◆合格者情報
お名前orニックネーム: ケント
合格された試験: Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Q1：Python経歴年数とPythonに出会った際の第一印象についてお教えください。
私のPython経歴年数は、現時点では実務未経験ですが、プログラミングスクールでの学習を始めてから約半年が経過します。Pythonとの出会いは、データ分析のキャリアを目指す中で、その汎用性の高さとライブラリの充実度を知ったのがきっかけです。
第一印象は、「非常にシンプルで、直感的に理解できる言語」というものでした。他の言語と比較しても文法が簡潔であるため、特にデータ処理を行う際のコードの可読性が高く、学習の初期段階からスムーズにロジックを組むことができました。特に、データ分析に不可欠なPandasやNumpyといったライブラリが非常に強力で、少ないコードで複雑なデータ操作を実現できる点に、データ分析ツールとしての大きな可能性を感じました。
この「シンプルさ」と「実用性」が、私がPythonを専門的に学びたいと強く思う決め手となりました。
Q2：Pythonエンジニア認定試験を受けたきっかけと勉強方法についてお教えください。
私がPythonエンジニア認定試験（Python 3 エンジニア認定データ分析試験を想定）を受けたきっかけは、知識の定着度を客観的に測り、未経験からデータ分析の仕事を目指す上での強力な裏付けにしたかったからです。プログラミングスクールでの学習が終了するタイミングで、独学で学んだ内容が実務で通用するレベルにあるのかを確認し、企業へのアピール材料としたいと考えました。
勉強方法としては、まず公式のテキスト（徹底攻略 Python 3 エンジニア認定データ分析試験問題集）を通読し、基礎知識を固めました。特にPandasやNumpyといった主要なライブラリの機能、そして統計学の基本に関する章は、コードを実際に書きながら理解を深めました。
その後、インターネット上の模擬試験サイトや過去問を徹底的に利用しました。この際、単に正答を覚えるのではなく、なぜその選択肢が正解・不正解になるのかをテキストに戻って確認する作業を繰り返し行い、理解の抜け漏れがないように努めました。
結果、試験直前には安定して9割程度の正答率を出すことができ、自信を持って本試験に臨むことができました。
Q3：Pythonエンジニア認定試験を受けて満足していますでしょうか？
Pythonエンジニア認定データ分析試験を受験した結果には、非常に満足しています。
この満足度は主に二つの点にあります。
一点目は、体系的な知識習得ができたことです。試験対策を通じて、PandasやNumpyといったライブラリの断片的な使い方だけでなく、Pythonを用いたデータ分析の一連の流れや、基礎となる統計学の概念を体系的に理解し直すことができました。これは、今後実務で多角的な分析を行う上での強固な土台になると感じています。
二点目は、モチベーションの維持と自信の獲得です。学習中に具体的な目標があったことで、継続的に高いモチベーションを維持できましたし、合格という結果は、未経験からデータ分析の仕事を目指す上での大きな自信につながりました。
Q4：会社からの受験補助や資格手当がありましたでしょうか？
なし
Q5：Pythonエンジニアとして大事にしていることはなんですか？
私がPythonエンジニアとして最も大事にしていることは、自己研鑽と継続的な学習です。
データ分析や機械学習の分野は技術革新のスピードが非常に速く、昨日まで最新だったライブラリや手法が、すぐに陳腐化する可能性があります。この環境で価値を提供し続けるためには、現状維持は衰退を意味すると考えています。
具体的には、業務で使わない分野であっても、新しいライブラリ（例：Streamlit, Polarsなど）の公式ドキュメントや、最新の学術論文には常に目を通すように心がけています。また、Kaggleなどのプラットフォームを活用し、実データに基づいた分析コンペティションに積極的に参加することで、座学では得られない実践的な問題解決能力を磨いています。
この習慣は、単にスキルをアップデートするだけでなく、未知の課題に直面した際の対応力と技術的な好奇心を維持するために不可欠であり、結果としてエンジニアとしての長期的な成長を支える柱になると確信しています。
Q6：「Pythonic」について、一言お願いします。
Python試験を受けるにあたり学習したことがとても経験となりました。
今後更なる発展の見込まれるAIにも深く関わった資格、テキストの設定をお願い致します。
Q7：Pythonエンジニアとしての今後の計画・夢・目標についてお教えください。
Pythonエンジニアとして抱いている今後の計画と目標は、データ分析を通じて企業の「非効率」をなくし、「最適な意思決定」を支援する専門家になることです。