データサイエンティストにおすすめの資格は？試験の難易度・勉強法を調査！

ビッグデータが登場して以来、大量データを有効活用しようと、多くの企業がデータサイエンティストを採用しています。

ではデータサイエンティストになるために資格は必要でしょうか。
答えは否です。

でも、採用する側は客観的に能力を測れる指標が欲しいんですよね。
企業が求めるのは、データを分析して、有効な施策を実行できるエンジニアです。

当記事では、データサイエンティストの能力を一定計る事ができる、資格について書いていきます。
おすすめ資格やあまり役立たない資格など、SE歴10年の現役目線で解説していきますので一読してみてください。

データサイエンティストが取っておきたい資格の試験一覧

データサイエンティストとして活動していくには、データリテラシーが必要です。
データリテラシーを得るために、おすすめの資格は下記の8つです。

• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• OSS-DB技術者認定試験
• オラクルマスター
• 統計検定
• ディープラーニング検定
• Python3 エンジニア認定データ分析試験
• アクチュアリー資格試験

では詳しく解説していきます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門とよばれ、多くの方が受験されています。
2018年の受験者数は155,928人で、情報処理技術者試験の中でも最も多くの受験者数となっています。

基本情報技術者試験のための勉強法

基本情報技術者試験の勉強方法は、参考書にて知識を習得し、問題集で知識を拡充するのが一般的です。
問題集については、書籍の他に無料の学習サイトを利用するのも良いでしょう。

おすすめの書籍：情報処理教科書 出るとこだけ! 基本情報技術者 テキスト&問題集 2019年版

昔からある、最もオーソドックスな教科書です。
問題も豊富で、これ1冊を3周～5周ほどまわして合格する方も結構います。

これ1冊持っていれば、基本情報技術者試験合格は充分かもしれません。

おすすめの書籍：令和元年【秋期】基本情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集

情報処理試験は、過去問からの出題頻度が割とあります。
過去の問題がそのまま出題されることもしばしばありますので、過去問を制すものが試験を制すと言っても過言ではありません。

基本情報技術者試験を1回でパスするためには、過去問題を多く解くのがポイントですよ。

おススメ学習サイト：基本情報技術者試験ドットコム

https://www.fe-siken.com/

過去問題の解説、過去問をWeb上で解くことができる学習サイトです。
このサイトだけで、基本情報技術者試験合格までいってしまう人もいます。

まずは基本情報技術者試験がどんなものか試すには、持ってこいのサイトです。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、ワンランク上のITエンジニアが受験する資格試験になります。
2018年の受験者数は101,442人で、情報処理技術者試験の中で2番目に多くの受験者数を誇ります。

応用情報技術者試験のための勉強法

応用情報技術者試験の勉強方法は、基本情報技術者試験と同様に参考書にて知識を習得し、問題集で知識を拡充するのが一般的です。

基本情報技術者試験時との違いは、範囲が広くなっているため、多くの知識を習得することが必要となります。

おすすめの書籍：情報処理教科書 応用情報技術者 テキスト＆問題集 2019年版

昔からある、最もオーソドックスな教科書です。
問題も多く掲載されており、広い範囲を網羅してくれています。

応用情報技術者に合格したいなら、持っておいて損はしない書籍です。

おすすめの書籍：令和元年【秋期】応用情報技術者 パーフェクトラーニング過去問題集

応用情報技術者試験になると、参考書の問題だけでは合格は厳しいでしょう。
多くの過去問を解いて、記憶に定着させるのが合格への早道です。

2回、3回と問題集の問題をすべて解いていき、問題の傾向を掴みましょう。

おススメ学習サイト：応用情報技術者試験ドットコム

https://www.ap-siken.com/

基本情報技術者試験と同様、過去問題の解説、過去問をWeb上で解くことができる学習サイトです。

応用情報技術者試験では、過去問道場を有効に使って、多くの問題を解くようにしましょう。

OSS-DB技術者認定試験

オープンソースデータベース（OSS-DB）技術者認定試験とは、大規模システムでも採用されているPostgreSQLを基準とした、データベースの知識を問う試験です。

資格の種類としては、SilverとGoldの二つが有ります。
受験自体はSilverとGoldどちらからでもOKですが、Goldの取得には、Silverの合格が必要となりますので注意が必要です。

