◆合格者情報
お名前orニックネーム: kmt+α
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経歴年数は約１年間ぐらいです。
データ分析の観点からPythonに出会った際の第一印象は、ライブラリの充実度と利便性の高さ感じました。コンパイル系の言語だとライブラリ管理が面倒で全体を作り上げてからエラー発生を認知することになりますが、インタプリタなので部分的な記述でインポートエラーもわかるので、試行錯誤しながら徐々に作り上げていく際によい言語と感じました。
また、データフレームの概念を取り入れることに、配列やポインター操作とは異なったデータ処理ができる点が興味深いと思いました。

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。
Pythonエンジニア認定試験を受けたきっかけは、探索的データ解析 (Exploratory Data Analysis)の基礎スキルを体系的に学びたいと思ったことです。ExcelやBI（Business Intelligence）ツールでも社内に蓄積された様々なデータを集約し、共有・分析などを行うことが可能でしたが、Excelでは扱えないビックデータのデータ分析を行いたいというニーズのためです。
勉強方法としては、模擬問題を中心に学習しましたが、各種ライブラリのチートシートを眺めながら、いろいろと試したりてました。具体的な使い方は最終的に調べればよいという発想ですが、各種ライブラリが提供する機能(関数)自体は、その存在を知ることからはじめました。知っていれば、必要な時にクグッて調べてから使いこなす習慣です。

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？
基礎試験の時と同様に、シラバスで指定されている範囲を体系的に学習できる点が資格取得のメリットと思っています。そのような積み重ねが、ある時に他の知識と有機的に繋がる瞬間があったりして、面白いと感じます。
経験を積む帰納的な学習スタイルだけでなく、演繹的に経験の代わりに知識・スキルの習得を資格取得でする効率的な学習スタイルかと思います。

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？
勤めている会社では、資格手当の支給はありませんが、受験料の負担や少額(テキスト代＋α程度)の報奨金の受験補助など、IT系資格の取得を奨励しています。
昨今のDX時代に向けて、人事制度もジョブ型へシフトし、プロフェショナル人財としてコアスキルとは別にテクニカルスキルを並行して必要となり、それを証明する一手段として資格取得は有効となっています。

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？
データ分析の観点でPythonエンジニアとして大事にしていることは、各種ライブラリを使い熟すスタンスを持つことです。それが目的ではないのですが、データ分析のプロセスを通していろいろなインサイト(洞察)を得ることが面白く感じます。
最近、courseraでGoogle データアナリティクスのコースを受講しているのですが、改めて強くデータ分析(インサイト(洞察)を得る)の重要性を再認識しています。

Q6：「Pythonic」について、一言お願いします。
フィロソフィというと今年に亡くなられた京セラの稲盛 和夫 氏のことを思い浮かべます。
企業などの組織体を含むあるコミュニティーの目に見えない共通の価値観がフィロソフィかと思います。いろいろと言語化されて表現されますが、個々のキーワード、フレーズ及び文章でも意味は持ちますが、それが集まった総体として共通の価値観を発揮するのがフィロソフィかと思います。
「Pythonic」の神髄まで理解できていませんが、その想いはトータルとしてはSDGsへ繋がっているのでないでしょうか。

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自体はオブジェクト指向技術に対応しているので、折角なのでそのような観点で使い熟して再利用性のレベル高めたいと思っています。
一方、各種ライブラリでの利便性の効用は享受されていますが、一旦エラーが発生して沼へはまることもありますので、そのような時に適切に対応できるスキルも習得したいと思っています。