ITエンジニアの皆さんは「35歳定年説」 というのを聞いたことはあるでしょうか。

日本では「高年齢者雇用安定法」という法律によって、65歳定年制が企業の義務化され、2025年4月以降はすべての企業で65歳定年が制度化されます。そんな中、「35歳定年なんてあり得ない」と思われても当然でしょう。

*この35歳定年というのは、会社を定年になるという意味ではなく、あるIT職種での活躍年齢の目安を示していると捉えてください。*

ITエンジニア転職のメリット・デメリットと気を付けるべきこと

そもそも、IT業界において「35歳定年説」が出現したのは2000年頃と言われています。ではなぜ、そのようなことが囁かれているのでしょう。

それは当時のITエンジニアが置かれた労働環境にありました。当時、システムエンジニアはIT土方（どかた）と呼ばれ、徹夜で仕事をするのは当たり前のような風潮がありました。

しかし、20代の頃と比べると35歳頃からの徹夜作業は身体がついていかなくなります。この厳しい労働環境によって、体力的な限界からITエンジニアの35歳定年説が言われたのだと推察できます。

また、終身雇用制を採用する大手SIerでは、35歳前後を目処に、プログラマーやシステムエンジニアを他の職種や管理職登用という形で異動させていることも「35歳定年説」の背景にあると考えられます。

### ITエンジニアは本当に不足している？

「35歳定年説」がある一方、「2030年にはIT人材が45万人も不足する」という説があります。これは経済産業省が公表している数字であり、信頼性の高い数字です。IT人材は35歳で「お役ご免」とされる一方で「人材不足」ということになりますが、一体どちらが正しいのでしょうか。

**実は、半分は真実であり半分は嘘というのが現状です。**市場が必要とするのは若くて低報酬で済むエンジニアです。企業はITのアウトソーシングを行う際、少しでも単価を下げたいため、受注したいIT企業としては、コンペに勝つためにコストの大半を占める人件費を下げるしかありません。

そうなると比較的低コストの若いエンジニアを当てるしかないため、需給ギャップが生じている側面があるでしょう。

### 実際の35歳以上の求人状況や転職者の数は盛ん

ITエンジニアにおけるキャリアの特徴には、「転職を繰り返す」というものがあります。実績やスキルを高め、今よりもより良い職種や環境にステップアップする人が多く見られるのがITエンジニアです。35歳以上だとキャリアや実績も十分蓄えられ、転職では即戦力として活躍できるケースが多くあります。

**現在の求人状況においても35歳以上、40代の転職者も少なくありません。**こういった30代以上の転職においては転職エージェントを活用して企業のマッチングを行っている求職者が多いため、気になる場合は市場価値調査を含めて求人状況を確認してみましょう。

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ITエンジニアにはさまざま職種があります。それぞれの職種において、最も力を発揮しやすい年代があります。

例えば新しい言語を学び、それをただちに生かせるプログラマー、顧客の立場に立って経営的な側面から助言が行うことが求められるITコンサルタント、リーダーシップが求められるプロジェクトリーダー、専門分野の深い知識が生きるセキュリティエンジニアなど、さまざまな職種があります。

*そうした知識や経験を生かすにはどうしても年齢との兼ね合いがあります。*これから、各職種と年齢との関係をみながら、「35歳定年説」の真相に迫ってみましょう。

厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」によると、プログラマーの平均年齢は32〜33歳程度です。

**プログラマー自体が「ITエンジニアの登竜門」と呼ばれていることからも、平均年齢が若いのは当然ですが、世間的にもプログラマーの旬は30代ぐらいまでと見られています。**プログラマーになるなら、なるべく早い段階でプログラミング技術を習得した方が良いでしょう。

【参考】：[賃金構造基本統計調査｜厚生労働省](https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/chinginkouzou.html)

オープン系プログラマーとは？Web系・組み込み系との違いや年収を解説

通信系プログラマーとは？求められるスキルや市場性について解説！

同調査によると、システムエンジニアの平均年齢は約38歳です。プログラマーと比較すると、6歳前後上ということになります。**キャリアパスとしては、まずプログラマーを経験し、その後にシステムエンジニアになるという流れが一般的**ですが、統計上もそれを裏付ける結果となっています。

