## オープン系プログラマーとは？

オープン系プログラマーとは、**オープン系システムで稼働するアプリケーション開発を担当し、主にソフトウェア製造とデバッグ・テストを担当します。**ここでいうオープン系システムとは、UNIX/Linux/Windows等のx86プロセッサで稼働する環境を指します。

したがって、ソフトウェア開発の際はオープンソースプログラムを転用したり、必要なシェルスクリプトを取り入れてアプリケーション実行環境と合わせて実装していきます。

### 使用するプログラミング言語

オープン系プログラマーには、「C++」での開発が必要とされることが多く、OSをまたいで共通使用するには「Java」を利用することもあります。オープン系開発の特徴は開発環境には多種多様なパターンがあるという点です。

そのため、Windows上の開発なら「C#」「VB.net」を用いて開発するといったように、複数の言語に精通しているプログラマーは自ずと需要が高くなります。

### オープン系プログラマーの年収

オープン系プログラマーの年収は、「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344万円、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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、オープン系プログラマーは一般平均年収と比較すると、年収に幅があることが分かります。

オープン系プログラマーは現場で用いる様々な言語を身につけ、多種多様な要求に答えられるようにスキルアップを目指すことで、より高収入を目指せます。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)
【参考】：[組込みソフトウェア技術者試験(ETEC)](https://www.jasa.or.jp/etec/)

プログラマーには、オープン系以外にもWeb系・汎用系・組み込み系など、担当する仕事によって種類がいくつか分けられています。プログラマーの分類は多岐に渡り、細分化されているため需要が高まっています。ここでは、種類別に特徴を紹介します。

オープン系プログラマーと同様に、Web系のシステムはWeb系プログラマーが担当します。Web系プログラマーの主な業務内容は、スマートフォンやPCで動作するWebクライアントを活用して業務端末として表示・操作させたり、Web表示の電子商取引やショッピングサイトを構築したりします。

開発は、主にHTMLやJavaScript/VBScript等やJavaやPHPを用いて、アプリケーションを開発しサーバー側で実行させます。

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汎用系プログラマーとは、汎用機と呼ばれる汎用系システム上で業務アプリケーションをCOBOLやPL/IやRPGで開発したり、科学技術計算用にFORTRANやPL/Iを用いて計算処理をさせるものです。これまで大規模システムを中心に、大手企業や官庁系システムに多数採用されていました。

現在は開発したアプリケーションのメンテナンス作業を中心に引き続き需要があり、新規システム開発やシステム移行時にはその経験者がプロジェクトに求められることが多くなっています。

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ゲーム系プログラマーとは、ゲーム処理のプログラムを担当する職種です。具体的には、シナリオライターと連携し、キャラクターの動作やBGMを連携させるものが多いです。

特にスマートフォンで動作するゲームアプリケーションは、**遊休時間の活用のため爆発的に需要が伸びています**。開発は主にスマートフォンのOSであるiOSやAndroidの開発環境を用いてSwiftやUnityを用いて効率的に開発していきます。

各プログラマーはゲームディレクターに従い、全体の進捗を調整しながら仕上げていきます。

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### 制御系・組み込み系プログラマー

制御系プログラマーは機械や装置をコンピュータ制御するもので、*C言語やアセンブリ言語等で制御に必要なセンサー入出力を行い論理制御します。*

組み込み系プログラマーは、コンピュータシステムを動作機器に組み込んで活用する形式を取り、C言語やC++あるいはJavaを用いて機能を実装したり、外部ネットワークとの通信を行ったりします。

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通信プログラマーは、ネットワーク機器を実装するために*ソフトウェアモジュールを開発したり、ネットワーク機器のアクセスプログラムを開発したりします。*

また、ネットワーク機能をソフトウェアで実装することが増えてきていますので、TCP/IPやVPNあるいはパケットフィルター等の機能をオープン系OS上にプログラミングしたり、通信プロトコルのトレースを行ったりします。

**開発はC言語やC++およびJavaが多く用いられますが、通信規約やプロトコルに精通している必要があります。**

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## オープン系プログラマーに求められる要件は？

オープン系プログラマーはソフトウェアエンジニアになりますので、ソフトウェア開発知識が求められます。しかし、近年ソフトウェアモジュールは、自社で全て開発するのではなく、*オープンソースプログラムを転用したり、ジョイント開発したりすることも増えています。*ここでは、オープン系プログラマーに求められる要件を見ていきましょう。

### オープン系プログラマーに求められるスキル

オープン系プログラマーは、主としてソフトウェア開発の製造工程(プログラミング)とテスト工程(単体・結合)を担当します。そのため、採用したプログラム言語の特徴を理解した記述が求められます。プログラミングの際は、詳細設計で記載されている内容を理解し、記述する必要があります。

