データサイエンティストにおすすめの資格10選！難易度や合格率、初心者でも分かる勉強法を解説！
データサイエンティストという言葉を最近よく耳にしますが、実際にどのような仕事内容なのか、何の資格が必要なのかを知っている人は少ないのではないでしょうか？ 今回は、そのデータサイエンティストについて概要を説明したのちに、取っておいた方が良い資格を厳選してお伝えします！
- データサイエンティストの概要
- 必要な資格とそれぞれの難易度＆合格率
- 資格取得のメリット
- 求められるスキル
以上の順に沿って簡単にご紹介します。
少しでもデータサイエンティストを目指したいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください！
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データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、統計学などを用いて膨大なデータの収集・分析を行う専門家です。
ビックデータという膨大な情報から必要なデータのみを収集し、それらをビジネスなどで活用できるデータになるまで落とし込むための分析を行います。 ビジネスの世界では、顧客情報や売上金額などの大量なデータが扱われ、ここから課題点を見出したり、事業戦略などを練ったりしますが、 そのために必要な情報を取捨選択し、分析を行うフローを担っているのがデータサイエンティストというわけです。
データサイエンティストとデータアナリストの違いは？
データサイエンティストとデータアナリストの主な違いは、役割やスキルセットにあります。
データサイエンティストは大量のデータから有益な情報やパターンを見つけ出し、ビジネスに役立つ洞察を提供すること専門家です。主にデータ収集や分析の結果をビジネス上の問題に応用する能力が求められます。
一方のデータアナリストは主に過去のデータを分析し、統計的手法を用いて傾向やパターンを特定して意思決定を支援するのが主な仕事。データサイエンティストほど高度な統計や機械学習の知識は不要ですが、データの収集や整理、レポート作成などのスキルが求められます。
簡単に言えばデータサイエンティストは高度な分析やモデリング、データアナリストは主に過去のデータから洞察を得て、意思決定をサポートするのがメインです。
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データサイエンティスト・分析に求められるスキル
データサイエンティストに求められるスキルをご紹介します。
ビジネス力
データサイエンティスト協会では、課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力を「ビジネス力」と定義しています。
データサイエンティストは、データ分析をするだけでなく、その分析したデータをどのように加工すれば、今後の事業展開などに役立つかを考えなければなりません。その際に、ヒアリングを通して企業の課題点を見つける作業も必要になります。 これらの業務には、先を見通す力・コミュニケーションスキル・課題発見力などの様々なスキルが求められます。 そのすべてを合わせて、ビジネス力とまとめているのです。
いきなり身につけるのは難しいですが、どのようなデータが必要かを的確に見抜き、分析する力がないと始まりません。 そのためにも、広く深く知識・技術を身につける必要があります。 前述したように、一番の勉強法は資格を取得することです。 まずはデータサイエンティスト検定を通して、体系的にデータサイエンスを学びましょう。
データサイエンス力
データサイエンティスト協会では、情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し、使う力を「データサイエンス力」と定義しています。
ビジネス上の課題をデータサイエンティストとして解決するために、必要なデータの取捨選択を行い、様々な分析方法で出た結果を読み取ります。 分析方法と一口に言っても、統計学・人工知能など、ツールは一つではありません。 データサイエンティストは、目的に応じて最適な分析方法を選択し、その分析結果を理解することが求められます。 そのためには、統計学や人工知能を使いこなす技術が備わっている必要があります。
