こんにちは、ITプロマガジンです。
データサイエンティストとしてのキャリアを築きたい方や、スキルアップを目指している方には、資格取得に挑戦することをおすすめします。幅広い知識が求められるデータサイエンティストですが、資格を取得するとスキルを客観的に証明できるのが大きなメリットです。
また、これからデータサイエンティストを目指す方にとっては、資格取得を通じて効率的に必要なスキルや知識を学べる点が魅力です。
本記事では、初心者向けから上級者向け、さらに国際的に通用する資格まで、厳選したおすすめ資格を幅広くご紹介します。勉強方法や注意点についても紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
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目次
データサイエンティストに資格は必要？
データサイエンティストとして活躍するために、資格は必ずしも必要ではありません。しかし、資格を取得しておくと、今後のキャリアを築く上で大きな強みとなる可能性があります。そのため、キャリアアップやスキルの向上を目指すのであれば、資格取得は積極的に検討すべき選択肢といえるでしょう。
データサイエンティスト関連の資格を取得するメリット
データサイエンティスト関連の資格を取得すると、多くのメリットがあります。ここでは、資格取得によってどのようなメリットがあるのかを詳しく見ていきましょう。
データサイエンスの知識を体系的に学べる
資格を取得するためには、その分野に関連する幅広い知識とスキルが必要です。そのため、資格取得のための学習を通じて、データサイエンスに関する知識を体系的に学べます。特に、何から学べばよいのか迷いがちな初学者にとって、学ぶべきポイントが明確になるのは大きなメリットです。
学習すべき内容は資格によって異なるものの、データの分析手法や統計学、機械学習の基礎知識など、実務に直結する重要な知識やスキルを効率的に身につけられるでしょう。これは、データサイエンティストを目指す方にとって、単なる試験対策以上の価値があります。
就職や案件獲得に役立つ
資格は、自分が持つスキルや知識を客観的に証明するツールとしても役立ちます。データサイエンティストのスキルは多くの企業で求められているため、資格を持っていると就職活動やフリーランス案件の獲得に有利に働くかもしれません。収入アップや独立を目指している方にとって、こちらも見逃せないメリットでしょう。
例えば、フリーランスエージェントのITプロパートナーズでは、データサイエンティストの高単価案件を多く取り扱っています。データサイエンティストとして独立を検討している方は、ぜひご活用ください。
データサイエンティスト関連のおすすめの資格と難易度一覧
データサイエンティスト関連のおすすめの資格を、難易度別にまとめました。
| レベル別 | 資格 |
|---|---|
| 初学者向け | ・基本情報技術者試験 ・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル ・G検定 データサイエンス数学ストラテジスト（中級） ・統計検定データサイエンス基礎（DS基礎） |
| 中級者向け | ・E資格 ・OSS-DB技術者認定試験 ・Python 3 エンジニア認定基礎試験 ・Python 3 エンジニア認定データ分析試験 ・データサイエンス数学ストラテジスト（上級） ・統計検定 データサイエンス発展（DS発展） |
| 上級者向け | ・データベーススペシャリスト試験 ・統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート） |
それぞれの資格について、以下で詳しく見ていきましょう。
初学者におすすめのデータサイエンティスト関連資格
まず、データサイエンティストを目指す初学者が最初に挑戦しやすい資格を5つ紹介します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IT技術に関する基本的な知識が問われる国家試験です。プログラミング、ネットワーク、データベースなど、幅広い分野の基礎が出題されます。データサイエンティスト特化の資格ではありませんが、IT全般の基礎を幅広く学べるため、これからデータサイエンティストを目指す方にとっても重要な土台となるでしょう。IT分野全体を理解しておきたい初学者におすすめの資格です。
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
データサイエンティスト検定 リテラシーレベルは、データサイエンティストとして必要な基礎力が問われる試験で、データサイエンティスト初学者や、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソンを対象としています。試験の難易度は「見習いレベル」に設定されており、専門的な資格に比べると挑戦しやすいのが特徴です。
G検定
G検定（ジェネラリスト検定）は、AIやディープラーニングに関する知識が求められる検定試験です。AIの仕組みや活用方法を学べるため、AIの基礎リテラシーを習得するのに適しています。受験資格に制限はなく、AIの活用を目指すビジネスパーソンやエンジニアにとって有用な資格です。データサイエンティストを目指す方が、AI分野への理解を深めるのにも役立ちます。
データサイエンス数学ストラテジスト（中級）
データサイエンス数学ストラテジスト（中級）は、データサイエンスにおける数学の知識やスキルが求められる試験です。確率統計・微分積分・機械学習など、データサイエンスに必要な数学知識を体系的に学習でき、理論面での強化が期待できます。数学を得意とする方や、データサイエンスに求められる数学の基礎知識をしっかり固めたい方におすすめです。
