▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

データサイエンティストに資格は必要？

需要が高まっているデータサイエンティストですが、職に就くための資格は必須なのでしょうか。結論から言うと、データサイエンティストになるために資格は必須ではありません。

しかしながら、資格を取得することには大きなメリットがあります。次では、資格取得によるメリットを紹介していきます。

データサイエンティストに関連した資格を取得することによるメリットは、次のようなものがあります。

・業務に必要なスキル証明になる データサイエンティストに求められるスキルは、数学や統計学などの理論的な分野からプログラミングやデータベース構築などの実用的な分野まで非常に幅広いです。企業への就職や転職を考えた場合、そうしたスキルを客観的に証明できることは大きなメリットです。

関連する資格はそうした各分野の専門家を証明できるものが多いため、データサイエンティストとして即戦力であることの証明にもなるでしょう。

・勉強のモチベーションアップになる 数学・統計学・AI技術は非常に難解であり、独学で学ぶには非常に根気が必要です。特に他職種からデータサイエンティストを目指す場合、勉強のモチベーションを保つことが難しいと感じることもあるでしょう。

その点、資格の取得を目標に勉強を進めることによって、ゴールや勉強の進め方が明確となるため、モチベーションの維持もしやすくなります。例えば、後述するE資格では受験資格に認定講座の修了が含まれているため、資格取得の過程で必ず専門的な教育を受けることができます。

・業務範囲を超えた知識を養える データサイエンティストは多種多様な業界で活躍できる反面、特定の企業に勤めている間はある技術分野に特化した業務になりがちなため、経験分野も狭くなる傾向があります。他社でも通用するデータサイエンティストになるためには、幅広い知識を持つことが望ましく、単に業務経験を積むだけではその達成は困難でしょう。

資格を取得することは、その過程で幅広い知識を身に付けることができるため、知識習得の大きな手助けになると考えられます。

データサイエンティストに関連した資格には、どのようなものがあるのでしょうか。分野別には下記のような種類があります。

・情報処理技術系 ・データベース構築及び運用系 ・数学及び統計学系 ・AI技術系 ・プログラミング系

関連する資格の分野が広範囲にわたっている分、様々な資格がデータサイエンティストとしてのキャリアに活かせる形です。裏を返せば様々な分野のスキルが必要でもあるため、1人前として認めてもらうにはかなりのスキルが必要であるとも言えます。

データサイエンスとは

そもそもデータサイエンスとはどのような職種かご存知でしょうか。データサイエンスとは、アルゴリズムや統計学を駆使してビッグデータを解析し、有益な情報を抽出することです。ディープラーニングを始めとしたAI技術が重要視される現在では、急速に需要が伸びており、職業としてのデータサイエンティストの人材不足も叫ばれています。

ここでは、データサイエンティストの概要を紹介しつつ、資格を取ることの意味を掘り下げていきます。また、国内及び海外の関連資格についても紹介していきます。

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

データサイエンティストの基本的な仕事内容として、データを分析することでビジネス上のメリットを生み出したり、課題を解決することが挙げられます。より具体的には下記のような業務を行う形です。

・課題の抽出 企業が抱えている課題を一通り抽出し、データ分析によって解決に導きたい課題を設定します。どのようなデータを収集すれば良いかもここで決定されます。

・データ収集 設定した課題解決に必要なデータ収集を実際に行う重要なフェーズです。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

・データ分析 収集したデータを分析し、課題解決に向けて必要な情報を抽出します。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計知識が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所とも言えます。場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

・分析結果の報告 分析した結果得られた課題解決に有益な情報をレポートにまとめて報告します。複雑な分析結果を専門外の人間にも分かりやすく説明しなければならないため、コミュニケーション能力も求められます。

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はつらい？実は魅力的な理由・向いている人も解説

データサイエンティストの年収は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることができます。

「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。

データサイエンティストの年収が高めな理由としては、ディープラーニングを始めとしたAI技術や統計学の知識を持ったエンジニアが、市場の需要に対して不足しているためと考えられます。

