Python3 엔지니어 인증 데이터 분석 시험을 받았습니다.

합격했으므로, 시험을 받기 위해 온 것을 써 둡니다.
앞으로 이 자격을 받으려고 하는 사람들을 위해서라면 다행입니다.

결론부터

전직 등에서는 도움이 되지 않는다고 생각한다(어떤 전직 사이트의 자격란이 선택식이었습니다만, 이 자격은 없었습니다.)

Python 초보자, 데이터 분석 라이브러리에 대해 공부한 적이 없는 분은 할 가치가 있습니다. (환경 구축, 라이브러리의 사용법을 알 수 있기 때문에)

왜 수강했는가

주로 이하 3점입니다.
1. 환경 구축이나 기계 학습에 흥미가 있었다.
2. 업무에서 Python을 사용하고 있으며 라이브러리를 공부하고 싶었습니다.
3. 2020년 봄부터 기본정보 등을 받으려고 했지만 코로나에서 중지되었기 때문에 CBT방식의 자격을 생각했다

시험범위

Python3 엔지니어 인증 데이터 분석 시험은 아래 내용에서 문제가 출제됩니다. l


장
절

문제 수
문제 비율


1

데이터 엔지니어의 역할
2
5.00%

2

파이썬과 환경



1
실행 환경 구축
1
2.50%

2
파이썬의 기초
3
7.50%

3
Jupyter Notebook
1
2.50%

3

수학의 기초



1
수식을 읽는 기초 지식
1
2.50%

2
선형 대수
2
5.00%

3
기초 분석
1
2.50%

4
확률과 통계
2
5.00%

4

라이브러리를 통한 분석 실천



1
NumPy
6
15.00%

2
pandas
7
17.50%

3
Matplotlib
6
15.00%

4
scikit-learn
8
20.00%

5

응용: 데이터 수집 및 가공
0
0%

공부 내용

사용한 교재는 Python을 통한 탁월한 데이터 분석 교과서 만(이미지는 Amazon의 것을 사용하고 있습니다)
2주에 걸쳐 시험 범위를 읽었다. Code를 모르는 부분은 Jupyter NoteBook에서 실행하여 이해했습니다.
그 후, PRIME STUDY 에서 모의 ​​시험을 수강.
제 감상이라면 이 교재만 공부하면 합격할 수 있다고 생각합니다.


이상입니다! !

이 자격을 받는 것이 좋았습니다.

환경 구축 등, 지금까지 소소하게 하고 있던 곳을 명확하게 이해할 수 있었다.

지금까지 사용하고 있던 라이브러리에서도, 사용하고 있지 않은 기능을 알았다

기계 학습의 도입으로서 최적일까라고 느꼈습니다. 단지 이것만이라면

반성점

모의 시험으로 안심하고 있었습니다만, 과거 질문이 아니기 때문에, 출제 내용이 조금 달랐습니다.
그 때문에 상당히 빠듯하고 합격한 형태였습니다.

내가 원래 지식이 얇았던 환경 구축과 Jupyter Notebook이 정답률이 제일 낮았습니다.
어느 쪽이든 자신있는 분야를 만드는 것이 아니라, 제대로 전체적으로 공부하는 것이 좋을까(당연하나···).

미래에 대해

앞으로는 통계의 공부와 기본 정보와 응용 정보의 공부를 해 나가고 싶습니다.
그것이 끝나면 경쟁에 나가고 싶다!
또 뭔가 있으면 기사로 갈 예정이므로 잘 부탁드립니다.