データサイエンティストにおすすめの資格を紹介！求められる能力とは

近年、IoTなどの普及にともない、データ収集や分析を行なう「データサイエンティスト」の需要は高まっています。データ分析についての能力を証明するためには、資格の取得が有効です。

この記事では、データサイエンティストを目指す人におすすめの資格や、現場で求められる能力について解説します。データサイエンティストとして活躍したい方はぜひ参考にしてください。

そもそもデータサイエンティストとは

データサイエンティストは、統計学などを用いてビッグデータを収集・分析し、ビジネスに活用できる情報を抽出する、データ活用の専門家です。

企業が抱えている課題を明確化し、課題解決に必要なデータを検討します。そして、データを収集・加工・保存、集計・分析し、データをビジネスに活用できる状態にします。最終的には、データの分析結果を整理し、データに基づいた課題の解決策を顧客に提案します。

データサイエンティストは、データを分析するだけでなく「どのようにデータを活用して企業の課題を解決するか」を考える職種といえるでしょう。企業はデータに基づいた意思決定ができるため、より効果的な施策を実施することが可能となります。

データサイエンティストの仕事について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
「データサイエンティストとは？スキルや需要、将来性について徹底解説！」
「データサイエンティストの重要性や仕事のやりがい」

データサイエンティストを目指す人が資格を取得するメリット

データサイエンティストにとって、資格取得は「自分のスキルを客観的に証明できる」というメリットがあります。

自分にどの程度のスキルが身に付いているかを、相手に伝えるのは難しいものです。例えば、データ分析のスキルがあるといっても、すでに収集されたデータを扱えるのか、データ収集の設計からできるのかでは、スキルの内容が異なります。

このような場合に、資格があれば、その資格取得に要求される一定の知識やスキルは習得できているということになります。資格を取得することで、スキルに箔が付くともいえるでしょう。

また、資格取得はスキルアップにも役立ちます。資格試験では、関連知識やスキルが体系的に出題されます。そのため、資格取得に向けた学習では、データサイエンティストに必要な知識をまんべんなく身に付けることができるのです。

OJTを実施している企業では、実務を通してデータ分析のノウハウを習得することも可能です。しかし、職場の業務に依存した知識に偏り、ほかの職場ではスキルを応用できない可能性があります。このような場合でも、資格取得を通して習得した知識があれば、場所を問わず能力を発揮して活躍していけるでしょう。

データサイエンティストを目指す人におすすめの資格9選

ここでは、データサイエンティストの仕事に役立つ、9つの資格を紹介します。

取得資格の選択では、自身の知識レベルや目的と照らし合わせ、適切な難易度の資格を選ぶことが大切です。それぞれの資格の特徴や、資格取得の学習を通して習得できるスキルについて、詳しく見ていきましょう。

統計検定

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統計検定：Japan Statistical Society Certificate

統計検定は、データサイエンティストとして身に付けておきたい分析力や知識、活用力を認定する資格です。4級から1級まで計5段階の検定が設けられており、そのなかでは準1級がデータサイエンスの基礎知識に相当します。

統計検定に受験資格は設けられていませんが、各試験を目標とする水準が定められていることに注意が必要です。準1級の試験内容には2級の内容がすべて含まれるため、最低でも2級に合格できる程度の知識が求められます。

しかし、準1級の試験範囲は2級よりも幅広く、初めて習得する人にとってはハードルが高いかもしれません。着実に合格を目指したい場合は、まず2級の合格を目指し、基礎知識を固めてから挑戦すれば合格の可能性を高められます。

情報処理技術者試験

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基本情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

情報処理技術者試験は、IT技術者としての知識やスキルを証明できる国家資格です。情報処理技術者試験はレベル別に試験が区分されており、自身に必要な知識や技能を考慮して受験する試験を選べます。

ITの利活用に役立つ試験と、情報処理技術者を目指す試験がありますが、データサイエンティストを目指すなら情報処理技術者の試験が役立つでしょう。そのなかでもおすすめの試験は「基本情報技術者試験」と「応用情報技術者試験」です。