システムエンジニア（SE）とはどんな仕事？スキルや年収なども解説

プロジェクトマネージャーはプロジェクト全体を統括し、プロジェクトの目標達成に向けて責任を負います。プロジェクトリーダーの上に位置し、プロジェクト全体の品質管理、進捗管理、予算管理、マネジメントなどを行います。

ITスキルも必要ですが、それに加えて人望も必要となり、メンバーからの信頼を得なければなりません。ある程度の人生経験を積み、部下の心をつかめる人心掌握術も必要です。

そうしたことを勘案すると、**40代前後の経験豊富な人材が最適と考えられます。**実際、情報処理推進機構（IPA）主催の国家資格「プロジェクトマネージャー試験」の受験者は40歳前後が最も多いです。

【参考】：[プロジェクトマネージャ試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/pm.html)

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PMとPLの役割の違いとは？ ―若手エンジニアの疑問にスッキリ回答―

ITエンジニアのキャリアパスとして、ITコンサルタントはゴール目標の1つになります。

一口にITコンサルタントと言っても、専門性を問われるコンサルタントもいれば、総合力を求められるコンサルタント、経営者への助言・提案を行うコンサルタントまでさまざまなコンサルタントがいますが、**年齢的にはシニア層が中心です。**

統計データがないため一概には言えませんが、40歳代〜50歳代のコンサルタントが最も多いと思われます。

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

ここでは、ITエンジニアはどの程度の年収を得ているのかを紹介します。参考として、システムエンジニアの年収について様々な調査媒体の結果をまとめました。

システムエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」では431万円（※2023年9月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、システムエンジニアは調査媒体によって年収にバラつきがありますが、概ね平均年収を超えることは可能な職種です。

**システムエンジニアがより高い年収を目指すには、実績を積むのはもちろんのこと、資格を取得したり、マネジメント業務に関わったりすることで、キャリアアップを目指せるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

## フルスタックエンジニアしか食べていけなくなる？

これまで、IT職種ごとの平均年齢と職種に求められる能力などについて述べてきましたが、少なくともプログラマーやシステムエンジニアは40歳ぐらいまでの方が多いのは事実です。プログラマーやシステムエンジニアという職種に限ると、35歳定年説はある程度説得力があります。

一方で、*これからの時代は「フルスタックエンジニアしか食べていけない」という説があります。*このフルスタックエンジニアについて少し考察してみましょう。

### フルスタックエンジニアとは

**フルスタックエンジニアとは、1人でシステム開発、ウェブ開発、さらには運用や保守まで、エンジニアリング業務の大半の工程を担えるエンジニアで、別名マルチエンジニアとも呼ばれています。**

特にベンチャー系企業やスタートアップ企業では重宝されます。本来であれば職種ごとに人材を採用していましたが、フルスタックエンジニアがいれば、大半の業務を1人でこなせるため、システム開発の生産性は上がり、結果的に人件費も低く抑えることが可能です。

また、最近主流になりつつあるアジャイル開発において、フルスタックエンジニアは非常に貴重な存在となっており、求人情報などを見ると、システムエンジニアよりは2〜3割ほど高い報酬での募集が見受けられます。

注目を浴びるフルスタックエンジニアを目指す方法と必要な資格は? 

### フルスタックエンジニア以外のエンジニアの将来性

フルスタックエンジニアの市場価値が高まれば高まるほど、IT専門職種の市場価値の低下が懸念されます。政府主導のDXブームが去るまでは、旺盛な市場ニーズのおかげでプログラマーやシステムエンジニアが職にあぶれる心配はなさそうですが、DX対応の目標期限とされる2025年以降は不安をぬぐえません。

では、*現時点でプログラマーやシステムエンジニア、あるいは他のITエンジニア職に就いている方はどうすれば良いのでしょうか。*どのようなキャリアパス、キャリアプランを描けば良いのでしょうか。

これから、「35歳定年説」を覆すITエンジニアの生き残り策について考えていきましょう。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

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## 「35歳定年説」を覆す生き残り策

「65歳定年」や「高齢者活用」が叫ばれる今日、時代の流れに逆行する「35歳定年説」ですが、とはいえプログラマーやシステムエンジニアが50代、60代まで現役で活躍するハードルが高いのも事実でしょう。

もちろん、シニア世代のプログラマーやシステムエンジニアが現役で活躍しているシーンも多くありますが、年齢を重ねるに連れて、体力的な部分に関しては昔と同じ働き方は難しいでしょう。

