◆合格者情報
・所属会社：学校法人立命館
・所属会社のURL： http://www.ritsumeikan-trust.jp/
・お名前：河合 正徳
・エリア： 近畿
・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。
経験年数は１年未満です。Pythonに出会った際の第一印象は、「学習コストの低さとその広範な応用可能性が魅力的」というものでした。私は７年前より大学職員として働いており、ＩＴ技術を用いて、「事務業務の効率化・自動化」、「EBPM（Evidence-based Policy Making）の推進」、「教学に関するデータ分析（機械学習含む）の高度化」の3つの課題に取り組みたいと考えておりました。大学事務業務は基本的にはExcelで進められているので、先に挙げた課題についてはExcel vbaで何とか対応していましたが、踏み込んだ統計処理には限界があり、また、大規模データの処理や事務業務作業の自動化にもあまり適していません。そんな中、Pythonに出会い、これら全てをカバーできる可能性を知り、非常に魅力的に感じたのを記憶しています。また、大元のPythonさえインストールしておけば、その後は必要に応じてモジュールを適宜インポートして実行できるので、環境構築に要する手間が少なく、また、仮想環境による柔軟な環境設定が可能である点も、業務範囲の広い大学事務業務においては非常に有用なプログラミング言語であると感じました。
Q2：Python技術者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。
「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格後（https://www.pythonic-exam.com/archives/1686）、上記Q1に上げた３つの課題のうち、「EBPMの推進」、「教学に関するデータ分析（機械学習含む）の高度化」のための更なるスキルアップを目的として、「データ分析試験」を受けることにしました。勉強は次の３つのフェーズに分けて取り組みました。①認定テキストを写経（コードもまずは手で書いてみた）→②コードのみPythonで実際に実行→③認定模擬問題に挑戦し、間違えた問題、分からなかった問題については再度①から繰り返し。なお、試験勉強と同時期に、運よく業務で大規模なアンケートのデータ分析に携わる機会を頂きました。そのデータ分析を、機械学習まで含めてPandasおよびscikit-learnを用いて実践してみることで、学んだ内容について理解と実感をより深めることができました。
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？
認定テキストで修得した知識・スキルを、短期間のうちに実際の業務に活かして成果をあげることができたので、大変満足しています。
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？
No
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？
膨大な情報を効率良く処理し、可視化し、データの特徴を抽出できるという点がPythonによるデータ分析の強みだと思いますが、どうしても分析する側の視点がマクロな方向へ引っ張られてしまう気がしています。現在の職務において最も大事にしなければならないものは「データ」やそこから得られる「結果」ではなく、それらを使ってその先にいる「学生一人一人の学び」にどのように貢献するか、ということだと考えています。
Q6：「Pythonic」について、一言お願いします。
今後、Society5.0へシフトする中で、我々は、身の回りに蓄積された情報を全く無視して生きることは出来なくなるでしょう。そのような状況の中で、情報を扱い処理し、それを活用するスキル・能力は必須のものとなってきます。しかし一方で、そのハードルは、プログラミングができるかどうかによって大きく影響を受け、デジタルディバイドの要因の一つになると考えられます。Pythonの「Pythonic」は、そのような問題を極力解消するための考え方とも考えられ、とても素晴らしいものだと考えております。
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。
上記Q1でも述べたように、私は、ＩＴ技術を用いて、「事務業務の効率化・自動化」、「EBPM（Evidence-based Policy Making）の推進」、「教学に関するデータ分析（機械学習含む）の高度化」の3つの課題に引き続き取り組みたいと考えております。特に、EBPMと教学に関するデータ分析については、このコロナ禍によって大学の在り方が大きく変わろうとしている状況において、一層重要になってくると考えられます。少しでも貢献できるよう、引き続き、スキルを磨いていきたいと思います。