データサイエンティストにおすすめの資格7選!難易度や勉強法も解説
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データサイエンティストにおすすめの資格7選!難易度や勉強法も解説
資格・スキル
アンドエンジニア編集部
2022.11.17
この記事でわかること
データサイエンティストには統計学、IT、ビジネスの知識が必要である
資格取得を通じて、幅広い知識を身につけ、データをビジネスに役立てる力を養うことが重要
資格の勉強とともに、日頃の業務をデータサイエンティストの視線で見る癖をつけよう

データサイエンティストに資格は必要?

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データサイエンティストになるうえで「何かの資格を取る」ことは、とても重要です。ここでは、そもそも資格を取ることにどのような意味があるのかについて、いくつかのポイントに分けて解説します。

体系的な知識を得て、データサイエンティストの概要を理解できる

資格取得のための勉強をすることで、データサイエンスについて体系的な知識が得られます。

データサイエンティストとはデータとビジネスを結びつける仕事で、理系(統計学とIT)と文系(ビジネス)の幅広い知見とスキルが要求されます。これらを実務の中で必要に応じて修得していくのも地に足の着いた方法ですが、それではなかなか全体像がつかめません。

基礎的ではあっても体系的な知識を得ることで、バランスの良い判断ができるようになります。あちらこちらに穴のある実務経験で生じがちな、間違った方向に力を注ぐリスクを回避できます。

自分に不足しているスキルを補える

データサイエンティストという職業の概要を理解することで、自分にどのようなスキルが不足しているかが分ります。統計学・プログラミング言語・機械学習・ディープラーニング・マーケティングなど、データサイエンティストに必要とされる知識の「弱いところを1つ1つ補強していく」というつもりで勉強しましょう。

データサイエンティストといっても、これらすべての分野でスペシャリストになることはできませんが、基本的な知識やスキルは必要です。

スキルの証明として転職時にアピールできる

データサイエンティストは比較的新しい職業のため、雇う側でもどのような人を採用するべきか明確になっていないこともあるかも知れません。そういった場合に、スキルを証明する資格を持っていることで採用されやすくなるため、大変有利です。

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そもそも データサイエンティストとは

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データサイエンティストは、データから必要な情報を収集・保存し、活用する職業です。また、統計などの情報科学理論を活用して企業が抱えている課題を分析し、解決に導く役割もあります。ビッグデータ分析を希望する企業から需要が多く、その専門性から高い年収が見込まれる注目の職業です。

では、具体的にどのような業務を行う職種なのでしょうか。一般的なデータサイエンティストの仕事内容や年収例を以下でご説明します。

データサイエンティストとは?おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容は、企業によって異なります。一般的には、顧客にヒアリングした課題の洗い出しと優先順位の決定を行います。そして、問題点を明確化し膨大なデータの中から活用できるものを選択、収集・保存、提案をするのもデータサイエンティストの大事な業務です。

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収については、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることでイメージを掴みやすくなります。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト(特定技術(DB・NW・セキュリティ等))を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このように、データサイエンティストは比較的高収入が期待できる職種であると分かりますが、その分それに見合うスキルが求められるため、採用後も技術を磨いていく必要があります。

【参考】:マイナビエージェント職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月~2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】:IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別(P7) 【参考】:民間給与実態統計調査-国税庁

データサイエンティストとは?気になる市場性や年収を解説!
未経験からデータサイエンティストになるには?必要なスキルを解説

データサイエンティストに必要なスキルとは

データサイエンティストには多くの知識が必要不可欠です。下記で具体的にご紹介します。

●PythonやR言語などのプログラミングスキル ●データベースの知識とスキル ●機械学習の知識とスキル ●ビジネススキル(マーケティング等)

膨大なデータを扱うデータサイエンティストになるには、分析以外にもビジネスにおける問題解決のスキルなども必要です。

データサイエンティストには3つのスキルが必要?年収や資格も解説

データサイエンティストの基礎知識を身につける資格3選

ここでは、データサイエンティストの必須知識である、IT・統計学・ビジネス(マーケティング)の基礎を学べる資格を3つご紹介します。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能を持ち、実践的な活用能力を身に付けた者を証明する国家試験です。特定のソフトウェアに関する試験ではなく、情報技術(IT)の背景・原理・基礎的技能について、学習するうえで総合的に身に付きます。

情報をビジネスに結びつけるデータサイエンティストは、まさに「情報技術者」そのものです。本試験を受けるうえで、統計学・データベース・ネットワークから、プロジェクトマネジメントや経営戦略まで、データサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶことができます。

試験は上期と下期に分かれ年2回実施されており、午前(選択問題)と午後(応用問題)の2部構成で各150分ずつあるため、合計5時間の長丁場になります。難易度としては4人に1人の合格レベルなので、やや高く感じるかも知れませんが、ITエンジニアの登竜門と言われる資格であり、多くのエンジニアが取得しています。

■[試験情報]

●資格種類 : 国家資格 ●受験料 : 7,500円 ●合格率 : 30~40%(令和4年上期) ●運営者 : 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA)

【参考】:IPA情報処理推進機構ー基本情報技術者試験(FE) 【参考】:IPA情報処理推進機構ー試験結果情報

基本情報技術者試験とは?資格のメリットや学習方法を解説!