これらを身につけるために、統計検定、G検定・E資格が役に立つのです。 統計検定では統計学の知識を、G検定・E資格では人工知能に関する知識を基礎から学ぶことが出来ます。 最適なツールの選択、正確な分析及び読み取りができるようになれば、データサイエンティストとして十分に活躍できるでしょう。
データエンジニアリング力
データサイエンティスト協会では、データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用できるようにする力をデータエンジニアリング力と定義しています。
データサイエンティストは、データ管理・処理・設計・開発などのIT関連の業務も担うことがあります。 その際に、データを管理しているデータベースを扱うための知識や、膨大なデータを分析するときになるべく負荷のかからない処理方法の知識が求められます。
このとき最も必要なのは、データベースを扱うスキルとプログラミングスキルです。 データベーススキルは、今回紹介したOSS-DB技術者認定試験とオラクルマスターで身につけることが出来ます。 主要となる2つデータベースを学ぶことで、基礎知識を固められるだけでなく、どこの企業でも通用する人材になれるでしょう。 またプログラミングスキルは、情報技術者試験とPython3 エンジニア認定データ分析試験で身につけることが出来ます。
データエンジニアリング力は、より実践的な能力を要するため、プログラミングスクールや書籍を有効活用して学んでいくと良いでしょう。
統計学・データマイニングの知識
統計学とデータマイニングの深い知識も求められます。
統計学はデータのパターンや関係性を理解し、不確実性を評価するために重要です。
またデータマイニングは大規模なデータセットからパターンやトレンドを発見するための手法で、これを活用してビジネス上の課題を解決する必要があります。
ビッグデータの活用・分析
データサイエンティストにはビッグデータの活用と分析能力も不可欠です。
ビッグデータとは膨大な量のデータのことで、通常のデータ処理ツールでは扱えないほど大きく複雑なデータセットを指します。
ビッグデータ活用には、分散データ処理フレームワーク、クラウドプラットフォームなどの技術的なスキルが必要です。
さらにデータ可視化、機械学習アルゴリズム適用、データセキュリティ確保など、ビッグデータを活用するための幅広いスキルが求められます。
データベースに関する知識やスキル
データベースはデータの効率的な管理やアクセスに不可欠なもの。データサイエンティストはさまざまなデータベースシステムを理解し、適切に活用する能力が求められます。
これにはSQLやデータベース設計の理解、データベース管理システム（DBMS）の知識が含まれます。またNoSQLデータベースやNewSQLデータベースといった新しいデータベース技術にも精通しているのがより望ましいでしょう。
データ分析用ソフトウェアに対する知見
データ分析用ソフトウェアに対する幅広い知識とスキルも必要です。
代表的なソフトウェアとしては、PythonのPandasやNumPy、R言語のdplyrやggplot2、そして商用ツールであるTableauやPower BIなどがあります。
これらのソフトウェアを使いこなすことでより効果的なデータの整理や可視化、分析が可能になります。
プログラミングスキル
データサイエンティストにはプログラミングスキルも必要です。
主に使用される言語はPythonやRですが、他の言語（Java、Scalaなど）も役立つ場面があります。
プログラミングスキルを身につけることでデータのクリーニングや変換、分析やモデリングを満足に行うことができます。
またデータ処理フレームワーク（TensorFlow、PyTorch）やビッグデータ技術（Hadoop、Spark）の使用経験も重要です。
マネジメントスキルが必要な時も
データサイエンティストには、プロジェクトやチームのマネジメントスキルも求められる場合があります。
とくに大規模なプロジェクトや複数チームを統括する場合、リーダーシップやコミュニケーション能力は不可欠になるでしょう。
プロジェクトの目標や進捗状況を管理し、チームメンバーとの協力や調整を行ったり、ビジネス部門やエグゼクティブとのコミュニケーションを円滑に進めたりすることで、より効果的なプロジェクト推進が期待できます。
データサイエンティスト・データ分析の仕事内容
データサイエンティストの仕事内容は主に以下のようになっていますが、企業によって業務の流れは変わります。
１．要件定義
