データサイエンティストになるには、資格とスキルが絶対必要

「データサイエンティストは21世紀で最もセクシーな職業」って聞いた事がありませんか？

ビッグデータ活用に取り組む企業が増えるとともに、データ分析に携わるデータサイエンスが今注目され、データサイエンティスト資格とスキルに関心が集まっています。それに伴い、データサイエンスのスペシャリストであるデータサイエンティストの求人も増えてきています。日本国内だけでは数万人が不足していると言われています。

希少価値の高い職業として、高収入・高将来性・高柔軟性などのメリットがあります。データ分析を経営に役立てたいと考える企業は増え、データ基盤が重視されることを背景に、データサイエンティストの存在は重要視されるようになってきていると言えるでしょう。

データ分析・活用の専門家であるデータサイエンティストになるには、高度なスキルと専門知識が必要なので、 データ分析・データサイエンティスト資格を取得したらプラスになるに違いないです。

---

データサイエンティストに必要な知識とスキル

1、専門知識

統計データによると、データサイエンティストは高度な教育を受けており、アメリカでは少なくとも68％のデータサイエンティストが修士号を取得し、46％は博士号を取得しています。

データサイエンティストになるには必要な知識の深さを伸ばすには、通常、強い学習能力が必要なため、学歴や資格重視です。データサイエンティストはコンピュータサイエンス、数学、情報科学、統計学などの理系学士号が取得しているのが一般です。研究分野は数学と統計（32％）で、次にコンピューターサイエンス（19％）と工学（16％）が続きます。

2012年以降は日本にもデータサイエンス学部を設立する大学が現れ、 データサイエンス 専攻の修士・博士号が取得できる大学院・研究科も増えています、DX推進の将来に向けて、データサイエンスの重要性やデータサイエンティスト人財の価値が認められていることが分かります。

2、データサイエンススキル

プログラミング

データサイエンスでは、データ分析ツールの少なくとも1つに関する深い知識が一般的に好まれます。実際、データサイエンティストの43％は、統計上の問題を解決するために Rプログラミング言語 を使用しています。Rは、データサイエンスのニーズに合わせて特別に設計されています。Rを使用して、データサイエンスで発生する問題を解決できます。

ただし、Rプログラミング言語を独学で習得するのが難しいです。でも、SimplilearnのRプログラミング言語を使用したデータサイエンストレーニングなど、Rを使い始めるための優れたリソースがネット上にあります。

コーディング

Pythonは、Java、Perl、またはC / C ++とともに、データサイエンスの役割で通常必要とされる最も一般的なコーディング言語です。その汎用性により、データサイエンスプロセスに関連するほぼすべてのステップでPythonを使用できます。さまざまな形式のデータを取得でき、SQLテーブルをコードに簡単にインポートできます。

SQLデータベース

データサイエンティストとしてSQLに習熟している必要があります。これは、SQLがデータへのアクセス、通信、および作業を支援するように特別に設計されているためです。データベースのクエリに使用すると、洞察が得られます。時間を節約し、難しいクエリを実行するために必要なプログラミングの量を減らすのに役立つ簡潔なコマンドがあります。SQLを学ぶことは、リレーショナルデータベースをよりよく理解し、データサイエンティストとしてのプロファイルを高めるのに役立ちます。

データの視覚化などのデータ加工スキル

ビジネスの世界では、膨大な量のデータが頻繁に生成されます。このデータは、理解しやすい形式に変換する必要があります。人々は、生データよりもチャートやグラフの形で画像を自然に理解します。イディオムは「絵は千の言葉に値する」と言っています。

データの視覚化により、組織はデータをより直感的に見られます。新しいビジネスチャンスに取り組み、競合他社に先んじる洞察をデータから得られます。

データサイエンティストは、ggplot、d3.js、FineReport、Tableauなどのデータ視覚化ツールを使用してデータを加工できるスキルが必要です。これらのツールは、プロジェクトからの複雑な結果を理解しやすい形式に変換するのに役立ちます。

非構造化データを処理する能力

収集されたデータの処理はデータサイエンティストの仕事の重要な一部です。

非構造化データは、データベース化ができないため、検索や集計、解析に不向きなデータのことです。

例としては、ビデオ、ブログ投稿、カスタマーレビュー、ソーシャルメディア投稿、ビデオフィード、オーディオなどがあります。これらは、まとめられた重要なテキストです。そして、ビッグデータ活用の多様化、処理技術の発展、IoTデバイスの普及などにともない、近年では非構造化データの分析・活用に注目が集まるようになっています。

