[Für Anfänger] So studieren Sie den Python3-Datenanalysetest
■ Was ist ein Python3-Datenanalysetest?
Name: Python 3 Engineer-Zertifizierungsdatenanalyseprüfung
Zusammenfassung: Ein Test, der die Grundlagen und Methoden der Datenanalyse mit Python vermittelt
Prüfungsgebühr: 10.000 Yen (ohne Steuern) Studentenrabatt 5.000 Yen (ohne Steuern)
Anzahl der Fragen: 40 Fragen (alle Auswahlfragen)
Pass Line: 70% korrekte Antwortrate
Testzentrum: Odyssey Communications CBT-Testzentren im ganzen Land
Hauptunterrichtsmaterial: "Neues Lehrbuch zur Datenanalyse mit Python" (Shoyusha)
Autoren: Manabu Terada, Shingo Tsuji, Takanori Suzuki, Shintaro Fukushima (Titel weggelassen)
Wird von der Python Engineer Development Promotion Association gehalten
Die Prüfung ist relativ für Anfänger.
Für die Prüfung Python 3 Engineer Certification Basic Exam (Basic)
Es gibt zwei Typen: Python 3 Engineer-Zertifizierungsdatenanalyseprüfung (für den praktischen Gebrauch).
■ Erhalten Sie in 2 Monaten ein nahezu perfektes Ergebnis von unerfahrenen Personen
Beginn des Studiums von Python und maschinellem Lernen ab Juni dieses Jahres (2020) Neulich (Ende September) habe ich die Python 3 Engineer-Zertifizierungsdatenanalyseprüfung abgelegt und bestanden.
Die Punktzahl betrug 975 von 1000 (39 von 40 richtigen Antworten).
Ich war unerfahren, aber ich konnte die Prüfung in nur zwei Monaten mit viel Zeit bestehen.
Ich möchte Anfängern sagen, wie sie lernen sollen, um das Bestehen zu erleichtern.
■ Lernmethode
Wenn ich Ihnen zuerst nur die Schlussfolgerung sage, wenn Sie über die erforderlichen Grundkenntnisse verfügen (Python, Mathematik, maschinelles Lernen) Wenn Sie die Scheinprüfung mit dem angegebenen Lehrmaterial "Neues Datenanalyse-Lehrbuch von Python" wiederholen Ich denke, ich kann mit einem Vorsprung bestehen.
Nehmen Sie sich eine Runde Zeit (Lesen / Kopieren), um die Gesamtstruktur zu erfassen, und wiederholen Sie dann die Scheinprüfung und die dafür vorgesehenen Unterrichtsmaterialien Dies liegt daran, dass es leicht ist, die Punkte zu verstehen, an denen die Fragen gestellt werden, und ein effektives Lernen zu fördern.
In meinem Fall bestand das vorgesehene Unterrichtsmaterial aus 3 Runden Kopieren und 5 Runden Lesen.
Der Praxistest wurde dreimal, jeweils dreimal wiederholt.
■ Prüfungstrends und Gegenmaßnahmen
Werfen wir einen Blick auf Prüfungstrends und Gegenmaßnahmen.
Der Bereich ist wie folgt.
[Problemformat]
・ Grundsätzlich handelt es sich um ein Fragenformat von "Wählen Sie eine aus vier Optionen".
・ Fragen aus dem vorgesehenen Lehrmaterial "Neues Datenanalyse-Lehrbuch mit Python"
【Schwierigkeit】
・ Python-Grundlagen: Nur Grundkenntnisse, kein Problem, wenn Sie den Code tatsächlich kopieren und verstehen
・ Grundlagen der Mathematik: Auch wenn Sie das Problem nicht lösen können, gibt es kein Problem, wenn Sie die Definitionen wie $ \ pi $ und Napier-Nummer $ e $ verstehen.
・ Umgebungskonstruktion: Es ist kein Problem, wenn Sie den Inhalt des Lehrbuchs verstehen und auswendig lernen.
・ Numpy ～ Scikit-Learn: Es gibt kein Problem, wenn Sie es durch Kopieren verstehen.
■ Spezifische Lernschritte
In Anbetracht der spezifischen Lernschritte finde ich Folgendes gut.
① Verfestigen Sie die Grundlagen von Python ② Festigen Sie die Grundlagen der Mathematik (Differentialintegration, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsstatistik) ③ Grundkenntnisse im maschinellen Lernen erwerben ④ Lesen Sie das angegebene Lehrmaterialbuch einmal und kopieren Sie es durch ⑤ Machen Sie einen Mock-Test (1. oder 2.) ⑥ Wiederholen Sie Schwachstellen mit den dafür vorgesehenen Unterrichtsmaterialien ⑦ Machen Sie die Scheinprüfung (3.) ⑧ Machen Sie einen Übungstest (DIVE IN EXAM)
- Ich denke, dass es individuelle Unterschiede im Wissensstand jeder Person gibt.
Lernen Sie aus den Schritten, die zu Ihnen passen.
■ Zu verwendende Nachschlagewerke / Lernseiten
★ habe ich benutzt.
① Verfestigen Sie die Grundlagen von Python
◎ In vielen Fällen sind Lernseiten beim Codieren einfacher zu studieren als Bücher.
② Festigen Sie die Grundlagen der Mathematik (Differentialintegration, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsstatistik)
★ Buch zum Verständnis der Mathematik für die Programmierung künstlicher Intelligenz (Autor: Aidemy-Vertreter)
・ Einfache Mathematik zum Verständnis des maschinellen Lernens
③ Grundkenntnisse im maschinellen Lernen erwerben
★ Buch zum Verständnis der Mathematik für die Programmierung künstlicher Intelligenz
・ Einfache Mathematik zum Verständnis des maschinellen Lernens
★ Aidemy (Einführung in das maschinelle Lernen)
④ ⑥ Lesen Sie das angegebene Lehrmaterialbuch einmal und kopieren Sie es
★ Neues Lehrbuch zur Datenanalyse mit Python
◎ Ich kann dieses Buch nur empfehlen, da es eine Brücke zwischen Python und maschinellem Lernen darstellt.
Der Inhalt ist ordentlich und leicht zu lesen.
⑤ ⑦ Machen Sie einen Mock-Test (PRIME STUDY)
★PRIME STUDY
⑧ Machen Sie einen Übungstest (DIVE IN EXAM)
■ Prüfungsort
Wählen Sie die gewünschte Teststelle aus Odyssey CBT. Wechseln Sie danach zum Standort jedes Veranstaltungsortes und passen Sie den Zeitplan an, um die Reservierung abzuschließen.
In Tokio führen wir häufig Tests durch, wie unten gezeigt. (Stand 11.11.2020)
■ Endlich
In diesem Artikel habe ich Ihnen anhand meiner tatsächlichen Erfahrungen Informationen zu Lernmethoden gegeben. Ich hoffe es hat dir sogar ein bisschen geholfen.
Danke fürs Lesen.
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