そのため、**所定の手続きと機能実装を正しいロジックとして反映していく実装スキルが必要となります。**また、テスト工程では処理結果の妥当性が判断できるデバッグ能力が必要となります。

特に自身の作成したコード以外のライブラリをオープンソースから転用する場合は、オープンソースソフトウェアの機能や実装を正しく理解する必要があるでしょう。同様にプログラムの保全性を高めるために適切なモジュールを選択する必要もあります。

### オープン系プログラマーに求められる資格

オープン系システムでは、稼働環境となるOS認定がLinuxやWindows向けに提供されています。開発言語単位での認定が設定されていることもあり、多岐にわたる認定制度が設けられています。また、ネットワークやDBにおいても各種用意されており、担当するシステムによっては認定資格の優先度が変わるでしょう。

ここでおすすめするのは、情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の1つである応用情報技術者試験です。

応用情報技術者（AP）はアプリケーション開発全般の理解と設計・開発・テスト・導入の一連の流れが理解できる技術者を想定しています。応用情報技術者試験に合格することにより、プログラマーの上位技術者として全体の工程を理解し担当できることが証明されます。

【参考】：[LinuC認定制度](https://linuc.org/)
【参考】：[Android技術者認定試験](http://ace.it-casa.org/ace/learn/)
【参考】：[マイクロソフト認定制度](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/)
【参考】：[情報処理推進機構(IPA) 情報処理技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

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### システムエンジニア（SE）との違い

**システムエンジニアは顧客の要求を要件化し、設計・開発・テスト・導入の一連の流れを担当します。**そのため、プロジェクトサイクルの理解が求められます。プログラマーは、システムエンジニアの作成した設計フェーズの成果物である概要設計と詳細設計に基づき、開発工程でソフトウェアモジュールの製造を担当します。

そのため、詳細設計の工程への関与とコミュニケーションが求められます。さらに、製造したソフトウェアのテスト工程で単体テストおよび結合テストを主導します。そのため、プログラムデバッグにより正しい結果が得られることを確認していきますので、テスト工程での正確性が求められます。

## オープン系プログラマーの将来性

現在、プログラマーに求められる職種がどんどん細分化されてきているため、要求されるアプリケーションに追従していく姿勢が求められるでしょう。ここでは、オープン系プログラマーの将来性について触れていきます。

プログラマーの求人は、将来性が高い市場向けに活性化しています。具体的にはAI分析やIoT、あるいは自動制御については市場予測も高く求人が増えています。したがって、**該当領域で求められるプログラミング言語をマスターし、アプリケーション知識を高めることによって、市場に求められるプログラマーとなるでしょう。**

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## オープン系プログラマーのスキルを高めてチャンスをつかもう

オープン系プログラマーに必要とされるのは、汎用性の高いプログラム言語であるC言語やC++、あるいはJavaを中心としたプログラミング能力です。よって、より市場性のあるAI分析やIoT、あるいは自動制御で求められるアプリケーション要件を学ぶと、チャレンジの幅が広がります。

現在日本では、デジタルトランスフォーメーション（DX）により、あらゆる業種でITによる働き方改革が進んでいます。そのため、プログラム言語スキルに加えて新規要求への対応力向上により、新しいニーズにも対応できるプログラマーあるいは全体工程に関与するシステムエンジニアへと、活躍の場が広がるでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)です。 

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オープン系プログラマーとは、オープン系システムを担当するエンジニアを指します。主な仕事は、開発工程のプログラミング、およびテスト工程のテスト・デバッグの担当です。使用言語は汎用性がありますので、市場拡大が続くAI分析やIoTあるいは自動制御でのニーズが高まっています。

オープン系プログラマーとはオープン系システムを担当するプログラマーを指します

オープン系プログラマーは開発工程とテスト工程でプログラム製造とテスト作業を担当します

オープン系システムでの開発経験は、市場拡大が続くAI分析やIoTあるいは自動制御の領域にも生かせます

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オープン系プログラマーとは？Web系・組み込み系との違いや年収を解説

## データベースエンジニアはきついって本当？その理由とは

データベースエンジニアは、ITエンジニアの中でもITインフラの根幹を担う、専門性の高い職種です。SEやインフラエンジニアなど他のエンジニアから、データベースエンジニアへの転職を考える方もいるのではないでしょうか。

しかし、データベースエンジニアはきついという意見も見受けられます。*他の職種のエンジニアでも、職種の内容や特徴によってきついと感じることがあるものですが、データベースエンジニアは一体どのような点がきついのでしょうか。*

## データベースエンジニアにはきついこともあるが、やりがいもある

データベースエンジニアは、開発プロジェクトの中でも重要なデータベースを扱うという責任を持ち、高度なデータベースのスキルも必要とされる難しい仕事であることは確かで、それがきついというのも頷けます。