Silver

RDBMSとSQLに関する基本的な知識を問われます。
OSS-DBの中でもPostgreSQLを基準としていますので、インストール方法や運用方法についても理解しておきましょう。

Gold

RDBMSとSQLの理解に加えて、PostgreSQLの深い知識が求められます。

内部構造を理解して、データベースの状態からパフォーマンスチューニングができることや、運用時のトラブルシューティングが適切に行えることなどが挙げられます。

OSS-DB技術者認定試験のための勉強法

公式サイト内の「受験対策」を必ず一読しましょう。
公開されているサンプル問題を解くこと、加えて書籍での学習を行うことで知識を習得します。

おすすめの書籍：OSS教科書 OSS-DB Silver

定番の教科書シリーズです。
少し経験のあるエンジニアや、未経験エンジニアにもおススメの一冊です。

おすすめの書籍：徹底攻略 OSS-DB Silver問題集

教科書に掲載されている問題では少し不安な方へ、徹底攻略シリーズの問題集をおススメします。
知識の拡充にお役立てください。

おススメ学習サイト：公式サイトサンプル問題集

https://oss-db.jp/sample

様々な種類の問題を解くことができ、解答と詳しい解説が掲載されています。経験の少ないエンジニアであれば、書籍購入よりも先に、サンプル問題集を解くことをおススメします。

オラクルマスター

OracleDatabase認定資格であるオラクルマスターには、4つのランクがあります。
下から順にBronze（ブロンズ）、Silver（シルバー）、Gold（ゴールド）、Platinum（プラチナ）となっています。

難易度も上に行くほど高くなっており、Gold（ゴールド）以降を取得すると、エンジニアとしてデータベースの知見があると認められます。

注意点として、いきなり難易度の高い資格の受験をすることはできず、Bronze（ブロンズ）から順に資格取得していく必要があります。

Bronze

オラクルマスターの登竜門であるBronze（ブロンズ）の資格認定には、2つの試験に合格する必要があります。
1つはSQL、もう一つはDBAです。

受験にあたりデータベースの知識は必要ですが、OracleDatabaseの経験はなくても書籍や学習サイトにて得られる知識で合格は充分可能です。

Silver

オラクルマスターSilver（シルバー）は、DBAに関する深い知識を問われます。
試験内容は、業務での経験がないとイメージしづらいかもしれません。

独学での試験対策であれば、参考書を充分に読み込む必要があります。

Gold

オラクルマスターGold（ゴールド）は、Silver（シルバー）よりもさらに詳しいDBA知識が必要となります。

加えてGold（ゴールド）の資格認定には、研修受講が必須です。
この研修費用が10万円を超える高額となっているため、個人でGoldを取得するにはハードルが高くなっています。

Platinum

オラクルマスターの最高峰であるPlatinum（プラチナ）は、実技試験と２つの研修受講が必要になります。
深い知識に加えて、豊富な業務経験も必要となります。

オラクルマスター取得のための勉強法

参考書をベースに問題集を解いていくのが定石ですね。
また、無料で良質な学習サイトもありますので、併用して学習に取り組むのが良いでしょう。

おすすめの書籍：図解入門よくわかる最新Oracleデータベースの基本と仕組み[第4版] (How‐nual Visual Guide Book)

図解が多く掲載されていて、初心者でもすっと頭に入ってくる内容となっています。
現場でのエンジニア経験がなく、これからオラクルデータベースの勉強を始める方にもおすすめできる書籍です。

おすすめの書籍：徹底攻略ORACLE MASTER Bronze DBA 12c 問題集［1Z0-065］対応

問題集のおススメは、試験で当問題集とよく似た問題が出題されると評判の徹底攻略シリーズ。
買っておいて損はないと思います。

おすすめの学習サイト：オラクルマスターへの道

http://oraclemaster.info/
Web上で問題を解くことができる無料のサイトです。
2019年7月現在、Bronze DBA 12cとSilver DBA 12cの問題が用意されています。

サイト内には、Oracle実行環境を構築するための手順も解説されていますので、実機での確認を行いたい方は一読の価値有りです。

統計検定

「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
統計検定試験に合格することで、統計学の体系立った基礎知識を身につけていると評価されます。