顧客がどのような課題を抱えているのかを明確にし、データ分析で何を実現したいのかをヒアリングします。
２．データ収集・加工・保存
課題解決のために必要なデータを集め、分析しやすいように加工し、データベースに保存します。
３．データ集計・分析
収集したデータを、ビジネスで活かせるデータになるように様々な観点から集計・分析を行います。
４．データ整理・提案
分析したデータを統計処理によって整理し、顧客に課題解決策を提案します。
データサイエンティストの年収
dudaによると、データサイエンティスト全体の平均年収は約522万円です。 国税庁が公表している民間給与実態調査では、日本人の平均年収は436万円と公表されています。
両者を比較すると、データサイエンティストの給料相場は日本の平均を約72万円も上回っていることがわかります。したがって、より専門性の高い職種ほど年収も高くなる傾向にあると考えていいでしょう。
実際にデータサイエンティストは統計学の知識やPythonをはじめとするデータ解析言語のスキルなど、専門スキルが必要不可欠です。
データサイエンティストに役立つ資格10選
今回は、データサイエンティストが取っておくと役に立つ資格を厳選して7つご紹介します！ 合格率も併せてお伝えするので、ぜひよく読んでください。
1．データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、明確にデータサイエンス能力を測ることができる民間資格です。
今まで「データサイエンスに特化した資格」というものはありませんでした。 しかし、近年データサイエンティストという職業の認知度・需要度が高まり、2021年4月にデータサイエンティスト協会が「データサイエンティスト検定™（DS検定™）」を開始しました。
検定は4つのレベルが設けられており、現在は一番簡単なレベルのみの提供となっています。データサイエンティストに必要な知識が幅広く出題されます。
データサイエンス初心者向けに作られているため、データサイエンティストを目指す方にとっては、まず初めに受けるべき検定だと言えるでしょう。 試験は年2回で、2021年9月に第1回を実施したばかりです。 データサイエンティスト協会のHPに模擬問題や試験範囲などの詳細が載っているため、必ず確認しましょう。
第1回を実施したばかりということもあり、合格率に関しては公表されていませんでしたが、現在は対策アプリやテキスト、解説動画などが公式からも出ているため、対策しやすい環境となっています。こちらも公式HPに載っているので、これらを利用して勉強しましょう。
データサイエンティストになりたい方、データサイエンス能力の腕試しをしたい方はぜひ取得をおすすめします。
2．情報技術者試験
情報技術者試験は、IT系の中でも数少ない国家試験の一つです。
この試験は4つのレベルから成り、難易度に合わせて受験することが可能です。 今回おすすめするのは、基本情報技術者試験と応用情報技術者試験の2つです。
特に基本情報技術者試験では、ITに関する基礎知識が体系的に幅広く出題されるため、IT業界に初めて足を踏み入れる方におすすめです。 まず、土台となる基礎をしっかりと身につけることで、その後の応用力の幅が広がります。
この試験を実施している情報処理推進機構（IPA）では、基本情報技術者試験と同様にITに関する基礎知識を出題範囲とした「ITパスポート」という試験があります。両者ともに基礎的なレベルで出題内容にあまり差はありませんが、決定的な違いとして基本情報技術者試験ではプログラミング言語を扱った問題が出題されるという点が挙げられます。 またIPAは、基本情報技術者試験の対象者像として、以下のように述べています。
高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能をもち、実践的な活用能力を身に付けた者 情報処理推進機構（IPA)HPより
よって、高度IT人材の一種ともいえるデータサイエンティストを目指す上で、どちらを受験するか迷っている場合は、圧倒的に基本情報技術者試験の受験をお勧めします。
応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の応用編ですので、余力がある方はそちらの取得も目指しましょう。 基本情報技術者試験の合格率はおよそ21～41％、応用情報技術者試験の合格率はおよそ18～24％で、難易度としては比較的優しいと言えます。（IPA公式HPより） HPに掲載されている過去問題や書店に売られている対策テキストを活用し、勉強していくと良いでしょう。