統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）
統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）は、Excelを使ったデータ解析スキルが問われる試験です。試験では実際にパソコンを使用し、Excelを使ってデータを処理する実践的な内容となっています。データ解析を行う実務的なスキルを養いたい人に向いており、特にデータサイエンティストを目指す初学者にとって、学習と実践を同時に進められるのがメリットです。
中級者におすすめのデータサイエンティスト関連資格
続いて、データサイエンティストとしてのスキルをさらに高めたいと考えている中級者向けの資格を6つご紹介します。
E資格
E資格は、ディープラーニングに関する理解と実装スキルを認定する試験です。受験資格として、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定するプログラムを試験日の2年以内に修了している必要があります。試験では、機械学習モデルの実装スキルや数学的な計算への理解も問われるため、一定以上の経験や知識が求められます。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、世界で広く活用されているオープンソースデータベース「PostgreSQL」に関するスキルを測る資格です。データベースはデータサイエンスの基盤となる部分であり、効率的なデータの格納や管理には欠かせません。データサイエンティストとして活躍するために必要な、データベースの構造や操作方法を理解できる資格です。
Python 3 エンジニア認定基礎試験
Python 3 エンジニア認定基礎試験では、Pythonの基本的な文法やデータ分析の基礎が問われます。Pythonは、データサイエンスや機械学習で広く使われるプログラミング言語です。データサイエンティストとしてPythonを使いこなすための第一歩として、中級者におすすめです。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Python 3 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に特化した資格です。基礎知識だけでなく、PandasやNumPyなどのライブラリを使ったデータ分析の実践スキルが求められます。受験資格は特に設けられていないものの、Python 3 エンジニア認定基礎試験を取得してからチャレンジするのがおすすめです。
データサイエンス数学ストラテジスト（上級）
データサイエンス数学ストラテジスト（上級）は、初学者向けとして紹介した「データサイエンス数学ストラテジスト（中級）」の上位資格で、大学初学年程度の数学スキルが必要とされます。微分積分や線形代数など、高度な数学の知識を活用してデータ解析を行う能力が問われます。専門的なデータサイエンス業務に携わる方や、数学力に自信のある方におすすめの資格です。
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）は、初学者向けとして紹介した「統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）」の上位資格で、統計学やPythonに関する知識がさらに深く問われます。試験内容は幅広く、実務での応用力が試されるため、データサイエンティストとして実践的なスキルを身につけたい中級者におすすめです。
上級者におすすめのデータサイエンティスト関連資格
ここでは、データサイエンスの高度なスキルや知識を持つ上級者が、さらなるキャリアアップを目指すために挑戦したい資格を2つご紹介します。
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、データベースに関する高い専門知識が問われる国家資格です。試験範囲はデータベースの基本的な概念だけでなく、パフォーマンスチューニングやセキュリティといった高度な内容まで幅広くカバーされています。データサイエンティストとしてデータベースの管理や最適化に携わる場合、この資格が役立つでしょう。
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）は、大学専門レベルの高度な知識が問われる試験です。統計学だけでなく、PythonやSQLといったプログラミングスキルも求められるため、統計の知識を実践的に活用したい上級者向けの資格といえます。
海外でも役立つデータサイエンティストの国際資格
データサイエンスのスキルは国内外で需要が高まっており、国際資格を取得することで海外まで活躍の幅を広げられます。以下では、海外でも評価されるおすすめの資格を4つご紹介します。
オラクルマスター
オラクルマスターは、世界的に広く利用されている「Oracle Database」のスキルを証明する認定資格です。幅広い業界で採用されているデータベース製品を扱うスキルが身につき、国際的に通用するデータベース管理スキルを証明できます。
Google Cloud Professional Data Engineer
Google Cloud Professional Data Engineerは、Googleが提供するGoogle Cloudを利用したデータ管理スキルを証明する資格です。クラウド基盤に関する知識が求められ、データサービスの設計から運用、セキュリティ管理など幅広い能力が試されます。クラウド環境でのデータ活用が進む中、グローバル企業での活躍を目指すデータサイエンティストに最適です。
Certified Analytics Professional（CAP）