【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！

国内のデータサイエンティスト関連資格6選

資格取得のメリットや関連する資格の分野が分かったところで、具体的にどのような資格があるかを紹介していきます。まずは国内の関連資格について代表的なものを見ていきましょう。

データサイエンティスト検定は、データサイエンティスト協会が2021年から始めた資格試験です。初学者やこれからデータサイエンティストを目指すエンジニアを対象にした基礎的な試験となっており、

・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3分野が出題範囲となっています。基本的な知識を問う検定のため、現職のデータサイエンティストが受験する必要はほとんどありませんが、これから目指したい方にとっては入門用の資格になるでしょう。

【参考】：データサイエンティスト検定

E資格はJDLAが認定するAIエンジニア向けの資格です。ディープラーニングはもちろん最新のAIに関する応用技術についても出題範囲であるため、非常に高い専門知識が必要な難度の高い資格と言えます。特徴的な点は、JDLAが認定した教育プログラムを修了することが受験資格となっていることで、プログラム自体を有効活用することが合格の鍵です。

プログラム受講費用を含めると必要な費用が10万を超えることもある高額な資格ですが、AI技術を主として使いこなすデータサイエンティストにとって是非とも取得したいところです。合格率は7割を超えていますが、JDLA認定プログラムを無事修了できたエンジニアだけが受験していると考えると、容易な試験ではないことは明らかです。

【参考】：E資格

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

LIP‐JAPANが認定するデータベースに特化した資格です。オープンソースのデータベース管理システムPostgreSQLを基準にした試験であり、データサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースの構築や、運用についてのスキルを証明することが可能です。

試験はレベルに応じてGoldとSilverの2つに分けられ、Silverはデータベースの設計と運用ができるレベル、Goldではコンサルティングができるレベルと認定されます。

難易度としては、スキルレベルを示した「ITSSキャリアフレームワーク」で確認すると、Silverがエントリーレベルのレベル1〜2、Goldがレベル3に相当します。初学者であっても、きちんと学習時間を確保できれば十分に合格を目指せます。

【参考】：OSS-DB技術者認定試験

データスペシャリスト試験はデータベースの設計や運用に関する資格であり、基本情報技術者と同様の国家資格です。国家資格ということもあり難しい資格ですが、同じ国家資格の応用情報技術者試験よりも難易度が高くなっています。

こちらもデータサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースに関するスキルを証明することができるため、非常に重要な資格と言えるでしょう。

データベースをただ設計し、運用するだけでなく、信頼性や安全性を考慮した高品質なデータベースを目指すためのスキルが求められる試験となっています。また、SQLの設計が出題の中心にもなっています。

【参考】：データスペシャリスト試験

統計検定とは、一般社団法人日本統計学会が認定する、統計学に関する知識やスキルを証明する検定試験です。統計学を活用して様々なデータを解析し、顧客のニーズに応える能力を問い、試験はレベルに応じて、1級・準1級・2級・3級・4級に分けられます。

初学者の場合は、統計学の基本的な用語や概念を理解するためにも、まずは4級からチャレンジしてみましょう。行く行くは難易度の最も高い1級が取得できるように目指しましょう。

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。

【参考】：統計検定

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

オラクルマスターとは、日本オラクル社の製品である「OracleDatabase」を取り扱うための技術力認定資格です。認定試験ではデータベースの管理・運用や、SQLに関する問題が出題されます。公的資格ではありませんが、実際はそれに匹敵するほどの効力を発揮する資格です。

試験はレベルに応じて、Platinum・Gold・Silver・Bronzeの4つのグレードから成り立つステップアップ方式です。いきなり上位の試験を受けることはできませんが、Bronzeを飛ばしてSilverから受験することは可能です。

【参考】：ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University

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！

海外のデータサイエンティスト関連資格2選

続いて、海外のデータサイエンティスト関連資格を紹介していきます。全て英語であるため非常に難易度は高いですが、日本からでもCBT形式で受験可能な資格はあり、英語力のアピールに活用できるでしょう。下記でおすすめの国際資格について解説します。