今後、さらに多くの企業が今まで使われていない非構造化データの活用に取り組むことが考えられます。したがって、非構造化データを理解して処理するスキルはデータサイエンティストとして、重要な競争力になるでしょう。

3、ビジネススキルとしての洞察力 

データサイエンティストは、統計学、コンピュータサイエンスなどの知識に基づいて、データの収集と分析から、課題抽出、仮説構築、モデルの実証まで広い範囲を担当し、企業が抱える課題をデータの力で解決を目指す仕事です。

データサイエンティストには業界をしっかりと理解し、会社が解決しようとしている業務上の問題を知る必要があります。データサイエンスの観点から、データ活用で問題を解決するできる課題を識別することが重要です。解決する問題がビジネスにどのように影響するかを理解する必要があります。

データサイエンティスト資格おすすめ10選

データサイエンティストになるためにこれだという特定の資格がありません。しかし、統計解析、プログラミング、機械学習などのデータ分析、応用能力とスキルを証明する資格を取得すれば、就職・転職の際のアピールに役立ちます。

わが国において、データ分析に関する資格や統計士資格の種類が多岐にわたり、民間資格や国家資格が数少なくあります。

そこで、今度はデータサイエンティストを目指す方におすすめのデータサイエンス資格10選を紹介します。

1、データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル（DS検定）

DS検定の取得により、データサイエンティストなるには以下の三つの能力が必要：

• データサイエンス力（情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知識を理解し使う能力）
• データエンジニアリング力（データサイエンスを意味のある形に、使えるように実装・運用できる能力）
• ビジネス力（課題背景を理解する上で、ビジネス課題を整理し解決する能力）

についてそれぞれ見習いレベル（プロジェクトを担当できる）の実務能力や知識、また、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を有していることを証明することができます。

出題範囲 ：
スキルチェックリストの3カテゴリ（データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力）の★１（見習いレベル）相当と数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムを総合した範囲。

　　　　　　　　　　（※データサイエンティスト協会からの案内情報です。）

• 資格種類：民間資格
• 難易度：合格率は公表されていません。
• 実施概要：選択式問題、全国の試験会場でCBT形式で開催。CBT四肢択一式90問90分。
• 受験料：一般11,000円、学生5,500円（税込み）
• 受験資格：どなたでも受験可能
• 試験申込日程：2022年4月21日(木)10:00 – 2022年5月31日(火)
• 試験実施日程：2022年6月10日(金) – 2022年6月30日(木)

• 申込：https://cbt-s.com/examinee/examination/datascientist.html　

2、統計検定

統計検定を抜きにしてデータサイエンスを語れないですね。データサイエンティストにとって、統計学が必要となる知識です。

「統計検定」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。

データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための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。日本統計学会は、国際通用性のある統計活用能力の体系的な評価システムとして統計検定を開発し、様々な水準と内容で統計活用力を認定しています。

統計検定はレベル別に4級から1級まで5種類の試験となり、自分のレベルに合わせた試験が受けられます。各レベルの資格取得ための知識を順番に勉強すると、統計のスキルが向上していきます。

また、経済統計、社会統計、公的統計に関する基本的な知識を正確に認識し、公的統計を適切に利用する能力を評価する統計調査士と専門統計調査士の試験もあります。統計検定３級合格程度の基礎知識に加えて、社会人に求められる専門知識・公的統計の理解とその活用能力の修得を評価します。

データサイエンティストを目指す方にとって、統計検定を受検することは選択肢の一つとなるでしょう。特に未経験からデータサイエンティストになりたい方の場合、統計検定資格を持っていることは企業側への大きなアピールとなります。

2022年度　統計検定の実施日程：2022年11月20日　

試験要項は2022年8月中旬に掲載します。

• 実施試験：１級
• PBT受験地（予定）：札幌、東京23区内、立川、名古屋、大阪地域、福岡地域
• 資格種類：公的資格
• 難易度：レベル別で合格率25〜80%
• 受験料：レベル別で3,000円から10,000円まで
• 受験資格：なし    
• 申込：http://www.toukei-kentei.jp/

