◆合格者情報
所属会社: プロメテック・ソフトウェア株式会社
所属会社のURL: https://prometech.co.jp/en/
お名前orニックネーム: 三上晋
合格された試験: Python 3 エンジニア認定実践試験

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を使い始めて約4年になります。
最初にPythonに出会ったのは、AIや機械学習に興味を持ち始めたときでしたが、その用途はそれだけにとどまらず、Web開発や業務の自動化、バックエンド処理など非常に多岐にわたっていることを知り、汎用性の高さに驚きました。また、シンプルな文法と学習しやすい構造により、プログラミング初学者でも理解しやすい設計になっている点にも感動しました。
情報も豊富で、日本語による学習教材や解説記事、コミュニティの充実も学びやすさを後押ししてくれました。
こうした背景から、今では実務でも日常的にPythonを活用するようになり、エンジニアとしての自分の主軸となる存在になっています。

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。
昨年、Python 3 エンジニア認定基礎試験を受験し、Pythonの基本文法や考え方について体系的に学ぶことができたのが大きな収穫でした。その後、実務でPythonを使う機会が増えてきたことを背景に、より応用的な知識を身につけたいという思いから、今年は実践試験に挑戦しました。
学習にあたっては、まず試験範囲を把握し、自分の弱点分野を明確にした上で、公式にも掲載されている『Python実践レシピ』を中心に読み進めました。各チャプターでは必ず手を動かしてコードを実行し、動作を確認することで理解を深めるように心がけました。また、標準ドキュメントも併用しながら、演習問題形式の問題集を繰り返し解き、知識を定着させていきました。この過程で、普段なんとなく使っていた構文やライブラリの意味がクリアになり、自信を持って実務に活かせる力がついたと感じています。

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？
はい、非常に満足しています。普段の業務ではPythonを用いてスクリプトや自動化ツールを作成することが多いのですが、試験を通じて、今までなんとなく使っていた構文や標準ライブラリの使い方について、改めて体系的に整理し直すことができました。
特に印象的だったのは、例外処理やファイル操作、データの入出力処理（JSONやCSVなど）といった実務で頻出する機能について、網羅的に学び直せた点です。また、各種データ型の使い分けや、関数やモジュールの構成など、設計上の考慮点にも気付きを得ることができ、日々のコーディングに自信がつきました。
知識の再確認と新たな発見が両立できた、とても有意義な受験体験だったと感じています。

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？
はい、ありました。能力開発に関わる費用として支援して頂きました。

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？
Pythonを扱う上で私が特に大切にしているのは、「読みやすさ」と「保守性」です。
Pythonはシンプルな構文と明確なスタイルガイド（PEP8など）を持ち、可読性が高いコードを書くことが可能です。その強みを最大限に活かすため、変数名や関数名の命名、コメントの書き方、関数やクラスの責務を明確にするなど、コード全体の一貫性と見通しの良さを意識しています。
また、ライブラリの選定においても、信頼性とメンテナンス性を重視し、なるべく標準ライブラリを活用するように心がけています。
こうした意識は、他の開発者との協調作業や将来的なコードの改修を容易にし、結果としてプロジェクトの成功に寄与できると考えています。

Q6：「Pythonic」について、一言お願いします。
「Pythonic」という言葉には、Pythonが持つ哲学や設計思想が凝縮されていると感じます。ただ動作するコードではなく、「読みやすく、直感的で、シンプルかつエレガントなコード」を追求する姿勢は、まさにPythonらしさの真髄です。Zen of Pythonにある「明示は暗黙に勝る」「シンプルであることは複雑であることに勝る」といった原則は、日々の開発の中でも常に意識するようにしています。
Pythonicであることは、コードの品質だけでなく、開発者同士のコミュニケーションを円滑にし、プロジェクトの生産性にも大きく貢献するものだと思っています。

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。
今後の目標は、Pythonを活用したデータ分析および可視化の技術を習得し、ビジネスにおける意思決定支援に役立てることです。
現在、業務では自動化やバッチ処理などにPythonを利用していますが、今後はPandasやMatplotlib、Seabornなどのライブラリを活用して、データに基づいた分析と提案ができるエンジニアを目指しています。特にAIや機械学習を活用するうえで、データの前処理や分析スキルは非常に重要であると感じています。
また、可視化により非エンジニアにも伝わりやすいアウトプットができるようになりたいです。
Pythonを通じて、現場と経営の橋渡しができる技術者になれればと考えています。