では、*現在プログラマーやシステムエンジニアの方が生き残っていくには何をすれば良いのでしょうか。*正解はありませんが、次のような選択肢を提示することはできます。

### 専門職としてキャリアアップを目指す

現在プログラマーの中で、生涯プログラマーを貫く考えの方は少数でしょう。もちろんプログラマーを天職とし、あらゆるプログラム言語を習得して「どんなプログラムでも任せて」と言えるスーパープログラマーを目指すのも良いでしょう。

しかし、大半の方はプログラマーからシステムエンジニア、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー、さらにはITコンサルタントへのキャリアアップを目標としている場合が多いのではないでしょうか。

プログラマーを経験し、システムエンジニアを経験したプロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーはある意味、フルスタックエンジニアとも言えます。

そして、**様々な職種を経験したエンジニアはどこでも重宝されます。**先ずは現在の職種でしっかり経験を積みながら、明確なキャリアパスプランを描いて、計画的にキャリアアップを目指すことが肝要です。

ITエンジニアは起業しやすい職業と言われます。それは、人件費以外のイニシャルコストやランニングコストがあまり掛からない他、在宅でも仕事ができるという点もIT職種の強みです。

しかも、日本はIT先進国とは呼べない状況にあり、政府がDX対応を唱えるなど、IT市場がブルーオーシャンの状態にあるため、起業のハードルが低いのです。フリーランスから始めて、実績を重ねながら起業を目指すという方法も考えられます。

**ITエンジニアにとって「独立」は、将来を生き延びるための有効な手段と言えます。**

ITコンサルタントが独立するメリット・デメリットとその方法

### 資格取得によって市場価値を高めて転職する

ITエンジニアとしてキャリアアップを目指したり、生き残りを考えたりした場合、強みになるのは資格の有無です。**30代以降の転職においては実績ももちろん重要ですが、どういったスキルがあるかを証明できる資格の保有は転職成功率に大きく影響します。**

まずは、ITエンジニアの基本となるスキルを証明する「基本情報技術者試験」やマネジメントスキルをアピールしたい場合は「プロジェクトマネージャ試験」など、国家資格とされる資格の取得がおすすめです。

【参考】：[基本情報技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[プロジェクトマネージャ試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/pm.html)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

プロジェクトマネージャー試験は意味ない？合格は転職で必須なのか解説

### 努力すれば自ずと道は拓ける

現実には50歳でも現役SEとして活躍している方もいます。企業の定年が65歳からさらに70歳になろうとしている今日、35歳定年などと言っていてはいられません。40歳〜50歳のヘッドハンティングは非常に活況とのことです。

また転職エージェントにおいても、経験豊富なSEに対する企業からのリクエストは少なくありません。

今から将来の心配をする前に、**必要とされるシステムエンジニアを目指し、必要な資格を身に付け、スキルアップを図れば自ずと未来への展望が開けてきます。**

## 35歳定年説に囚われず、キャリアアップの道を

この記事では、ITエンジニアにおける「35歳定年説」について、現状や生き残り方法について解説しました。35歳定年説はブラック的な労働が当たり前だった時代に言われた説であり、現在ではあまり当てはまらないことも多いです。

とはいえ、今のうちから年齢を重ねても活躍し続けられるようにするためにも、キャリアアップを図ったりスキル向上を図ったりすることが重要です。

**IT業界はクラウド、IOT、AI、DXなどエンジニアの求人が確実に増えています。自社だけにこだわらず、あらゆる可能性を信じて日々自己研鑽に励みましょう。**転職の際は将来性のある企業や、自分の働き方に合う企業の選定が重要です。1人での転職活動では優良企業とのマッチングが難しい場合もあります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

プログラマーを中心としてITエンジニアの「35歳定年説」がありますが、果たしてITエンジニアに年齢の壁はあるのでしょうか。あるとすれば、その壁をどう乗り越えていくのか、フルスタックエンジニアを目指すことも含めて、さまざまな観点から解説していきます。

35歳定年説はなくなったが、ITエンジニアにとって年齢の壁はある

年齢に関係なく働くには、フルスタックエンジニアを目指す方法もおすすめ

ITエンジニアには一定年齢を超えても、さまざまな可能性があるのでしっかりしたキャリアプランを描いておくべき

「ITエンジニア35歳定年説」は嘘？将来のために転職は必須なのか

## Python3エンジニア認定データ分析実践試験とは

2023年9月22日、「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」は同協会の認定「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」の上位試験となる「Python3エンジニアデータ分析実践試験」（以下、データ分析実践試験）を発表しました。

