山口さんは、どのようなお仕事をされているのでしょうか？

以前は、銀行に常駐しSASを中心としたデータの編集加工作業（データ前処理）をしておりました。
その後、金融工学を専門としている会社に派遣され、Pythonを使ってATMカードローンの審査モデル、住宅ローン貸し出しの審査モデルのロジックを組むことの支援をしています。
もともと、大学は文系で、SEとして就職、SIerに入ったなかで、たまたまSASに関わり、現在に至っております。

データ分析を学び、山口さんのキャリア的に変化はありましたか？

データ分析に関する意欲を会社に評価してもらい、現在は分析に関係する業務にアサインされています。
また、転職が決まり、さらにデータ分析に関わる経験を深めていきたいです。

CBASの試験を受けての率直な感想を聞かせてください。

ひととおり学んだ自分からすると、試験自体は簡単すぎるかなという感覚です。実務から見て、試験問題そのものがどのくらい有用かはまだわかりません。
最初のプログラミングの試験は基本の基本なので、実務上のプログラミングの専門知識があるという判断をするのは難しいのではないかと考えています。

銀行のクライアントにとってはいかがでしょうか？

知っておいたほうがいいと思います。
後半部分のデータをどのように見るかについては、クライアントに是非知っておいていただきたいです。

実務上データ分析をやっていて難しい所は？

技術的な部分でいうと、データの前処理の部分は慣れないうちは時間がかかります。
それ以外だと、知識のないお客さんに説明することが難しいです。
それに際して、データ分析に関する知識をクライアントにも持っていただきたいという思いがあります。
たとえば、AUCや機械学習のロジックを知っておいてほしいと思います。

CBASの試験で高得点を取る秘訣はどの部分だと思いますか？

個人的には、該当する問題が多いわけではないですが、Excelのピボットがスムーズに組めるのかどうかはポイントのひとつのように感じました。

就職や採用の場面にデータ分析スキルは役に立ちますか？

データ分析の専門家という観点で言えば、100点満点のうちプラス5点程度ではないでしょうか。基本を抑えているという認識です。
一方、ビジネスサイドの観点で言うとなれば、相応の加点に値するという認識でおります。

データ分析スキルの価値が今後どう変わると思いますか？　

データサイエンティストに必要な能力がいくつかある中、その比重は変わってくるのではないかと思います。
エンジニアリングは自動化され軽くなる一方、ビジネスや統計の知識の重要性は重くなっていくと思います。