⑧ 応用：データ収集と加工
Python3エンジニア認定データ分析試験 第289問
問題
scikit-learnのTfidfTransformerクラスでTF-IDFを計算し、デフォルトの正規化を行う際に用いる引数normの値は何か。
正解
C：'l2'
解説
norm='l2'と指定して、デフォルトのL2正規化を行っています。
分野解説：⑧ 応用：データ収集と加工
教科書5章にあたる応用範囲で、スクレイピングやAPIによるデータ収集、PDF・Word・Excelなど各種ファイルからのテキスト抽出、自然言語処理の前処理（形態素解析、Bag of Words、TF-IDF）、画像データの取り扱いといった実務寄りの内容を扱う。公式の出題範囲表ではこの章の問題数は0問・0%とされており、合否に直結する領域ではない。一方で、集めたデータをpandasに載せるまでの流れを知っておくと、前半で学ぶ処理が何のためのものかがつながる。試験対策としての優先度は下げてよいが、実務でPythonを使うなら出番の多い領域。
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Python3エンジニア認定データ分析試験について
Pythonでのデータ分析力を証明する協会公式のCBT試験
| 主催 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 選択式40問（すべて選択問題） |
| 試験時間 | 60分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）／学割5,500円（税込） |
| 合格基準 | 正答率70%（40問中28問相当） |
| 難易度 | ★★★☆☆ 範囲は主教材1冊分だが、数式の読解とライブラリAPIの定着が分かれ目 |
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数学の基礎は6問ぶん、と割り切れるのは章別の出題数が公式に公表されているからです。NumPyとpandasの頭の切り替え、scikit-learnをfit・transform・predictの型で束ねる覚え方、CBT当日の注意まで。
出発点で壁が変わるPython3エンジニア認定データ分析試験
合格率が公表されていない試験の難度は、何を手がかりに見積もればよいのか。基礎試験との差分、実務でデータ分析をしている人ほど落とす問題、40問中28問という下限と60分の時間配分から考えます。
似たAPIをどこで見分けるか｜Python3データ分析試験
コードを書かせない試験だからこそ、選択肢には引数や戻り値だけが違う紛らわしい形が並びます。NumPyは形か参照か、pandasはラベルか位置か、Matplotlibはpltの関数かAxesのメソッドかで切り分けます。