統計検定4級

統計検定4級は、データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な場面での活用力を試す試験です。

統計学はデータを正しく解釈するために欠かせない知識です。まず、統計検定4級を取ることで、統計の基本的な用語や概念を理解しましょう。入門者向けの試験であるため、合格率は2021年度で約70%と高めです。難易度はそこまで高くはないので、取得して損はありません。

データサイエンティストとして活躍するためには、将来は統計検定準1級に合格するほどの知識・スキルを身につけたいものですが、焦りは禁物です。一歩一歩力をつけていきましょう。

試験は毎年6月と11月の年2回実施されます。出題形式は4〜5肢選択問題(マークシート)で、試験時間は60分です。100点中70点以上で合格です。

■[試験情報]

●資格種類 : 日本統計学会認定資格 ●受験料 : 5,000円(学割価格3,500円) ●合格率 : 72.8%(令和3年6月試験時) ●運営者 : 一般財団法人 統計質保証推進協会

【参考】:一般財団法人 統計質保証推進協会ー統計検定4級 【参考】:一般財団法人 統計質保証推進協会ー受験データ

マーケティング・ビジネス実務検定C級

マーケティング・ビジネス実務検定は、マーケティングの定型業務をこなすために必要な知識があるかどうかを試す試験です。市場細分化、標的市場決定、マーケティングリサーチ、消費者行動などの基礎が学習するうえで身に付きます。

データでビジネスを活性化するためには、ビジネスの他、特にマーケティングの知識が必要不可欠です。2005年にスタートした「マーケティング・ビジネス実務検定」を取ることで、特定の業界にとらわれないマーケティング知識を総合的に身につけることができます。A~C級まで3つのレベルがありますが、まず難易度が易しいC級を取得してマーケティング研究の足掛かりにしましょう。

試験科目は「マーケティング知識(130分)」と「マーケティング事例(45分)」の2つで、80%の正解が合格基準です。

■[試験情報]

●資格種類 : 民間資格 ●受験料 : 5,700円 ●合格率 : 非公開 ●運営者 : 国際実務マーケティング協会

【参考】:国際実務マーケティング協会ー各級の詳細

データサイエンティストとしての基本スキルを身につける資格4選

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データサイエンティストの概要が理解できたら、実務で役に立つスキルを証明できる資格にもチャレンジして実力をつけていきましょう。さまざまな資格がありますが、ここでは必要とされることが多いスキルを養える資格を4つご紹介します。

ORACLE MASTER Bronze DBA

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が提供する「Oracle Database」を扱う技術力を認定する資格です。

企業データを活用する際に欠かせない、データベースの基礎知識を体系的に身につけることができる資格であり、データベースの概念・アーキテクチャ・運用を理解して、実務でのオペレーションができるようになります。

資格名のDBA(DataBase Administrator)とはデータベース管理者のことを示しており、DBAとして必要なデータベースの作成、保守運用のスキルを学べることを意味します。Bronze(ブロンズ)は資格のランクであり、この上にシルバー・ゴールド・プラチナのランクがあります。ステップアップ方式なので、いきなり上位の試験を受けることはできません。

■[試験情報]

●資格種類 : 民間資格 ●受験料 : 29,400円 ●合格率 : 非公開 ●運営者 : 日本オラクル株式会社

【参考】:日本オラクル株式会社ー試験詳細

オラクルマスターシルバー取得のメリットは?転職で年収アップを狙える!