これらの試験で情報処理の基礎理論やSQL（データベース）、プロジェクトマネジメントなど、広範囲にわたる知識が問われます。データを扱うためには適切な管理や活用が不可欠であり、データサイエンティストを目指すうえで必要な知識です。

「基本情報技術者試験」と「応用情報技術者試験」については、以下の記事で詳しく解説しています。資格取得を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
『新しくなった基本情報技術者試験とは？合格を目指すメリットや勉強法も紹介』
『応用情報技術者試験とはどのような試験？難易度や資格を取るメリットも説明』

G検定・E資格

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資格試験について - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

G検定・E資格はどちらも一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している試験で、AIに関連する知識やスキルが問われます。G検定はAIの活用に関するスキルが問われるジェネラリスト向け、E資格は開発などのスキルが問われるエンジニア向けの資格です。

データサイエンティストに求められる能力として、深層学習や機械学習のノウハウが挙げられます。資格取得に向けた勉強を行なうことで、ディープラーニングの網羅的な習得が可能です。

なお、E資格を取得するためには主催者認定のプログラムを修了しなければなりません。また、プログラム修了後2年以上経過した場合は受験資格が失効することに留意しましょう。

Python3エンジニア認定基礎試験・認定データ分析試験

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データ分析試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。

Python3エンジニア認定基礎試験およびPython3認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する試験です。基礎試験では文法基礎を問う内容が、データ分析試験ではPythonを使ったデータ分析の基礎や方法が問われます。

Pythonは汎用性が高いことから、世界中で使用されている人気の高い言語です。データサイエンティストが頻繁に扱う言語でもあるため、データサイエンティストを目指すうえで必須と考えてよいでしょう。

試験の難易度はどちらも初学者向けのレベルとなっており、プログラミングの勉強を始めたばかりの人でも合格を目指せる試験です。データサイエンティストを目指す第一歩として、試験合格を目指してみてはいかがでしょうか。

Python3エンジニア認定基礎試験について、詳しくは以下の記事もご覧ください。
『Python3エンジニア認定基礎試験について、重点分野や勉強方法を解説』

OSS-DB技術者認定試験

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OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関する知識やスキルを認定する試験です。データベースの設計や開発など、データサイエンティストに求められる能力の有無が問われます。

認定はレベル別に「Silver」と「Gold」の2種類で、どちらも実務経験や保有している資格などといった前提条件はありません。しかし、Goldの認定を受けるためには、有意なSilverの認定が必要です。

認定日から5年経過した場合、認定ステイタスが「ACTIVE」から「INACTIVE」となります。認定された事実が無効になるわけではありませんが、Goldの認定を受けるためにはACTIVE状態のSilver認定が必要です。

データベーススペシャリスト試験

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データベーススペシャリスト試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データベーススペシャリスト試験は、データベースの運用管理および設計などに関する国家試験であり、情報処理技術者試験のなかでも高難易度に設定されています。データアーキテクトに必要なスキルを証明できるため、データサイエンティストを目指す人におすすめの試験です。

インフラ系エンジニアなども取得を目指すことが多い試験のため、あらゆるエンジニアにとって有効性の高い資格といえます。高難易度ではありますが、対策テキストや公式サイトに掲載されている過去問などを活用すれば、合格する可能性は高まるでしょう。

データベーススペシャリスト試験は特定のベンダーに依存しない試験であり、幅広い場面で知識の証明を可能にします。

オラクルマスター

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ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER

オラクルマスターは、世界中に普及しているオラクルデータベースの認定試験です。試験ではデータベースに関する問題が網羅的に出題されることから、試験勉強によってデータベースの総合的な学習が実現します。

試験はレベル別で4段階に分類されており、下位資格から順を追って取得しなければなりません。なお、2020年1月以降から新資格体系が採用され、DBA向けのSilverは、Bronzeを取得しなくても受験可能になりました。

プログラマーやエンジニアも取得者が多く、人気の高い資格です。新体系になったことで、これまで以上に時代に即した試験内容へと更新されています。そのため、最新のIT技術に対応している証明としても役立つでしょう。