*この認定試験はPython言語を用いたデータ分析における、より実践的なテクニックを問う試験です。*同協会では「日本のデータ分析能力の底上げを狙う」としており、2024年中にはベータ試験および本試験を実施する予定です。

【参考】：[「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」を発表 |一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/cpda)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## Python3エンジニア認定データ分析実践試験の概要

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営する認定試験には、「Python3 エンジニア認定基礎試験」「Python3 エンジニア認定データ分析試験」「Python 3 エンジニア認定実践試験」の3種類があります。

これらに加えて、データ分析の実践力を問う「Python3 エンジニア認定データ分析実践試験」が追加されることになります。

ここでは、*Pythonエンジニアとして更なる活躍を目指す方に、新設予定の「Python3 エンジニア認定データ分析実践試験」について解説していきます。*

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python 3 エンジニア認定実践試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/jissen)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

2020年6月よりスタートした「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」はDX推進やデータ分析・データ活用のニーズが高まりました。さらに、2021年末には経済産業省のガイドラインITスキル標準（ITSS）のISVマップにPython 3 エンジニア認定試験が掲載され、その認知度が高まっています。

そうした中、受験者や教育機関などから上位試験が求められるようになり、Pythonを用いたデータ加工の実務スキルを問う「データ分析実践試験」の発表に至りました。**この試験の実施は、受験者がPythonによる実践的なデータ加工、データ分析テクニックを身に付けることを狙いとしています。**

【参考】：[ITSSのキャリアフレームワークと認定試験・資格とのマップ Ｖｅｒ11r4](https://lpi.or.jp/doc/ISVMapVer11r4.pdf)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

Python3 エンジニア認定データ分析実践試験の実施概要について見ていきましょう。**試験は1年中好きな時に受験でき、コンピュータを利用したCBT方式である点が特徴です。**

▪試験名称：Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験
▪概要： Pythonによるデータ分析の実践力、データ処理技術・データ構造の知識を問う試験
▪試験日程：通年受験が可能
▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式
　               ※試験会場に設置されたパソコンで回答します。
▪試験会場：全国47都道府県の試験会場
▪受験料金：
              　・一般価格　13,200円（税込）
              　・学割価格　  6,600円（税込）
▪出題数：40問（すべて選択問題）
▪試験時間：75分
▪合格ライン：正答率70％
▪試験センター：全国のオデッセイコミュニケーションズCBTテストセンター

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験概要](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/cpda)

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

### 主教材「Pythonデータ分析 実践ハンドブック」

本書は、PythonやPythonライブラリのpandasなどの基礎を身につけた人を対象に、データ分析で必要となる「データ分析実務で使うノウハウ」をまとめたテキストです。

**さまざまな種類のデータ読み込みから加工、可視化、データの分析評価、pandasやNumPyなどのライブラリを活用する方法など、Pythonを利用したデータ加工や分析方法を詳しく学べます。**また、データ加工方法やデータ分析に必要となる数学の基礎知識も記載されています。

▪著者：寺田 学、神沢 雄大、＠driller、辻 真吾
▪頁数：424ページ
▪出版：インプレス
▪発売日：2023/9/22

【参考】：[Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック｜インプレス](https://book.impress.co.jp/books/1122101021)
【参考】：[サンプルコードのダウンロード](https://github.com/practical-handbook-python-data-analysis/practical-handbook-python-data-analysis)

Python3 エンジニア認定データ分析実践試験の出題範囲について確認しておきましょう。出題範囲は主教材の11章を除くすべてから出題されますので、**主教材を完璧に学習しておくだけで合格を目指せます。**

   *　　  タイトル	     　      　　　問題数      出題割合                	備考*

  1章　データ加工概論	      　　  　  2      5.0%
  2章　データの種類と読み込み           7      17.5%
  3章　表形式データの加工	             6      15.0%
  4章　数値データの扱い	                4      10.0%
  5章　データの評価	                     8      20.0%
  6章　時系列データの処理	             4      10.0%      pandasのデータ型
  7章　テキスト情報の処理	             2       5.0%	  pandasによるテキストデータ処理
  8章　画像データの処理	                2       5.0%	  Pillowによる画像加工、NumPyによる画像処理
  9章　グラフデータの処理	             3      7.5%      pyvisと実践的なグラフデータの解析は除く
 10章　地理空間データの処理      　      2      5.0%	   GeoPandas
 11章　データ加工のための線形代数　           0.0%　   出題範囲の対象外