3、統計士・データ解析士

一般財団法人実務教育研究所の通信講座を修了することで、「統計士」と「データ解析士」の資格を取得できます。受験資格は特になく、初学者向けの内容も多いため、難易度が高くなく、統計学やデータサイエンス実務に関する学習をしたい方にはおすすめのもう一つの資格 となっています。

講座で先生が教えてくれるので、独学のやりづらさもなくて、かなり人気があります。

「統計士」の取得には８ヶ月間の「現代統計実務講座」を受講し、「データ解析士」の取得には４ヶ月間の「多変量解析実務講座」を受講する必要があります。

在籍期間内に報告課題を提出し合格した上で、終末試験の成績が基準点をクリアすると、修了証書と資格が与えられます。

• 資格種類：民間資格
• 難易度：合格率は公表されていません。
• 受験料：講座は約50,000円、入学金は5,000円
• 受験資格：なし   
• 試験日程：通年
• 申込：http://www.jitsumu.or.jp/apply

4、基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験はIPA（情報推進課機構）が実施している情報処理技術者試験の一試験区分です。

IT業界定番の資格であるため、情報修理技術者であるデータサイエンティストになりたいなら、まず取ったほうがいいと思われます。取得すれば、C、Java、Pythonなど基本的知識・技術がクリアしたことが求職の際にアピールできます。

• 資格種類：国家資格
• 受験料：7500円
• 受験資格：なし    
• 試験日程：CBT方式で年2回実施（上期、下期）
• 申込：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html

5、応用情報技術者試験（AP）

上記の基本情報技術者試験に合格したら、次に目指す試験区分です。

APはFEより幅広いIT知識が必要とされ、応用的知識・技術、論理的な回答をアウトプットする能力が問われます。データサイエンスに関わる高度IT人材となるための技術から管理、経営まで、幅広い知識と応用力がバランスよく身につきます。

• 資格種類：国家資格
• 受験料：7500円
• 受験資格：なし  
• 試験日程：年2回（春期、秋期）
• 申込：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html

6、データベーススペシャリスト試験（DB）

データサイエンティストに求められる基礎スキルの1つはデータベースなので、データベースの設計と管理に関する資格を取るべきです。

この試験は先述のAPからさらにステップアップした難易度の高い試験であり、データベースに関して、より高いレベルのスキルを身につけられます。

• 資格種類：国家資格
• 難易度：合格率10％
• 受験料：7500円
• 受験資格：なし   
• 試験日程：年１回（秋期試験）
• 申込：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

7、オープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB Exam）

特定非営利活動法人であるLPI-Japanが実施するオープンソースデータベース技術者を認定する試験です。試験内容はPostgreSQLを基準とした内容となっています。OSS-DB技術者認定資格は、企業から必要とされるデータベース技術者を認定する資格となります。

データサイエンティストには、データを抽出、処理する際に、データベースの設計や開発、導入、運用の技術が求められます。オープンソースデータベース技術者認定資格はこれらの実務技術を学ぶのにとても役立ちます。

この試験を受験することで、データサイエンティストに必要なデータベースの設計、開発、運用などの技術が備わっているかどうかを判断できます。

OSS-DB ExamにはSilverとGoldの二つのレベルがあり、Goldの取得にはSilverの合格が必要です。

• 資格種類：民間資格
• 難易度：70％
• 受験料： 一試験16,500円（税込み）
• 受験資格：Silverには資格がなく、Goldの取得前提としてSilverを保有する
• 試験日程：自由選択
• 申込：https://oss-db.jp/testapp/registration

8、G検定・E資格

日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営する、ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを確認するための試験です。

G検定はジェネラリストを意味しており、ディープラーニング（機械学習の一つ）に関する知識の獲得と事業活用できることが試されます。E資格は、エンジニア向けの資格であり、主にディープラーニングを実装する能力が問われます。

E資格は、エンジニアのための試験で、ディープラーニングの理論の理解し、実装する能力があるかを測るための試験です。機械学習や深層学習はデータサイエンスの核でもあるため、G検とE検はデータサイエンティスト資格のよい選択といえましょう。

• 資格種類：民間資格
• 難易度：合格率60％～70％
• 受験料：G検定一般：13,200円、学生：5,500円（税込）　　　　E資格33,000円、学生：22,000円（税込）
• 受験資格：G検定には制限なし、E資格はJDLA認定プログラムを試験日の2年以内に修了したことが必要。
• 試験日程：G検定年3回、E資格年2回
• 申込：https://www.jdla.org/business/certificate/

