◆合格者情報
お名前orニックネーム: TK-AI
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。
Python歴は約1年半です。業務改善やデータ活用に課題を感じていた頃に出会いました。
第一印象は「文法がシンプルで読みやすく、非エンジニアでも扱いやすい言語」でした。ExcelやBIツールでは実現できないような柔軟な分析処理が可能になり、すぐに魅了されました。

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。
データ分析の実務スキルを高め、転職活動でのアピール材料にしたいと考えて受験しました。
公式の推薦教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」と、pandasやmatplotlibを使った実践コード演習を繰り返しました。データを「読む力」と「扱う力」の両方を鍛えられる良い教材でした。

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？
はい、非常に満足しています。試験を通じて、普段なんとなく使っていたpandasやNumPyの文法や仕様を体系的に理解することができました。実務でも「なぜこの方法を使うのか」を説明できるようになり、自信を持って業務に臨めるようになりました。

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？
現在は個人で学習・受験しているため補助はありませんでしたが、受験費用以上のリターンが得られたと感じています。
今後は教育支援制度のある企業に所属し、さらに実務スキルと資格を両立させていきたいと考えています。

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？
「再現性」と「説明可能性」です。誰が見ても理解しやすく、同じ結果を再現できるようなコード・分析プロセスを意識しています。
また、可視化や前処理などもブラックボックス化せず、「なぜそうしたのか」を説明できる設計を大切にしています。

Q6：「Pythonic」について、一言お願いします。
Pythonicとは「考え方がコードに宿る美学」だと思います。データ分析でも、シンプルで意図が伝わるコードが最強のドキュメントになります。

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。
今後はデータサイエンティストとして、Pythonを活用した分析業務に本格的に関わりたいです。現場で役立つモデル設計やダッシュボード構築を通じて、意思決定に貢献できるエンジニアを目指しています。
将来的にはKaggleやNishikaの結果も活かして、技術とビジネスの橋渡しができる存在になりたいです。