3．OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関する技術力を評価する試験です。
データサイエンティストに求められるスキルの一つとして、データベースの設計・開発・運用などの基本的な技術が挙げられます。 OSS-DB技術者認定試験では、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を認定するIT技術者認定資格（民間資格）を取得することが出来ます。 オープンソースとは、ネット上でソースを公開しているソフトウェアのことを指します。 インターネットの発達とともにWebサイトが増加していますが、その多くがオープンソースを活用したツールを利用しています。 このように注目されているオープンソースのデータベースを扱えるようになると、幅広い知識を持った人材として、魅力が高まります。
この試験には「Silver」と「Gold」の2つのレベルがあり、Silverを取得しなければGoldを受験することができません。 再受験は当日から行うことができるので、果敢に挑戦しましょう。
合格率は残念ながら非公開となっていますが、一般的に70％ほどだと言われているため、難易度としては高くないでしょう。 近年需要が高まっているオープンソースデータベースを扱えることの証明になるため、ぜひ取得しておきたい資格の一つです。
公式HPには、受験対策用のページを設けています。過去問題や学習教材などが紹介されているので、それらを活用して学習を進めましょう。
4．統計検定
統計検定は、統計学に関する知識や応用力を評価する資格試験です。
データサイエンティストに最も必要だと言われる”分析力”は、統計学の知識をどれだけ有しているかが物を言います。
この検定は5つのレベルが設けられており、準1級がデータサイエンスの基礎知識に相当するとされています。 よって、データサイエンティストを目指す方は準1級の取得を目指しましょう。 しかし、準1級を受験するには2級に合格している必要があるため、まずは難易度も比較的低い2級を取得しましょう。
日本統計学会から公式問題集が出されており、そこに過去問題も含まれています。 検定公式HPには出題範囲表や、テキストには含まれていない直近で行われた試験の問題と解説が載っています。 そこに合わせて掲載されている2021年6月20日の試験結果概要によると、準1級の合格率は23.6％、2級は34.1％でした。
統計学を大学などで学んでいた方は準1級も挑戦しやすいですが、2級と比べると試験範囲も広く、基礎知識がないと厳しいでしょう。 それに比べて2級は、そこまで難易度の高い数学は出題されないため、難易度はそれほど高くないです。 まずは2級を取得し、基礎を固めたうえで、準1級に挑戦しましょう。
5．オラクルマスター
出典：オラクルマスター公式HP データベース技術者に必要なスキルとORACLE MASTER 2019 資格
オラクルマスターは、オラクルデータベース管理に必要な知識・技術が評価される資格試験です。
ここで得られる資格は、日本オラクル社が提供しているオラクルデータベースを扱えることの証明になります。 先述したOSS-DB（オープンソースデータベース）よりも、使用している企業が非常に多いデータベースになります。 それに伴い、オラクルマスターの資格保持者も多く、エンジニアやプログラマーからの人気が高い資格です。
データベースの構築運用、SQLによるデータ抽出、データベースの管理など、データベースに関することを網羅的に出題されます。 つまり、オラクルマスターの受験勉強によって、データベースに関する知識を一通り学ぶことができるということです。
試験は4つのレベルがあり、Bronzeから順に合格していかなければ、次のレベルを受験することができません。 それぞれのレベルに応じた必要なスキル等は添付している画像を参照してください。 合格率は非公開ですが、基礎となるBronzeも一筋縄では合格できないと言われていますので、相当な学習量が必要とされます。 しかし、Silver以降に合格すると、世界で通用するOracle Certification Programによる認定がもらえます。 データサイエンティストとしての希少価値を高めてくれることは間違いないでしょう。
公式HPには学習方法が載っていますので、必ず確認しましょう。