**しかし、その一方でやりがいも十分あり、専門性が高くなれば年収のアップも見込める職種です。**この記事では、データベースエンジニアの仕事内容や年収を説明し、具体的にきついと言われる理由について解説します。

そして、データベースエンジニアとして働くやりがいや、どのような人がデータベースエンジニアとして活躍できるのかについても説明していきます。

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## そもそもデータベースエンジニアとは？

データベースエンジニアは、あらゆるシステムやソフトウェアにとってなくてはならないデータベースを扱うエンジニアです。ここでは、その仕事内容や将来性、年収などについて説明します。

### データベースエンジニアの仕事内容

データベースエンジニアは、データベースの専門家です。Microsoft SQL ServerやOracle Databaseなどのデータベースソフトウェアを使用してデータベースの設計・開発や、運用・管理を行います。

*1.データベースを設計・開発する*
開発するシステムが要求するデータベースの設計や開発を行います。データベースは顧客の業務内容や環境に即したデータを扱うため、顧客企業の詳しい業務フローを確認し、時には業界の専門用語や専門知識についても理解を深めながら、必要なテーブルや項目（カラム）などを洗い出して行きます。

システムに必要なデータ要件が揃ったら、データの定義表を作成して重複チェックなどデータベースの正規化を行い、ER図（エンティティ・リレーションシップ図）を作成して、データベースを構築します。 

*2.データベースを運用・管理する*
開発したデータベースが正しく動くように運用・管理します。データベースのアクセス権限の管理や、定期的なデータのバックアップ、データベースの最適化や効率化などが主な仕事です。

データベースへの不正侵入やデータ窃取を防ぐためのセキュリティ対策もデータベースエンジニアの重要な役割です。

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### データベースエンジニアの将来性

インターネットサービスの普及や、AI・IoTなどのIT技術の発展が進む中で、ビッグデータの活用が盛んになり、そのデータを格納するためのデータベースは、今後ますます重要性を増すと考えられます。

**社会全体としてデジタル人材の不足が懸念されている背景もあり、データベースエンジニアは将来性のある職種であると言えます。**

これからのデータベースエンジニアは、従来のデータベーススキルに加えて、クラウドやビッグデータ、ディープラーニングなどの技術に対応できるように幅を広げることで、さらに重宝されるでしょう。

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### データベースエンジニアの年収

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は424万円、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ベースエンジニアは一般平均年収と同等か、やや高めであることが分かります。

*データベースエンジニアは、他のデータベースエンジニアよりも多くのデータベース製品を扱えたり、AI開発などデータベース以外の幅広いスキルや知識も身につけることで、より高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## データベースエンジニアがきついと言われる理由

データベースエンジニアがきついと言われるのは一体何故なのでしょうか。ここでは、その理由を具体的に見ていきましょう。

データベースは企業の貴重な財産とも言える顧客情報や企業機密などのデータを格納するものです。データベース設計の不備のためにシステムがダウンしたり、データの不整合や損失が発生すると、企業は大きな損失を被ります。また、個人情報の流出などがあれば、企業にとって重大なインシデントとなります。

*そのため、データベースエンジニアはデータベースの設計から運用まで常に慎重さと正確さが必要であり、セキュリティ対策も考慮しなければならない責任の重い仕事です。*これが人によっては大きなプレッシャーになり、きついと感じられる理由でしょう。

### 大切な仕事なのに注目を浴びにくい

データベースエンジニアは問題なく稼働することが前提と考えられがちで、その正常稼働を担うデータベースエンジニアの仕事は、システム開発担当エンジニアに比べると成果が見えにくく、縁の下の力持ちといったようなポジションです。

*地道にデータベースを設計・構築し、稼働が始まれば正常な稼働のためにログ監視業務やメンテナンスを行うなど、周囲に気づかれにくい大切な仕事を行います。*そのため、いわゆる裏方の仕事に魅力を感じない人にとってはきつい仕事と言えるかもしれません。

### データベースエンジニアはチームに1人であることが多い

*データベースエンジニアは、プロジェクトの中でデータベースの専門家として1人でデータベース関連の業務に携わることがほとんどです。*そのため、データベースに関連するタスクが重なると激務となり、残業が多くなる場合もあります。

また、周りがシステム開発メンバーばかりで、データベース担当が1人という環境では孤独に感じることもあるでしょうし、リーダーもデータベースに詳しくなく、データベースに関して相談できる相手がいないというケースもあることから、データベースエンジニアはきついと言われることがあるようです。

## データベースエンジニアとして働くやりがい

データベースエンジニアとして働く中には、きついことばかりではなく、それらを上回るようなデータベースエンジニアならではのやりがいもあります。

### チームの主要メンバーとして活躍できる

データベースエンジニアは、システムの根幹を担うデータベースの設計・開発を行うため、プロジェクトの当初からシステムの設計に深い関わりを持つことになります。そのため、開発のメンバーとのやりとりも多く、場合によっては必要なデータの洗い出しのため顧客へのヒアリングも行うこともあります。

