Python1. データ分析エンジニア（Python 3 エンジニア認定データ分析試験無料問題集）Pythonでデータ分析！即戦力エンジニアへの道

Python 3 エンジニア認定データ分析試験 対策練習問題：データ分析のプロセスとJupyter Notebookの基本操作

問題1:

Jupyter Notebookで、現在選択しているセルの下に新しいセルを挿入するためのキーボードショートカットとして正しいものはどれですか？

1. Shift + Enter
2. Ctrl + Enter
3. B (コマンドモード)
4. A (コマンドモード)

問題2:

以下のJupyter Notebookのマジックコマンドのうち、カレントワーキングディレクトリを"/home/user/data"に変更するものはどれですか？

1. %pwd
2. %cd /home/user/data
3. !cd /home/user/data
4. %mkdir /home/user/data

問題3:

データ分析の標準的なプロセスにおいて、通常、データの可視化はどの段階で行われますか？

1. データ収集
2. データ加工
3. データ可視化
4. モデリング

問題4:

以下のコードは、Jupyter Notebookで実行することを想定しています。このコードを実行すると、どのような結果が得られますか？

python
import pandas as pd
data = {‘col1’: [1, 2], ‘col2’: [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(‘my_data.csv’, index=False)
!head my_data.csv

1. my_data.csvファイルが作成され、ファイルの内容が表示される。
2. エラーが発生する。!headコマンドはPythonでは実行できない。
3. my_data.csvファイルは作成されるが、内容は表示されない。
4. my_data.csvファイルは作成されず、エラーが発生する。

問題5:

データ分析のプロセスにおける「データ加工」の主な目的として最も適切なものはどれですか？

1. データを収集元からJupyter Notebook環境に取り込むこと。
2. データの傾向やパターンを視覚的に把握すること。
3. 欠損値の処理、不要なデータの削除、データ型の変換などを行い、分析可能な状態にデータを整えること。
4. 機械学習モデルを構築し、予測を行うこと。

解答と解説

問題1: 解答 3

• 解説: Jupyter Notebookのコマンドモードでは、Bキーを押すと、現在選択しているセルの下に新しいセルが挿入されます。Aキーは上に挿入です。Shift + EnterやCtrl + Enterはセルの実行に関連するショートカットです。
• 合格に向けたパイセンのアドバイス: コマンドモードと編集モードの切り替え、セルの追加、削除、コピー＆ペーストなどの基本的なショートカットは必ずマスターしておきましょう。試験時間の短縮に繋がります！

問題2: 解答 2

• 解説: %cdはJupyter Notebookのマジックコマンドで、カレントワーキングディレクトリを変更するために使用されます。!はシェルコマンドを実行するためのもので、一時的にディレクトリを変更しますが、Notebook全体のカレントワーキングディレクトリは変更しません。 %pwdは現在のワーキングディレクトリを表示するコマンドです。%mkdirはディレクトリを作成するコマンドです。
• 合格に向けたパイセンのアドバイス: マジックコマンドは、Jupyter Notebookの操作を効率化するために非常に便利です。%cd, %pwd, %timeitなど、よく使うコマンドは覚えておきましょう。

問題3: 解答 3

• 解説: データ可視化は、データ加工後に行われることが一般的です。加工されたデータを可視化することで、データの分布、異常値、変数間の関係などを把握し、さらなるデータ加工やモデリングの方向性を定めることができます。
• 合格に向けたパイセンのアドバイス: データ分析のプロセスは、PDCAサイクルを回すように、反復的な性質を持ちます。可視化の結果を受けて、再度データ加工が必要になることもあります。

問題4: 解答 1

• 解説: このコードは、pandas DataFrameをmy_data.csvという名前のCSVファイルとして保存し、その後、!head my_data.csvコマンドを実行して、ファイルの最初の数行をターミナルに出力します。index=FalseはDataFrameのインデックスがCSVファイルに保存されないようにするための指定です。
• 合格に向けたパイセンのアドバイス: !マークを使うことで、Jupyter Notebook上でシェルコマンドを実行できます。ファイル操作や外部プログラムの実行に役立ちます。pandasのto_csvメソッドは、データ分析で非常によく使うので、引数の意味も理解しておきましょう。

問題5: 解答 3

• 解説: データ加工は、収集したデータを分析に適した形に変換するプロセスです。欠損値の補完、外れ値の処理、データ型の変換、集計などが含まれます。これにより、データの品質が向上し、より正確な分析が可能になります。
• 合格に向けたパイセンのアドバイス: データ加工は、データ分析の成否を左右する重要なステップです。データの性質を理解し、適切な加工方法を選択することが大切です。

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としくん

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