TL;DR
- 難易度的には初学者にもおすすめ
- 技術系資格の1つ目としては、かなり受けやすいと思う
- Pythonを使ったことはあるけれど、実はよく分かっていない――という「分かったフリ」を解消するのにちょうどよかった
はじめに
タイトルの通り、Python 3 エンジニア認定基礎試験に合格しました。
4月にエンジニアとして就職したひよっ子です。
大学院時代にもPythonは使っていましたが、既存コードを参考にしたり、生成AIに書いてもらったりすることが多く、基礎をきちんと理解しているとは言いづらい状態でした。
せっかくなので、受験したきっかけや勉強方法を簡単にまとめます。
受験したきっかけ
入社後の技術研修でPythonを扱ったことがきっかけです。
どうせ勉強するなら、資格として形に残したいと思い受験しました。
会社から受験費用と交通費の補助が出たことも、受けやすかった理由の一つです。
受験前のレベル
Python歴は、大学院時代を含めて約1年です。
大学院では、データ計算や数理処理に使っていました。
C言語やPascalにも少し触れたことがありますが、Pythonは記述量が少なく、ライブラリも豊富で扱いやすい印象でした。
ただし、自分で一からコードを書く経験はあまり多くありませんでした。
勉強方法
基本文法は、会社の技術研修で学びました。
その後は、Pythonエンジニア育成推進協会の受験宣言キャンペーンでもらった問題集と、Web上の模擬試験を中心に勉強しました。
主にやったことは以下です。
- 問題集を解く
- Web上の模擬試験を繰り返す
- 間違えた部分を調べる
- 分からないところはChatGPTに聞く
- ChatGPTに模擬問題や弱点問題を作ってもらう
ChatGPTには、単に分からない問題の解説を頼むだけでなく、模擬試験の実施にも活用しました。
模擬試験の結果をもとに、間違いが多かった分野や理解が曖昧な分野を分析してもらい、その分野に絞った問題を一問一答形式で出してもらいました。
例えば、
map()とリスト内包表記の違いについて、基礎試験レベルの問題を一問ずつ出してください。回答後に正誤判定と解説をしてください。
といった形です。
一度に大量の問題を解くよりも、1問回答するたびに解説を確認できるため、自分がどこで勘違いしているのかを把握しやすかったです。
特に理解が曖昧だったのは、次のあたりです。
map()- 連続する
andとorの処理 - ファイル操作の
r、w、a venv- 標準ライブラリ
- 正規表現
- 例外処理
正解した問題でも、理由を説明できないものは理解できていない扱いにしました。
ChatGPTに「なぜその回答を選んだのか」を説明し、考え方に誤りがないか確認してもらうことで、偶然正解した問題も見逃さないようにしました。
ただし、生成AIの回答が必ず正しいとは限りません。
説明に違和感がある場合は、公式教材やPython公式ドキュメントも確認するようにしていました。
試験を受けた感想
受験して良かったと思っています。
最初に問題集を見たときは、
そんな細かいところまで聞くのか
と思いました。
ただ、勉強した後に振り返ると、かなり基礎的な内容が中心でした。
問題が細かいというより、自分が分かっているつもりになっていただけだったと思います。
理解できていない部分が見えたことと、合格という結果につながったことには満足しています。
Pythonicについて
研修講師の方が、
お作法ができていない人とは仕事をしたくない
と話していたのが印象に残っています。
少し強い言い方ですが、チーム開発では読みやすさや書き方の統一も大事だと思います。
Pythonには、そうした「お作法」がPythonicという考え方として共有されている点も魅力だと感じています。
今後について
今後、仕事でPythonをどこまで使うかはまだ分かりません。
ただ、Djangoを使ったWeb開発や、データ分析には興味があります。
次は、Python 3 エンジニア認定データ分析試験も受けてみようと思っています。
まとめ
今回の受験で一番良かったのは、自分の理解が曖昧な部分を確認できたことです。
特に、ChatGPTを使って模擬試験の結果を分析し、苦手分野の問題を一問一答で繰り返したことで、弱点を効率よく復習できました。
Pythonを何となく使ったことがある人が、基礎を整理するために受ける試験としては、ちょうど良いと思います。
資格を取って終わりではなく、今後は実際にコードを書きながら身につけていきます。