**このように、データベースエンジニアはチームの主要メンバーとして動くやりがいを感じられるでしょう。**

### 重要な仕事や規模の大きな仕事に関わりやすい

データベースエンジニアは規模の大きい案件に関わることもあります。時には、政府関連団体の機密情報を扱う案件や、銀行や証券会社のように重要かつ膨大なデータ処理を行うデータベースを担当する案件もあるでしょう。

*責任は重大ですが、その分やりがいも大きく、仕事を通して社会的な貢献を果たす達成感を得ることもできます。*

### 良いデータベースを作れば効率化や企業の業績アップに繋がりやすい

データベースには、顧客情報や、企業の運用に伴って蓄積される営業データなど、活用することにより企業の業務改善に役立ったり、企業の利益に繋がったりするデータが格納されます。

*そのため、自分が行うデータベースの運用管理が、企業にとって貴重な財産であるデータを積み上げていると感じられることが、大きなやりがいの1つでもあります。*

### 業務の幅が広く新しいIT技術にもアプローチできる

データベースエンジニアは、常に進歩する最新のデータベース製品や、新しい運用方法を身につけていくことができます。

また、データベースに関連するIT技術として、ビッグデータを活用したデータサイエンスや、あらゆるモノがインターネットにつながるIoTなどが発展を続けています。

*最新IT技術に興味があり、向上心に溢れる人であれば、このような最新のIT技術に触れやすいデータベースエンジニアにやりがいを感じることでしょう。*

## データベースエンジニアとして活躍できる人とは

どのような人がデータベースエンジニアに向いているのでしょうか。データベースエンジニアに興味があるけれど、自分に合う職種かどうかの判断に迷う人のために、データベースエンジニアとして活躍できる人の特徴について解説します。

### 長期的計画を立てて将来を見据えた仕事ができる人

データベースエンジニアには、システムが正常に運用するよう、正確で緻密なデータベース設計が求められます。

また、データベース構築の際に、システムが稼働を開始した後でデータの不整合を起こすリスクがないかをあらかじめ想定する先見性も必要とされます。

**そのため、綿密で長期的な計画を立ててプロジェクトを進めることができ、先々に考えられるトラブルを予見したり、将来を見据えた仕事ができる人は、データベースエンジニアに向いていると言えます。**

データベースエンジニアの業務は、日々、問題解決を求められる仕事でもあります。システムとデータベースの連携がうまくいかなかったり、データ処理が遅いなど、多くの課題と向き合うことが必要になります。

その問題解決には、データの流れを追ったりデータベースの設計を再確認したりするなど、地道で根気がいる調査が必要な場合も多いです。*そのため、問題解決能力が高い人や、問題解決に楽しさを感じられる人はデータベースエンジニアに向いているでしょう。*

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### 勉強が好きで向上心がある人

IT技術は日々進歩を続けており、データベースが管理・蓄積するデータは、IT技術とは切り離せない関係を持っています。*データベースだけでなく、IT技術の進歩に興味があり、知識をインプットすることを楽しめる向上心がある人は、データベースエンジニアに向いています。*

データベースエンジニアとしてスキルアップを目指すため、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）主催の「データベーススペシャリスト試験」や、日本オラクル社主催の「オラクルマスター（ORACLE MASTER）」などの資格試験も多数あり、やる気次第でどこまでも高みを目指していける職種でもあります。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)
【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

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## データベースエンジニアとしてプロフェッショナルな仕事を目指そう

ここまで、データベースエンジニアの仕事内容や、きついと言われる、データベースエンジニアとして働くやりがいや向いている人の特徴について説明してきました。**データベースエンジニアは高い技術力で社会的にも責任ある役割を担い、大きなやりがいを感じられる仕事であることがお分かりいただけたと思います。**

しかし、データベースエンジニアに転職することを考える場合、1人での転職活動は難しいケースも多いです。希望する働き方ができるデータベースエンジニアの求人を探して、自分のエンジニアとしてのスキルを面談で上手にアピールする必要があります。

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](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

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データベースエンジニアはきついと言われますが、本当なのでしょうか。データベースエンジニアは、負う責任が大きく大変な仕事ですが、一方で十分なやりがいもあります。この記事では、データベースエンジニアの仕事内容やきついと言われる理由、そしてやりがいや向いている人について解説します。

データベースエンジニアの仕事は専門性が高く、今後ますます重要視されると考えられる

データベースエンジニアがきついと言われる大きな理由は、責任が重いのに目立ちにくい職種だから

データベースエンジニアはシステム開発に欠かせない役割を果たし、大きなやりがいもある

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

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## 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。

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仕事内容

*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どのくらい？

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](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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

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](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

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](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

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](https://oss-db.jp/)

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](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

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。

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