様々な種類のデータを客観的に分析し、得られた結果から評価／提案する能力は、21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。

4級

「統計検定4級」は、統計に関する基礎の知識が問われます。
表やグラフの見方，確率の基礎と活用の仕方を理解することで、合格に近づくでしょう。

目安として、中学卒業レベルの統計（一般）知識が問われます。

3級

「統計検定3級」は、統計に関する基礎の知識が問われます。
4級と比べて、統計に関する専門用語や表やグラフの種類について問われる範囲が広くなります。

基礎をしっかりと理解することで、合格に近づくでしょう。
統計検定3級は高校卒業レベルの統計知識を問われます。

2級

大学基礎課程（１・２年次学部共通）で習得すべき統計知識が問われます。
仮説の構築と検証を行える統計力を備えている必要があります。

準1級

大学基礎課程（１・２年次学部共通）の統計知識に加え、応用的な統計学の諸手法について問われます。

2019年現在、準1級試験は年一回（6月）のみ、開催されます。

1級

大学専門課程（３・４年次）で習得すべき知識が問われます。
統計検定１級合格には、「統計数理」および「統計応用（少なくとも1分野）」の合格が必要となります。

統計検定取得のための勉強法

統計検定については、あまり多くの書籍は出ていません。
そのため、公式の書籍と問題集を使って学習することになります。

おすすめの学習サイト：統計ＷＥＢ

https://bellcurve.jp/statistics/course/

練習問題を解くことができる数少ないサイトです。
分かりやすい図を使った詳しい解説も掲載されていますので、サイト内を一読することをおススメします。

サイト内に統計用語集もありますので、分からない単語があればサイト内で検索すると良いでしょう。

ディープラーニング検定

ディープラーニングに関する知識を問われます。
ディープラーニング検定は2種類存在し、G検定とE検定に分かれています。

G検定のGはジェネラリストの頭文字をとったもので、ディープラーニングを事業活用する人材を対象とした検定です。
E検定のEはエンジニアの頭文字をとったもので、ディープラーニングを実装する人材を対象とした検定となります。

G検定

人口知能、機械学習、深層学習（ディープラーニング）に関する問いが出題されます。
試験形式が自宅のため、参考書を見ながら解答することが可能ですが、問題数が多いため、基礎知識がないと厳しいでしょう。

E検定

応用数学、機械学習、深層学習（ディープラーニング）から問いが出題されます。
試験内容について、実装問題が多く出題されるようです。

難点はJDLA認定プログラムを受講するのに、費用が掛かることでしょう。
数十万円掛かりますので、会社からの受験料負担がないと厳しいです。

ディープラーニング検定取得のための勉強法

個人的には、g検定は書籍、e検定は学習サイトを軸に知識を習得するのをおススメします。
理由は、体系的な知識の習得には書籍、プログラミングの実装には手を実際に動かす学習サイトがあっているからです。

おすすめの参考書：AI白書2019

著者がIPAで、AIに関する知識を網羅的に学ぶことができます。
豊富な実例や、海外のAI情報まで幅広い知識を習得可能です。

おすすめの参考書：マンガでわかる! 人工知能AIは人間に何をもたらすのか

人工知能、機械学習、ディープラーニングをマンガでわかりやすく解説してくれます。
文字だけだと頭に入ってこない単語も、マンガで読むとスッと入ってきますよ。

おすすめ学習サイト：Aidemy

AIエンジニアのために特化した学習サイトです。
環境構築が不要でWEB上にてプログラミングできます。

『Python入門』『機械学習入門』『ディープラーニング基礎』の3コースは全セッション受講無料となっていますので、最初の基礎を学ぶにはおススメですよ。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

2019年夏より試験開始予定のPython3 エンジニア認定データ分析試験。
2019/8/1現在、開始時期はまだ確定していませんが、主教材として「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」という書籍が、2018/9/19に発売されています。

データ分析試験のための勉強法

現状はPythonの基礎知識と、書籍「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を読んでおきましょう。