Certified Analytics Professional（CAP）は、INFORMSと呼ばれるアナリティクスやオペレーションリサーチを専門とする国際機関が主催している資格です。資格にアナリティクスとあるように、統計分野を中心とした試験内容となっており、特に「Job Task Analysis（JTA）」がベースになっていると宣言されています。

一般の受験料は695ドルとかなり高額であり、受験資格には学士もしくは修士であることが含まれています。

CBT形式で日本からでも受験できますが、全文英語なため非常に難易度は高いと言えます。しかし、所持しているならば一目置かれることは間違いありません。

【参考】：Certified Analytics Professional

IBMとThe Open Groupが認定するデータサイエンティスト認証制度が、Open CDSです。こちらの資格は試験に合格して取得するものではなく、与えられた課題をこなし、最後にボード・レビューに合格することで取得できるタイプです。認証には3つのレベルがあり、最上位では「著名な」データサイエンティストと認定されます。インテルや富士通も同グループのメンバーであることから、IT関連の資格としても通用するでしょう。

【参考】：Open CDS

資格を取得するための勉強法

前述ではデータサイエンスに携わるための資格について述べましたが、中には難易度が高い資格も含まれています。そのため、以下でおすすめの勉強法について解説していきます。

まず、資格に関連のある参考書を購入し勉強する方法です。データサイエンスを題材にした参考書は多く発刊されており、データサイエンスに関連した分野である統計学や数学、プログラミングの教材について要点を絞って学べます。以下で、おすすめの参考書について紹介します。

■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 RとPythonについてまとめて学習できる1冊です。プログラミング経験ゼロでも読み進めることができ、単語レベルでも詳しく解説されているため、1つ1つの意味をしっかりと理解しながら進めることができます。

▪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：2021/12/9 【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

■大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる データサイエンスの基礎から、パソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析などが丸々1冊にまとまっています。1単元あたり見開き1ページでまとめられているため、とても読みやすい構造になっています。

▪著者：久野遼平，木脇太一 ▪ページ数：256ページ ▪出版社：KADOKAWA ▪発売日：2018/3/29 【参考】：大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

ある程度知識が備わっている方の勉強方法としておすすめなのが、学習サイトや動画サイトでの勉強方法です。無料版と有料版がありますが、様々なプログラミング言語を学べるものから、統計学やPythonを使った機械学習など、データサイエンスの勉強に役立つ教材が多数揃っています。

基礎からしっかりとプロに教わりたい方は、オンライン講座や専門スクールに通う方法がおすすめです。自己解決ができなかった問題をプロに直接質問できる環境は、正しく知識をつけていくことに繋がります。

データサイエンティストがなくなる可能性は？

近年、非常に需要が高まっているデータサイエンティストですが、なくなってしまう可能性はあるのでしょうか。結論から言うと、なくなる可能性はかなり低いと言えます。

データサイエンティストが主に取り扱うビッグデータの活用は、どのような業種であってもビジネス拡大のために必要不可欠です。ビッグデータは、IoT技術が浸透することによりますます増加していくため、データサイエンティストが不要となることはまずないと言えるでしょう。むしろ今後さらに人材不足が加速すると考えられるため、より需要は伸びていくと考えられます。

データサイエンティストを目指すなら資格取得も考慮に

本記事で述べたように、データサイエンティストにとって関連した資格を取得することは、自身のスキルアップだけでなく対外的なアピールにもなります。難易度の高い資格が多く、初学者にとっては厳しいかもしれませんが、合格を目標に勉強すればデータサイエンティストとしての実力を磨くことができるでしょう。

キャリアパスとして転職を目指す場合は、面接時に資格を取得しておくことで周りに差をつけられるでしょう。しかし、資格を活かせる企業を探すのには、かなりの労力がかかります。

そこでぜひご活用いただきたいのがマイナビIT エージェントです。

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