictを持たずtransformを持つこと、Xは(n_samples, n_features)でyは通常1次元であることを確かめる。Pipelineの利点はデータリークの防止で、精度向上は保証されない。
再受験までの7日間計画
- 11日目: 失点した章を、4章のライブラリ・2章のPython基礎・3章の数学・その他に分類する
- 22日目: scikit-learnの推定器・変換器、fitとtransform、Pipelineを主教材と章別演習で解き直す
- 33日目: pandasのSeriesとDataFrame、loc・iloc・at・iat、条件による選択を解き直す
- 44日目: NumPyの配列の作成、shape・ndim・size、arangeとlinspaceを解き直す
- 55日目: Matplotlibの図と軸の構成、Artist、目盛りの扱いを解き直す
- 66日目: 2章のPython基礎と3章の数学を、誤答が多かった論点だけ解き直す
- 77日目: 新しい教材を増やさず、間違えた章だけを再演習する
本試験の問題数: 40問（すべて選択問題）は公式情報です。表の日別問題数、復習順、完了条件は当サイトの立て直し目安です。 試験概要で試験仕様を確認する
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再受験前チェック
- ✓失点した章を分類し、次の復習行動を選べる
- ✓返り値や配列の形を、コードを動かさずに説明できる
- ✓正解した問題でも、選んだ理由を説明できる
- ✓5章の応用に時間を使っていない
避けること
- ×合格率の推測だけを探す（公式に記載がない）
- ×直前に新しい教材を増やす
- ×関数名の暗記だけで、返り値や形を確認しない
- ×正解番号だけを暗記する
弱点分野から再演習する
当サイトには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。 再受験では、全範囲を漫然と解くより、落とした原因に近い分野から戻る方が効率的です。
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よくある質問
Q再受験までに空ける期間は決まっている？
協会の公式FAQでは、同一科目の2回目の受験に制限はなく、3回目以降は前回の試験日から7日間（168時間）受験できないと案内されています。間隔は前回の試験終了時刻から次回の試験開始時刻までで数えられ、違反すると認定の取り消しなどの可能性があるとされています。
Q何点足りなかったか分かる？
公式試験ページに、結果の通知方法や点数の開示範囲を示した記載は確認できませんでした。受験時の画面と実施元の案内で確認し、分かる範囲の弱点を章に分けて復習します。
Q全範囲を最初から読み直すべき？
27問を占める4章のライブラリで失点していなければ、全範囲を読み直す必要性は低くなります。失点した章を特定してから、その章の主教材の節と演習に戻ります。
試験仕様、合格基準、再受験の条件は、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と、CBT実施元オデッセイコミュニケーションズの案内で最終確認してください。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）