Certified Analytics Professional（CAP）は、データ分析のプロとして必要な高度な知識とスキルを証明する国際資格です。受験には、学士号や修士号の保有、一定年数以上の実務経験など厳しい要件をクリアする必要があります。また、試験は全て英語で出題されるため、この点でもハードルの高い試験です。
IBM Data Science Professional Certificate
IBM Data Science Professional Certificateは、アメリカの大手ITベンダーであるIBMが実施する認定資格で、データサイエンスに特化したスキルを証明できます。12種類の講義を受講し、それぞれのテストに合格することで認定を受けられます。日本語版も提供されているため、国際資格ですが日本語での受講も可能です。
データサイエンティスト関連資格を取得するための勉強方法
データサイエンティスト関連の資格取得を目指すには、自分に合った勉強方法を選ぶことが重要です。ここでは3つの勉強方法を紹介するので、それぞれの方法を比較し、最適な学習スタイルを見つけましょう。
過去問を解く
過去問は、その資格試験の出題形式や難易度、出題傾向を把握するための重要なツールです。特に、繰り返し似た形式で出題される資格試験では、過去問を使った学習が合格への近道となります。
実際に過去問を解いてみると、自分の弱点や重点的に学習すべき点の絞り込みが可能です。また、時間制限のシミュレーションができ、試験本番でのペース配分を身につける助けにもなります。
過去問が公開されている資格も多いため、資格の公式サイトなどをチェックしてみてください。
関連本で独学する
独学で資格取得を目指す際、関連本や参考書を活用するのがおすすめです。人気のある資格の場合、試験内容を網羅的に解説した参考書や問題集が多く出版されており、これらを活用すれば、試験に必要な知識を体系的に学べます。
独学の大きなメリットは、自分のペースで学習を進められる点です。特に、仕事や学校と並行して学習を進めたい方にとって、柔軟に学習スケジュールを立てられる独学は魅力的でしょう。
ただし、自分ひとりで疑問点を解消するのが難しい点や、学習スケジュールが崩れやすいといったデメリットもあります。特に難易度の高い資格にチャレンジする場合、目標日までの学習計画をしっかり立て、定期的に進捗を確認しながら進めることが大切です。
スクールや講座を活用する
効率的に学習を進めたい場合や、独学に不安がある方には、スクールや講座の活用がおすすめです。データサイエンティスト関連の資格取得を目指す講座やスクールは多く、専門的な知識やスキルを効率よく習得できるカリキュラムが用意されています。
スクールを活用するメリットは、学習計画が体系化されている点です。講師に質問できる環境や、受講者同士でモチベーションを高め合えるというメリットもあります。
一方で、独学よりも多くの費用がかかることや、学習スケジュールが固定されるため、仕事やプライベートとの両立が難しい場合もある点には注意が必要です。費用対効果も意識しながら、自分にとって最適な勉強方法を検討しましょう。
データサイエンティスト関連の資格を取得する際の注意点
データサイエンティスト関連の資格取得を目指す場合、次の3点に注意しましょう。
- 自分のレベル・目的に合わせて資格を選ぶ
- 勉強時間を確保する必要がある
- 就職や案件獲得が約束されるわけではない
上記3つの注意点について、以下で詳しく解説します。
自分のレベル・目的に合わせて資格を選ぶ
データサイエンティスト関連の資格は、それぞれ求められるスキルや知識のレベルが異なります。そのため、資格取得を目指す場合は自分の現在のスキルや将来の目標に合ったものを選びましょう。
例えば、初学者が高度な専門知識を必要とする資格に挑戦すると、学習に多くの時間を費やしたとしても合格できない可能性があります。また、合格できたとしても、希望する就職先や案件にマッチしない資格では、あまり効果を実感できません。
このような事態を避けるため、資格の概要や対象者を事前に調べ、自分のスキルや目的を意識した資格選びが重要になります。
勉強時間を確保する必要がある
データサイエンティスト関連の資格は高度な知識やスキルを問われるものが多く、十分な勉強時間を確保できなければ合格は困難です。
試験日は事前に決まっている場合が多く、特に年に1回しか実施されない資格試験では、計画的に学習を進めなければなりません。仕事やプライベートの予定を踏まえ、試験日までに必要な学習時間を確保しましょう。
また、試験前に仕事の繁忙期が重なるなど、計画通りに勉強を進められないケースもあります。そのため、早めにスケジュールを立て、可能な限り余裕を持って学習を進めることが大切です。
就職や案件獲得が約束されるわけではない
資格はスキルや知識を客観的に証明するために役立ちますが、取得するだけで必ずしも就職や案件獲得が保証されるわけではありません。多くの企業やクライアントは、資格だけでなく実務経験や実績、コミュニケーション能力など、総合的なスキルを重視する傾向にあります。
そのため、資格だけに頼るのではなく、実務経験を積んだりポートフォリオを充実させたり、複数のアピールポイントを用意しておきましょう。資格取得はひとつのステップとして活用し、自分の強みを総合的に磨いていくことが、就職や案件獲得の成功につながります。
まとめ
データサイエンティストを目指すなら、資格取得を検討することをおすすめします。資格取得を通じて、データ分析やデータベース、AI、数学などの幅広い分野の知識を体系的に学べるため、スキルアップに効果的です。
また、資格は自分の知識やスキルを客観的に証明する手段となり、就職や案件獲得にも役立ちます。この記事で紹介した資格の中から自身のスキルや経験に合ったものを選び、目標に向けてチャレンジしてみてはいかがでしょうか。
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