Python3にて二つ目の資格を取得

前回、Python3を独学で勉強、約２か月で資格取得の記事から１か月ちょっと経ちましたが、ようやくPython3エンジニアデータ分析の試験に合格したので、記事を書かせて頂いております。個人的には１か月っていうのは、ちょっと時間を掛け過ぎた感はありますが、色々とコードを書いたり、参考書の内容を読み、時にはその内容をノートにとりながら学習したことで、Pythonの事についてより理解を深めることができたので、まあいいかなぁという感じです。

試験自体は模擬試験とはちょっと離れた感じの問題が多いイメージでした。要は模擬試験の中身を暗記しとけば合格できるようなものではなく、ちゃんと本質を理解してますか？という問題が多い印象を受けました。（他の方の合格体験記では、模擬試験を繰り返しやれば受かると書かれていましたが。。。私の自頭の悪さのせいかもw）

まぁ、とにかくスコアは９割以上だったので、自信にはなりました！

でもここがスタート地点なので、改めて緒を引き締めて頑張りたいと思います！

そういえば、前回の記事にてデータ分析に興味があると記載したと思いますが、今回の試験に受かったことや、これまでの学習を通して、ますますデータ分析の分野に興味を持ちました。

データ分析には大きく分けてデータサイエンティストとデータアナリストの職種があるそうですが、データサイエンティストは与えられたデータをもとに、達成したいタスク（目標）に沿って、最適なアルゴリズムを選定し、それを基に学習モデルを構築、学習モデルを使用してデータ分析・その分析評価を行いながら、さらにその分析精度を（各パラメータの調整等により）高めていくことが主な役割。

データアナリストは企業が抱える課題（例えば、提供しているサービス・モノ顧客情報等）に対して、データ分析を行い、そこから得られた情報をもとに、企業側に解決策を提案する、コンサルタント的な職種。

いずれの職種にせよ、避けては通れないのが、統計学の知識が必要。

言われてみれば、確かに。。

分析してみたところで、その数値が結局、統計的に何を表しているのか説明できないでは全く意味がありませんし、最適なアルゴリズムを選定する上でも、統計学の知識が必要なのは当然かあ、、、

とはいえ、確率・統計学や数学は学生時代は得意分野だったので、何とかなるでしょう。。。（目指すは統計検定２級！）

統計検定の資格取得を目指しながらも、今自分にできることとして、SQL言語（データベース関連）の勉強、webスクレイピング（サイトから特定の情報を取り出し、そこからデータ収集）や政府が公開しているオープンデータに対してデータ分析を行いながら、徐々にスキルを磨いていこうと思っております。

　　　　　　　　　　　　　懸念点

何かと話題のChatGPT4が有名ですが、なにやらプログラミングがAIによって自動で生成できてしまうみたい。。。それがAutoGPTなるものです。

その影響は今後どのようになっていくかは分かりませんが、正直言って不安ですね。また、専門スキル不要で実施可能なAIプラットフォーム分析ツールの進化により、ユーザーはアルゴリズムを選択するだけで、売上の予測や広告費の最適配分、不良品の発生予測などの分析を自動で実行できるとのこと。

将来性を考慮すると、データ分析はやめとけと言われている理由の一つみたい。

いやぁ～、企業にとっては嬉しいことなんですがねｗ人件費も割けて、おまけに操作も簡単で、売り上げの予測等ができちゃうんだからなぁ。。

じゃ、データ分析の業界はもうオワコン状態なのかというと、そうでもないみたい。

データの分析処理そのものは自動化が進んでもビジネス課題の整理や分析企画などの仕事は、システムでは代替できないということです。

また、データの活用、つまり分析結果をもとにした施策の提案力も自動化の影響を受けにくい。

これはあくまでデータアナリスト側における話ではありますが、、

つまり、こうしたAutoGPTや他ツールの開発により、データ分析者としてのリテラシー（データ分析に関する知識や理解する能力）の向上がより一層求められる時代になっているということですね。

まずは先にも述べた統計検定もそうですが、副業としても案件獲得を目指して、頑張りたいと思います！