6．データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、データベースの設計・管理に関する試験で、国家資格が取得できます。
先述した情報技術者試験と同様に、IPAが出している試験です。 データベースを企画・要件定義・開発・保守する業務に必要な知識と技術が求められる内容になっています。 ビックデータから必要なデータを収集し、分析するデータサイエンティストにとっては、取っておきたい資格の一つになります。
しかし、合格率は20％以下という”超難関国家試験”です。
初心者の方がいきなり取得するのはほぼ不可能だと言えます。 ある程度データベース系の業務経験がある方や、他の試験等を通じて知識を習得してきた方であれば挑戦可能でしょう。 この資格は、一番初めに紹介した「データサイエンティスト検定」が存在しなかった間、データサイエンス能力を証明する資格の一つとして活躍してきました。 データサイエンティスト検定開始後も、変わらず魅力的な検定ですので、高みを目指したい方はぜひ受験してみましょう。
公式HPに過去問題が掲載されているほか、対策テキストなども多く存在します。 データベーススペシャリスト試験は、例年似通った問題が多く出題されるため、過去問題を重点的に勉強することをお勧めします。 他の検定を通してデータベースについて広く学び、より知識を深めるための勉強の一環として挑戦してみてはいかがでしょうか？
7．G検定・E資格
G検定・E資格は、AI技術に関する知識・技術を評価する試験です。
G検定ではAIを活用するスキルを、E検定ではAIを開発するためのスキルを証明する資格を得られます。 データサイエンティストに必要とされる能力の一つに、機械学習・深層学習に関するノウハウがありますが、 この検定を受験するために行った勉強で網羅することが出来ます。 データサイエンティストの中でも、AIに関する仕事がしたい方は、ぜひ取得することをお勧めします。
E資格は、日本ディープラーニング協会が認定しているプログラムを修了しなければ受験することができません。 さらに、プログラムを修了してから2年以上経つと、受験資格が失効します。 計画性をもって受験勉強を進めましょう。（詳しくは公式HPをご覧ください。）
G検定の合格率はおよそ55～70％、E資格の合格率は70％前後ですが、難易度は高いです。 G検定は、公式から対策テキストが出ています。それを中心に学習していき、足りないところを随時個別で用意したテキストなどで補いましょう。 E資格は過去問題が公表されていませんが、認定プログラムの講義動画と、プログラム時に配布される例題を活用して学習を進めると良いです。
8．Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験です。
データサイエンティストはデータ分析をする仕事柄、プログラミング言語「Python」に関する知識がなければなりません。 データの分析・処理、AIの活用などにおいて、プログラミング言語は必要不可欠な存在です。 Pythonは、少ないコードで簡潔にプログラム作成ができるという特徴を持っており、とても人気の高いプログラミング言語です。 その汎用性は高く、データ分析はもちろんのこと、Web関連のアプリ開発でも使用されており、YouTubeやGoogleなどが代表例になります。 よって、Pythonを使いこなせるようになっておくと非常に便利です！
2020年に開始されたばかりの試験で、合格率はまだ公表されていませんが、 この試験はPythonやプログラミング初学者向けになっています。 プログラミングに関する勉強の第一歩として、この試験を受験してみましょう。
この試験を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会から、出題範囲は翔泳社出版の「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題すると公表されています。
その教科書の中から出題される範囲と割合も明記しているため、詳しい試験内容等はそちらからご確認ください。
また、模擬試験も無料で公開していますので、教科書と模擬試験を活用して学習を進めると良いでしょう。
9 統計士・データ解析士
統計士・データ解析士は「一般財団法人実務教育研究所」が運営する民間資格です。
主に統計やデータ分析に関する基礎から応用知識が問われ、取得によって統計およびデータ解析における高度な知識に精通していることが証明できます。