## Python3エンジニア認定データ分析実践試験のポイント

2022年11月に登場した「Python3エンジニア認定データ分析試験」はPythonの文法やデータ構造、標準的なライブラリなどに関する基礎的な知識が問われています。一方、上位資格に当たるデータ分析実践試験は実務面でのスキルが問われる内容になっています。

従って、*難易度もデータ分析試験よりは高くなりますので、試験対策をしっかり行う必要があります。*

データ分析実践試験の主教材は先程紹介した「Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック｜インプレス」でしたが、Pythonの初級レベルの方にはやや難易度の高い内容です。

そこで、いきなり主教材で学ぶことに不安がある方は、**データ分析実践試験の下位試験にあたる「データ分析試験」の主教材となっている「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」を一通り通読、学習しておきましょう。**

▪著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
▪頁数：336ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022年10月24日

【参考】：[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版](https://www.seshop.com/product/detail/25331)

### Python3エンジニア認定データ分析実践試験に出るライブラリ

主教材で取り扱っているPythonライブラリは、「NumPy」「pandas」「Pillow」「Matplotlib」「NetworkX」「GeoPandas」です。Pythonエンジニアなら誰もが利用する有名なライブラリであり、**ライブラリ関連は得点を稼ぎやすい問題が出題される可能性が高いため、身につけておくと有利です。**

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

データ分析実践試験は2024年からスタートする試験のため、難易度に関する情報はありません。

そこで、レベルが近く既に実施されている「Python 3 エンジニア認定実践試験」の合格率から推測するしかありませんが、公式サイトの記事によると50%前後と、**比較的合格しやすいと言われているPythonエンジニア試験の中では難易度は高いと考えられます。**

【参考】：[Python実践試験の合格率が50％前後に | Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/archives/5426)

勉強歴や職歴によって異なりますが、データ分析試験の合格者の勉強時間は30時間前後です。データ分析実践試験は、データ分析試験の上位試験ですので、難易度が高くなる分、勉強時間も長くなるでしょう。**1日1時間勉強すると仮定して、2ヶ月程度の勉強期間は確保しておきたいところです。**

【参考】：[合格体験記に関する記事一覧 | Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/archives/category/success-story)

**データ分析実践試験は、次のような条件に該当する方におすすめします。**

▪ Pythonエンジニアを目指し、Pythonを勉強中の方
▪ 「Python3エンジニア認定データ分析試験」に合格した方
▪ データサイエンティストを目指している方
▪ Pythonスキルを高め、就職や転職に活かしたい方

以上に当てはまる方であれば、主教材による学習と問題集などによる演習で合格を目指せるでしょう。

## 試験に合格するための勉強方法

データ分析実践試験はデータ分析試験の上位試験にあたり、基礎知識以外に実践力が問われますので、データ分析試験よりも難易度は高くなると思われます。主教材でしっかり学習し、演習問題などで実力判定を行い、苦手な箇所は復習をしっかり行うことが有効な試験対策となるでしょう。

今後は出題範囲が変わる可能性がありますが、*現時点では主教材から100%出題されることが決まっており、比較的勉強しやすい試験と言えます。*以下、効果的な勉強法について解説します。

Pythonの独学方法とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説！

### 主教材（参考書）による学習

最低限、**データ分析実践試験の主教材である「Pythonデータ分析 実践ハンドブック　実務で使えるデータ加工のテクニック」は通読し、理解度が低い箇所はマーカーを引くなどして、反復学習しましょう。**

またテキストに載っているPythonライブラリの「NumPy」「pandas」「Pillow」「Matplotlib」「NetworkX」「GeoPandas」などは頭で覚えるのではなく、実際に手を動かしながら実行結果を確認する方式で学習を進めましょう。

また、「データ分析試験」に合格していない方は、併せて「データ分析試験」の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」を先に学習しておくことをおすすめします。

### 動画解説付き模擬試験「Python 3 エンジニア認定データ分析 模擬試験」

「データ分析実践試験」はこれから登場する試験のため過去問はなく、模擬試験や演習問題の類もありません。そこで、Pythonエンジニア育成推進協会が認定する参考教材の「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）で実力判定してみると良いでしょう。

