データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選!
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データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選!
資格・スキル
アンドエンジニア編集部
2021.02.11
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

資格を取ることの意味とは?

GO言語の勉強方法は増えている

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」にどん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やり方ですが、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、自分にどん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「弱いところをひとつひとつ補強していく」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。

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スキルを証明するものとして転職の際にアピールできる

データサイエンティストは新しい職業で、雇う側でもどんな人を採用したら良いのかよく分っていないことが多いと言ってよいでしょう。そんなときに、スキルを証明する資格を持っているのは有利です。

そもそも データサイエンティストとは

料金表

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。

データサイエンティストは具体的にどのような業務を行う職種なのでしょうか。一般的な例を以下でご説明します。

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、企業によっても異なります。一般的には、顧客にヒアリングし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しょう。

●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になります。

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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

内容を理解して開発に活用

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

IT系で唯一の国家試験です。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、総合的に学ぶことができます。

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。本試験は、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、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4月と10月の年2回で、午前(選択問題)、午後(応用問題)ともに150分。合計5時間の長丁場になります。

[試験情報] ●資格種類 : 国家資格 ●受験料 : 5,700円 ●合格率 : 23~30% ●運営者 : 独立行政法人 情報処理推進機構(IPA) ●公式サイト : https://www.ipa.go.jp/index.html

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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。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級に合格するくらいの知識・スキルを身につけたいものですが、焦るのは禁物です。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。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 : 3,000円 ●合格率 : 60.9% ●運営者 : 一般財団法人 統計質保証推進協会 ●公式サイト : http://www.toukei-kentei.jp/

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べます

繰り返しになりますが、データでビジネスを活性化するのがデータサイエンティストの役割です。それにはビジネス、とくにマーケティングの知識がなければなりません。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 ●公式サイト : https://www.marke.jp/

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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

training

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、必要とされることがもっとも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ときに欠かせない、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、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、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 : 28,728円 ●合格率 : 非公開 ●運営者 : 日本オラクル株式会社 ●公式サイト : https://www.oracle.com/jp/education/certification/index-172250-ja.html

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 ●合格率 : 78% ●運営者 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 ●公式サイト : https://www.pythonic-exam.com/

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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、新しい資格試験です。

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G検定を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 : 15,000円 ●合格率 : 68.96% ●運営者 : 一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA) ●公式サイト : https://www.jdla.org/

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学べます。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(主にサーバー用として使う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 : 70% ●運営者 :特定非営利活動法人 LPI-Japan ●公式サイト : https://oss-db.jp/testapp/registration

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資格を取るための勉強法

システムなどに活用され注目されるGO言語

残業も多い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。

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、なじ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。

ひとつひと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

週末と休日の勉強が中心になるでしょうが、平日も1時間は時間を工面したいものです。できれば疲れた夜ではなく、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。

つねに「ビジネスへの出口」を意識しながら勉強する

勉強するときは、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

とくにIТがビジネスを加速する勢いが強まっている現在は、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。

日常のエンジニア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ときも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。

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