Python 3 エンジニア認定基礎試験

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試験で、Python3に関する基礎的な知識と文法に関する基礎知識を問います。Pythonはデータの整形整理などに必須のプログラミング言語で、データサイエンティストには必須とされています。この資格を取ることで、Pythonの基本的なスキルを身に付けることができます。

試験では、40問の選択問題を60分以内に解答する必要があります。マウスで回答し、試験結果がその場でわかるようになっています。

■[試験情報]

●資格種類 : 民間資格 ●受験料 : 10,000円(学割5,000円) ●合格率 : 75% ●運営者 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

【参考】:一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ーPython 3 エンジニア認定基礎試験 【参考】:一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ーPython動向と試験の活用法

Python3エンジニア認定データ分析試験とは?勉強方法や難易度を解説

G検定

G検定(ジェネラリスト検定)とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する資格試験で、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に活用する能力があるかを検定します。2017年に第1回の試験が行われた、比較的新しめの資格試験です。

G検定の上位資格として、ディープラーニングの実装スキルを証明するE資格がありますが、まずはG検定の合格を目指しましょう。エンジニアからデータサイエンティストを目指す人は、G検定とE資格を取ることで、AI分析の業務を体系的に学ぶことができます。

■[試験情報]

●資格種類 : 民間資格 ●受験料 : 13,200円(学生5,500円) ●合格率 : 65.1%(2022年度) ●運営者 : 一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)

【参考】:一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ーG検定とは 【参考】:一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ー資格試験について

G検定とは?試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

オープンソースデータベース技術者認定試験

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・導入・運用の基本スキルが本資格を学習するうえで身に付きます。オープンソースのデータベースソフトウェアであるPostgreSQLを基準とした試験です。

試験を開催するLPI-Japanは、日本での Linux(主にサーバ用として使うOS)の技術力の普及と、ITプロフェッショナルの育成のために設立されたNPOです。

■[試験情報]

●資格種類 : 民間資格 ●受験料 : 15,000円 ●合格率 : 非公開 ●運営者 :特定非営利活動法人 LPI-Japan

【参考】:特定非営利活動法人 LPI-Japanー受験のお申込み

資格を取るための勉強法

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残業も多いITエンジニア業務の中で資格取得の勉強を続けるのは簡単ではありませんが、何とか時間を見つけて勉強を持続・継続していくことが必要です。ここでは、資格取得のための勉強法について触れていきます。

最初から難関資格を目指さない

基礎力に自信のある分野は別として、馴染みの薄いジャンルの資格は、最初から上級ランクの資格を目指さずに、まずはベーシックなランクを確実に取得することを心がけましょう。1つ1つの成功体験が、次の資格へのチャレンジ精神をかき立ててくれます。

週末の活用は大事だが、平日も1時間は勉強に当てる

仕事が忙しい社会人の場合は、勉強は週末や休日が中心になるかも知れませんが、なるべく平日も1時間は学習時間を確保したいものです。ポイントとしては、疲れた夜ではなく、朝の新鮮な頭で新しい知識を吸収すると、効率よく勉強が捗るでしょう。

常にビジネスへの出口を意識しながら勉強する

勉強する際は単に新知識を仕入れるのではなく、データサイエンティストとして、その知識がビジネスにどう結び付くのかを意識しながら学びましょう。

特にIТがビジネスを加速させる勢いが強まっている現代は、ITとビジネスの新しい関係を示唆する世の中の動きにアンテナを張りながら学習することが重要です。

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日常の業務をデータサイエンティスト的な視線で見る

資格の勉強のときだけでなく、現在の日常業務でもデータサイエンティストの視線で見るクセをつけましょう。プロジェクトに参加する際も、PMやクライアントの問題意識を理解するように心がけることが大切です。

書籍を使って勉強する

しっかりとした勉強時間の確保が難しい場合は、書籍を使って独学で勉強をする方法もあります。ただし、いきなり上級者向けの内容に手を出しても理解が追いつきにくいので、自分のレベルに合った本を選ぶようにしましょう。

ここでは、資格取得におすすめな問題集をご紹介します。自身のIT知識のレベル確認や勉強に割くことができる時間などを明確にして挑みましょう。

■AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出] 右も左も分からない初学者におすすめの参考書です。データ分析を通じた課題解決のプロセスを順を追って幅広い観点からまとめており、読み進めやすい1冊です。

▪著者:大城信晃,マスクド・アナライズ,伊藤徹郎,小西哲平,西原成輝,油井志郎 ▪ページ数:320ページ ▪出版社:技術評論社 ▪発売日:2020/12/21 【参考】:AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]

■実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得 プログラミングの経験がなくとも、データサイエンスに関する知識を学べる参考書です。1つ1つの単語について詳しく記載されているため、単語帳で覚える感覚で学ぶことができます。

▪著者:辻真吾,矢吹太朗 ▪ページ数:400ページ ▪出版社:講談社 ▪発売日:2021/12/09 【参考】:実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得

資格を取得して仕事に有効活用しよう

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いかがでしたでしょうか。本記事では、データサイエンティストを目指す方に向けて、就職に役立つ資格をピックアップし解説しました。

しかしデータサイエンティストというポジションは、近年需要が高まりつつあるものの、企業によっては未だ浸透していない職業かもしれません。そのため、ご自身で企業探しをする際には、なかなか理想の企業が見つからない場合もあるでしょう。

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