**模擬試験はデータ分析実践試験の主教材である『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』に完全準拠で、解説つきで無料で反復学習できます。**

【参考】：[Python 3 データ分析 模擬試験](https://study.prime-strategy.co.jp/)

## データ分析力を高め、Pythonエンジニアとしてスキルアップを

ここまで、「Python3エンジニア認定データ分析実践試験」の概要、勉強方法などについて解説してきました。DX推進、AIやビッグデータの活用を図る企業の増加とともに、AI開発やビッグデータの分析や解析が行える人材の需要が高まっており、Pythonエンジニアの求人数も飛躍的に増えています。

*データ分析実践試験は、Pythonプログラムを使うデータ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一段上を目指す1つのきっかけとなるでしょう。*自身のキャリアアップのためにも、データ分析試験に加えて、データ分析実践試験にチャレンジしてみることをおすすめします。

Python関連資格試験として2024年に新たに「Python3エンジニア認定データ分析実践試験」が登場します。この記事では、同試験の実施概要や出題範囲、難易度、試験のポイント、合格に向けた勉強方法、受験をおすすめしたい人などについて解説します。

Python3エンジニア認定データ分析実践試験は、2024年に登場予定のPython関連資格試験の1つ

データ分析実践試験はデータ加工や分析の実務スキルを問う試験

データ分析実践試験は過去問や演習問題が存在しないが、主教材から必ず出題されるため勉強はしやすい

2024年開始のPython 3 エンジニア認定データ分析実践試験とは？

Zabbixは、ネットワーク管理のためのソフトウェアです。さらにこのZabbixはAPIも用意しており、これらを利用することでより便利にネットワーク管理できます。

**本記事では、まずZabbixの概要について解説し、さらにZabbix APIやZabbixに関するよくある疑問についてまとめました。**これからZabbixを利用しようか考えている方や、Zabbixの使い方が分からない方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbixとは](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/introduction/about)

まずは、Zabbixについて詳しく解説します。**Zabbixとは、Alexei Vladishevが開発し、現在はZabbix SIAによって、開発とサポートが行われている、オープンソースのネットワーク管理ソフトウェアです。**

このZabbixを利用するとネットワーク、サーバ、ハードウェアなどの監視と通知を行えます。そのため、サーバに何か問題が起きた時に素早く状況把握が可能です。

さらにZabbixは、オープンソースのため基本的に無料で利用できるのも、特徴の1つでしょう。そのため、高いコストをかけずに、ネットワークの管理を行いたい方におすすめのソフトウェアです。

前述の通り、Zabbixを利用すると、サーバ、アプリケーションなどの監視ができると話しました。ここでは、Zabbixを活用してできることを、さらに具体的に紹介します。

Zabbixを使ってできることの例としては、*パフォーマンスをはじめとするデータの収集や、閾値の設定、リアルタイムのグラフ機能などが挙げられます。*そのため、ネットワーク管理者はZabbixを導入すれば、Zabbixのソフトウェアからネットワークの状況を、可視化して確認できます。

さらに、監視対象のデバイスをホストとして追加することができます。また、監視項目のグループ化などにも対応しているため、ソフトウェアの利便性も高いツールだと言えます。

【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbixの機能](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/introduction/features)

### 現時点で公開されている最新版はZabbix6.4.0

Zabbixはアップデートを繰り返しており、新しい機能を利用したい場合は、新しいバージョンのZabbixを利用する必要があります。*ちなみに、本記事の執筆時点（2023年8月）では、Zabbix6.4.0が最新です。*

ちなみに最新版のZabbix6.4.0では、UIの変更、カスタムリンクの追加、コンテキストメニューの機能などが更新されており、今までよりも便利な機能が追加されています。

このように、バージョンによって機能が少しずつ異なるため、実際にインストールやドキュメントを参照する時には、必ずバージョンを確認しましょう。

【参考】：[Zabbix6.4.0の新機能](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/introduction/whatsnew640)

Zabbixにはいくつかプロセスの種類があり、どれを使用すれば良いか迷う方もいるでしょう。**ここでは、Zabbixの種類について詳しく紹介します。**

利用を検討しているものの、Zabbixのサービスの違いが分からない方は、こちらを参考にしてください。

Zabbixサーバーは、ZabbixプロキシやZabbixエージェントと通信するプロセスです。*具体的な機能としては、例えばデータのポーリングデータなどを元にトリガーを設定したり、通知をしたりします。*ユーザは、このプロセスを利用して、Webサーバなどの監視ができます。