9、Python 3 エンジニア認定基礎試験

Pythonは世界中で人気があり、人工知能、機械学習、ビッグデータ、ネットワークインフラ等で中心的に使われています。

Pythonはデータサイエンティストに頻繁に扱うプログラミング言語なので、しっかり学んで、資格を取っておくことをおすすめします。

こちらのPython資格は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している民間の認定試験であり、Pythonを使ったデータ分析の基本知識がが問われます。試験の難易度は初心者向けの基礎的な内容になるため、さほど難しくはありません。データサイエンス資格としては簡単なものです。ソフトウェアディベロップメントなどの職業を目指す方におすすめの資格の一つです。

文法基礎を問う「Python 3 エンジニア認定基礎試験」と、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」があります。また、Pythonエンジニア育成推進協会はPythonZenやPEP 8を学ぶ意識を市場で高めるべく、PythonZenとPEP 8から出題する「PythonZen & PEP 8 検定試験」を無償で提供しています。Python 3 エンジニア認定基礎試験・データ分析試験を受験される前に無料の「PythonZen & PEP 8 検定試験」を受験して、PythonZen と PEP 8の理解度を確認してみるのもいい選択です。

• 資格種類：民間資格
• 難易度：認定基礎試験70％くらい
• 受験料：1万円（税別）　学割5千円（税別）
• 受験資格：なし
• 試験日程：試験日程や申込期日、申込方法、受験料の支払方法は、試験会場によって異なります。
• 申込：https://www.pythonic-exam.com/exam

10、画像処理エンジニア検定

画像処理は多くのデータサイエンティストが日々行う業務なので、ここはデータサイエンティストを目指す方に「画像処理エンジニア検定」をおすすめします。

画像処理エンジニア検定は、CG-ARTS協会が主催する画像処理エンジニア向けの資格です。画像処理に関する開発・設計に必要な知識を問われます。2種類に分かれており、ベーシックは画像処理の基礎知識の理解を、エキスパートは専門知識の理解とそれらを応用する能力を有していることを確認します。

• 難易度：75.8％（ベーシック）、27.3％（エキスパート）
• 受験料：ベーシック5,600円（税込）、エキスパート6,700円（税込）
• 受験資格：なし
• 試験日程：年2回（7月・11月）
• 申込：https://www.cgarts.or.jp/kentei/about/img_engineer/index.html

データサイエンティストが使うデータ分析ツール

資格を紹介する前に、まずはデータサイエンティストが仕事中でよく利用するツールを簡単にご紹介します。

データ分析を主な仕事内容とするデータサイエンティストにとって、ツールをうまく利用するスキルも大事です。データサイエンティストとデータアナリストがデータ分析ツールを使えないのは、兵士が銃を使えないような、あってはならないことです。

• 必要なデータを収集する　⇒　各データベース（Oracle、Access、SAP、SQL Serverなど）
• データを集計・分析する　⇒　BIツール（FineReport、Tableauなど）
• 分析結果を展示・報告する　⇒　BIツール・ダッシュボードツール（FineReport、Motionboardなど）

データを集計・分析ツールを利用する能力は、データサイエンティストが実際に仕事をする時、絶対に必要なスキルと言っても過言ではないでしょう。たとえばBI・ダッシュボードツールFineReportは、社内に散在するマルチソースデータを簡単に統合できます。企業に全局的なデータ利用習慣を形成させ、データベースのインテリジェントな運用の実現をサポートします。

データサイエンティストが分析結果をレポートやダッシュボードなどの資料にまとめて、業務の担当者に提示します。これはデータサイエンティストが必要なビジネス能力の一部と言えるでしょう。

まとめ

データサイエンティスト資格10選を紹介しました。データサイエンティストになるには必須の資格はありませんが、今回紹介した資格を取っておくことで、転職活動や実務でも役立ちます。既に関連するスキルを習得した方は、対応の資格を受験することで自分がどのレベルに達しているかを確認しましょう。

データサイエンティストになりたく、これから勉強しようと思っている方なら、試験範囲や申込方法を確認して、2022年度の資格試験を目指して、勉強を頑張りましょう！

【関連記事】
≫ もう迷わない！データ分析に必要な手法全13選を解説
≫データサイエンスに知らないと損をする書籍、オンライン講座、ブログ50選
≫未経験者必読！データアナリストになる方法を解説