統計士は実務において、統計学の知識と技術を駆使したデータ収集、整理、分析、解釈を行います。
プログラミングやデータベースの知識も活かしつつデータを可視化し、ビジネスに役立つインサイトを提供しているのが特徴です。
目安にはなりますが必要な学習時間は中級で半年〜1年、準1級となると1年〜1年半程度の勉強時間が必要になるでしょう。
さらに準1級の合格率は例年23%前後となっているため、難易度も決して低いとはいえません。
ただ統計やデータ分析手法などを幅広く学べるので、取得の先にはデータサイエンティストやデータアナリスト、データ解析士といった職業に就くことが可能になります。
10 CBAS
CBASは一般的なビジネスマン向けのIT資格で、データ分析の技術を図る内容となっていることが特徴です。
ビジネス現場で必要とされる実践的な内容を下にし、それらのデータ分析スキルを評価するための検定試験として知られており、2020年から実施されている根強い人気を誇る資格と言えます。
分析の基礎からSQLなどのデータベースの知識、Pythonによるプログラミングの知識も出題範囲に含まれるため、データサイエンティストを目指している方の登竜門的な資格としても注目されています。
知識力や技術の理解はもちろんですが、どちらかというとそれ以上に「実践力」を図る資格となっているため、主にデータサイエンティストへの転職に有利な資格といえるでしょう。
どれほど高度なプログラミング知識も問われることはないものの、最低限の知識や専門用語の意味などは問われるので、念入りな勉強のもとで挑むことをおすすめします。
ただ、上記で紹介した資格を取得するには相応の時間が必要になります。
また、さらに言えば「資格取得」だけがスキルのアピールポイントになるわけではありません。
中途採用などでは、保有している資格よりも「実務レベルの技術力」を重視する企業も少なくないのです。
そこで、「短期間で着実に技術力を身につける」ための選択肢としてスクールを活用することもお勧めします。
DMM WEBCAMPのデータサイエンスコースでは
・現役エンジニアがメンターとしてマンツーマンで指導
・24時間いつでも質問できるチャットサポートシステム
など、場所や時間に捉われず学習できる環境が整っており、最短3か月でスキル取得が見込めます。
しっかりとした技術力を身に着けたい方は、一度コース内容を確認してみましょう。
データサイエンティストの資格取得のメリットとは？
データサイエンティストになるために、必ず資格がなければならないというわけでもないです。 しかし、資格があるだけでデータサイエンティストとしての魅力値が格段に向上します。 具体的なメリットを2つ紹介します。
資格取得のための勉強によって理屈から学べるため、応用力のある人材になる
実際にデータサイエンティストとして会社に勤めた場合、その会社の業務に必要なノウハウを上司から教わります。 これだけで、会社内の教えられた仕事を一人でこなすのに問題ないレベルまでは成長することができるでしょう。 しかし、それ以外でデータサイエンスなどについて勉強していない人は、基礎が固まっておらず、その会社独自のノウハウしか身につけることができません。 それどころか、教えられた知識しか有していないため、それ以上の業務は全く太刀打ちできず、他の会社では通用しない人材になります。
この状況を防止するために有効な手段が、資格取得なのです。 理屈を明確に理解しているだけで、身に付けた技術がその場限りのものではなくなり、他でも活かすことできるようになります。 資格取得は資格自体にも魅力がありますが、取得に至るまでの勉強もあなたの糧となってくれるでしょう。
資格がそれに相当するスキルを有していることの証明になる
どの会社に就職しても、共通の指標となるのが資格です。 就職する際に、必ず資格を持っていることが求められるわけではありませんが、一部の業務領域では、資格が必須になっていることがあります。 また転職する際にも、資格を持っていることは有利に働きます。
今回紹介した資格は、初心者でも取得可能なものから高難易度なものまで様々ですが、それもそれ相応の勉強量がなければ取得できません。 さらに、そこで勉強して培ったものは、決して無駄にはなりません。 自身の業務効率が上がったり、活躍の場が広がったりと、何らかの形で恩恵を受けることになるでしょう。
データサイエンティストを目指す方は、就職・転職というものを見据えて、資格の取得を積極的に行うことをお勧めします。