おすすめの参考書：Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

公式サイトにて主教材と明確に記載していますので、当試験を受けるなら一読しておきましょう。

試験の割合は、「ライブラリによる分析実践」が67.5%を占めることになりますので、書籍を読んでからは実際にプログラミングに触れておくことをおススメします。

おすすめ学習サイト：Aidemy

『Python入門』コースは受講無料となっていますので、まずは受講してみましょう。
詳しい解説で、AI学習する上ではおススメのサイトですよ。

アクチュアリー資格試験

資格の中でも最難関といわれるアクチュアリー試験。
筆者も保険業界で働いていたことがありますが、東大や京大クラスの方が難しいといってましたので、間違いないでしょう。

ある生保ではアクチュアリー資格を取得していると、通常よりも早く昇進できるようです。

アクチュアリー資格試験のための勉強法

数学の知識、生保・損保・年金の知識、会計・経済・投資理論の知識と広範囲の知識を問われます。

ただ、知名度の低さから学習サイトや専門に教えてくれるスクールが少ないため、基本独学での学習となります。
過去問をひたすら解いて、頭に叩き込みましょう。

おすすめの参考書：弱点克服大学生の確率・統計

最初の取っ掛かりとして、多くのサイトでおすすめされている本書。
演習問題100問で構成されており、何度も解くことで基礎力をつけることができるでしょう。

おすすめの参考書：アクチュアリー試験 合格へのストラテジー 生保数理

第1次試験「生保数理」の対策本です。
試験で出題される問いの学習方法、そして試験問題の解法を定例に解説してくれています。

おすすめの学習サイト：日本アクチュアリー協会（公式サイト）

http://www.actuaries.jp/lib/collection/

公式サイトの過去問です。
定番ですが、過去問を何度も解くことで問題の傾向を把握しましょう。

過去10年分を3周～5周すると、傾向が把握でき、試験時の時間配分も分かってきます。

データサイエンティストに1番おすすめの資格は応用情報技術者試験

データサイエンティストに求められるものは、「大量のデータから仮説をたて、分析検証し、導き出された結果からどのような施策を行えるか」を適切に説明できることです。

ただ単にデータをとって集計した結果を渡すだけでは、データサイエンティストである必要はありません。
今すぐ実施できる施策や中長期目線での経営計画など、確たる数字から論理的な根拠を持って実践に移したい企業は多いのです。

そのため、幅広い知識が求められる応用情報技術者試験の合格者は、データサイエンティストにとって最も最適な資格といえます。

データサイエンティストが資格を取る価値はある？

データサイエンティストになるために求められる知識は多岐にわたるため、難易度の高い資格を取得しておくのは企業側へのアピールになるでしょう。

すぐに勉強すれば取れるような、簡単な資格だと意味がありませんが、当記事で挙げている資格であれば取得する価値は充分にあります。

データベースに関する資格を当記事では多く取り上げていますが、近年はAIを活かしたデータ解析も盛りあがりをみせていますので、PythonやRなどのデータ解析用プログラミング言語を学ぶのも、データサイエンティストになるために有効です。

就職・転職は有利になる？

企業側からみれば、就職者、転職者を判断する際に「資格」という評価指標があれば、その人の技術力について一定の水準を知ることができます。

あなたがIT企業の人事担当であれば、転職者の面接において「応用情報技術者試験」に合格している人と、資格を持たない人では、最初に抱くイメージに差が生まれますよね。

資格が全てではありませんが、データサイエンティストとして採用を目指す際に、判断基準を1つ持てることは、就職・転職を一歩有利に進める事ができるでしょう。

まとめ：データサイエンティストが資格を持つと就職・転職時に有利になる

長くなりましたのでまとめます。

データサイエンティストになるために資格は不要です。
ですが、データサイエンティストとして採用してもらうには、客観的に評価できる資格を持つことが有効です。

データサイエンティストになるために一番おすすめの資格は「応用情報技術者試験の合格」になります。

大量のデータから仮説をたて、分析検証し、導き出された結果からどのような施策を行えるか、考え実践できる力を持つ人がデータサイエンティストになることができます。

この記事を書いた人

ITプロマガジン

ITプロパートナーズはITフリーランスの方に案件紹介をしているエージェントです。当メディア「ITプロマガジン」では、フリーランスの働き方から仕事探しまで幅広い情報を日々発信しています。