【参考】：[Zabbixサーバについて](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/concepts/server)

*Zabbixプロキシは、主にデータの収集を行うプロセスです。*前述のZabbixサーバーは、Zabbixの中核となるプロセスのため、負荷を分散させるためにZabbixプロキシにデータの収集をさせています。

そのため、ここで収集したデータは、最終的にZabbixサーバーへと送られます。

【参考】：[Zabbixプロキシ](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/concepts/proxy)

Zabbixエージェントは、稼働状況をローカルで収集します。*このZabbixエージェントを監視したい対象にインストールすることで、ハードディスクドライブやメモリの状況を確認できます。*

また障害が起きた時に、ZabbixエージェントがZabbixサーバーに障害状況を報告する機能も提供しています。

【参考】：[Zabbixエージェント](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/concepts/agent)

Zabbixエージェント2は、Zabbixエージェントの次世代版のプロセスです。*Zabbixエージェント2では、Zabbixエージェントと比較してTCP接続の数を減らしていたり、プラグイン拡張がより簡単に利用できるようになったりします。*

そのため、これからZabbixを利用する場合は、Zabbixエージェント2を利用することをおすすめします。

【参考】：[Zabbixエージェント2](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/concepts/agent2)

**前述の通り、ZabbixにはAPIが用意されています。**ここでは、Zabbix APIの概要について解説します。Zabbix APIで何ができるのか気になる方は、ぜひ参考にしてください。

【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbix API](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/api)

*Zabbix APIでは、Zabbixの設定をプログラムから変更したり、データアクセスを行ったりできます。*これらの機能は、Zabbixと他のアプリケーションを連携させる時や、ルーチンワークを自動化させたい時に利用されます。

また、Zabbix APIはWebベースのAPI であり、クライアントとAPIのやりとりは、JSON形式で行われます。詳細についてはドキュメントにも記載がありますので、Zabbix APIについてより深く知りたい場合は公式サイトを確認しましょう。

ちなみに、公式サイトのドキュメントはバージョンごとに分かれています。本記事では、執筆時点で最新のバージョン6.4のドキュメントを参照していますが、実際に自分でインストールなどをする際には、自身が利用するバージョンのドキュメントを参照してください。

JSONファイルとは？基本構造からファイルの読み書き方法まで解説

Zabbix APIを利用してみたいものの、まだ不明点がある方も多いのではないでしょうか。ここからは、Zabbix APIに関するよくある疑問を紹介します。

*■ Zabbix APIでホストを登録する方法が分からない*
Zabbix APIでは、メソッドを使用してホストを登録します。現在構成されているホストのIDやホスト名、インターフェースなどを取得したい時には、「host.get」というメソッドを利用します。

具体的なメソッドの記述方法についてはここでは割愛しますが、詳しく知りたい場合は、参考サイトを参照してください。

【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbix API](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/api#%E3%83%9B%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AE%E5%8F%96%E5%BE%97)

*■ Zabbix APIの認証トークンの取得方法が分からない*
Zabbix APIを利用する時には、認証トークンというものが必要です。認証トークンを取得したい場合、JSON形式でリクエストを投げましょう。

この時、認証トークンを取得するのに必要なメソッドは「user.login」メソッドです。メソッドの詳細などを詳しく知りたい場合は、以下のドキュメントを参考にしてください。

【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbix API](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/api)
【参考】：[Zabbixドキュメント Zabbix API user.loginメソッド](https://www.zabbix.com/documentation/current/jp/manual/api/reference/user/login)

## Zabbixを活用してネットワークを一元管理しよう

本記事では、Zabbixの概要やAPIについて詳しく解説しました。**前述の通りZabbixではネットワークやサーバなどの監視を一括で管理できます。**さらに、APIを利用することでルーチンワークも自動化できるため、非常に便利なソフトウェアだと分かりました。

さらに、Zabbixは無料のオープンソフトウェアですので、低コストでネットワークの一元管理をしたい方は、この機会にぜひZabbixを利用してみましょう。

Zabbixとは、簡単に言うとネットワーク管理のオープンソフトウェアのことです。このZabbixを活用すると、サーバやネットワーク、ハードウェアの監視が可能です。今回は、このZabbixやZabbix APIなどについて詳しく紹介します。

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