【データサイエンスの”プロフェッショナル”を目指す方へ】
データサイエンティストがさらに自身の市場価値を高めるための要素として、「AIの活用」があります。
AI技術によって実際のデータに対する評価検証が可能になるなど、データサイエンスの世界で
AIの活用は非常に注目を浴びています。
データ分析に必要なスキルを学習する方法
ここでは、データ分析に必要なスキルを学ぶ方法を紹介します。
書籍を購入して独学する
データ分析に必要なスキルを学習する方法の1つは、書籍を購入して独学することです。
数学や統計学の基礎から始め、PythonやRなどのプログラミング言語の使い方、データ分析手法やツールの活用方法など幅広い知識を得ることができます。
書籍を通じて学習する際は、理論だけでなく実践的な演習も重要です。
またWebサイトの補助を活用することで、より効果的な学習が実現できるでしょう。
インターネットや動画の情報を武器に学ぶ
インターネットや動画サイトを活用して学ぶこともひとつの方法です。
多くのウェブサイトやプラットフォームでは、無料や有料のコースを提供しており、自分のペースで学習することができます。
たとえばYouTubeや他の動画プラットフォームには、データ分析の基礎から応用まで幅広いトピックをカバーした動画が数多く公開されています。
これらの情報を活用することで、自宅や自分のスケジュールに合わせて、効果的にデータ分析スキルを磨くことができるでしょう。
プログラミングスクールやWeb講座を活用する
プログラミングスクールやWeb講座を活用するのもいいでしょう。
スクールや講座ではPythonやRなどのプログラミング言語の基礎からデータ分析の実践的なスキルまで幅広く学ぶことができます。
またコーディングの基礎やデータ構造、アルゴリズムやデータベースの基本なども学べるうえ、講師の支援を受けながらハンズオンで学習できるため効率を重視したい方におすすめです。
データサイエンティスト・データ分析に関するよくある質問
最後に、データサイエンティスト・データ分析に関するよくある質問をご紹介します。
データ分析・解析の国家資格はある？
「データ分析および解析に特化した資格」に絞ると、国家資格はありません。
ただPythonプログラミングやデータベースなど、データサイエンス分野に不可欠な科目を含む国家資格でしたら「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」、「データベーススペシャリスト」などがあります。
データサイエンティストになるために必要な知識は？
データサイエンティスト転職で有利になる資格は、主に以下になります。
- 統計検定
- OSS-DB技術者試験
- G検定
- E資格
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- データベーススペシャリスト
いずれも現場でよく使われる実践的な内容が出題されるためです。
データサイエンティストの資格取得には何年くらいかかる？
あくまで平均的な目安になりますが、1〜2年と考えるのが賢明でしょう。
とはいえ目指す資格や学習環境、就業状況や学習の仕方で大きく変わるので一概にはいえません。
まったくの初学者かつ会社員として働きながら合格を目指すなら、2年以上の時間が掛かる可能性もあります。
反対に一定のITの知識に精通していて、学習に時間を集中投下できるなら、半年強で合格できる可能性もゼロではないでしょう。
データサイエンティスト・分析の資格は難易度は高い？
難易度の高さは、目指す資格次第で大きく変わります。
データサイエンス向けの初歩的な資格として「G検定」が挙げられますが、こちらは例年65%前後の合格率となっています。
しかし一方の国家資格である「データベーススペシャリスト」は、例年の合格率が15%前後と非常に低いため、難易度は高いといえるでしょう。
まとめ
いかがでしたか？
ただデータサイエンティストに必要な知識を勉強するだけなら、資格取得を目指しながら効率的に学習を進めた方が有意義です！
さらに資格を取得すると、知識が身につくだけでなく、自身が知識を保有していることの証明にもなります。
また、難しい内容ゆえに、挫折してしまう人も多いです。 学習を進める際は、自分が一番完遂しやすい方法を選びましょう。
データサイエンティストとして希少価値の高い人材になりたい方、効率的にデータサイエンティストを目指したい方は、ぜひ今回紹介した資格の取得を目指してみてください！