統計士・データ解析士

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内閣府移行認可 一般財団法人 実務教育研究所

統計士とデータ解析士は、一般財団法人実務教育研究所の講座を修了することで取得できる資格です。統計士を目指す場合は「現代統計実務講座」、データ解析士を目指す場合は「多変量解析実務講座」を修了する必要があります。

統計士の資格を取得するためには、コンピューターが行なう計算ではなく、統計的方法における基本への理解が不可欠です。データ解析で見える現象に理解を深め、活用できるデータへと変える能力を身に付けなければなりません。

データ解析士の資格を取得するためには、多変量解析という分野について学びます。多面的な特性を持つデータについて、総合的に処理する手法や変化の予測など、より実務的な技法の習得が可能です。

データサイエンティスト検定

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DS検定® ★　データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル

データサイエンティスト検定は2021年4月にデータサイエンティスト協会が開始した新しめの認定で、2021年9月に最初の試験が行われました。データサイエンティストに特化した資格であり、データサイエンス初学者でも合格を目指せるレベルとされています。

4つのレベルが設けられていますが、現在行われている試験は難易度の低い見習いレベルの検定のみです。今後は上位レベルの認定も開始される予定のため、着実な能力の向上を目指している場合は、現在行われている認定も受けておくとよいでしょう。

検定に受験資格は設けられておらず、職歴や能力に関する前提条件もありません。開始間もない検定のため、過去問対策は難しいと考えられます。公式サイトには模擬問題や対策アプリが紹介されているので、取得を目指す際は活用してみてはいかがでしょうか。

データサイエンティストは資格以外にどのような能力が必要？

資格を取得することは、客観的な能力の証明や体系的な学習に役立ちます。取得した資格を活かすためには、現場で求められる能力にも理解を深め、どのように活かせるのかを見出すことが重要です。企業に貢献できるデータサイエンティストとして、どのようなことが求められるのかを理解しましょう。

統計学やデータマイニングに関するスキル

収集したデータにはばらつきがあるため、ビジネスシーンで活用できるように分析する必要があります。統計学を学べば、収集したデータを把握し、比較や予測を行なうことで多角的な分析が可能です。

また、データマイニングを習得すれば、データの分類や関連性の発見、事象発生確率の予測などが可能となり、企業戦略における有効性の高いデータを得られます。プレゼンテーションを行なう際の根拠としても活かせるため、企業への貢献度が高い能力といえるでしょう。

データベースやプログラミングに関するスキル

データサイエンティストの業務では、膨大な量のビッグデータを扱わなければなりません。長時間にわたる処理はサーバーへの負担が大きくなるため、負荷を最小限に抑えるスキルが求められます。

快適な分析環境を構築するためには、データベースやプログラミングの知識が必要です。特に、オープンソースデータベースやオラクルデータベースなどは、多くの企業で採用されているため、能力を強化することで活躍の幅を広げられるでしょう。

使用する代表的なプログラミング言語

データサイエンティストが使用する代表的なプログラミング言語は、以下の3種類です。

・Python

・R

・C/C＋＋

Pythonは、AI開発や機械学習に必要なライブラリ（NumPyなど）が豊富という特徴があります。また、コードがシンプルで読みやすく、Web上に情報が多いため、勉強しやすいプログラミング言語の一つといえるでしょう。

R言語は、データの解析・分析などで力を発揮する言語です。統計解析に特化しており、複雑なプログラムを作らなくても、簡単にデータ解析ができるというメリットがあります。機械学習系のライブラリも増えており、データサイエンティストにとって必須といえる言語です。

C/C＋＋（C言語）は、汎用性の高さが特徴です。処理速度が速く、リソースの少ない端末側で活躍する言語であり、エッジAIなどの端末に組み込むシステムなどにも用いられます。

データ分析ソフトウェアに関する活用力

通常、分析における煩雑な途中計算は、データ分析ツールによって効率化を図ります。そのため、データ分析ツールの活用力も身に付けておかなければなりません。

・SPSS

・Excel

・Tableau

など

ツールによって編集機能や専門性、操作性には違いがあります。また、企業によって活用しているツールは異なるため、より多くのツールに理解を深めることが重要です。

ビジネス力

データサイエンティストにビジネス力が求められる理由は、分析データから読み取る企業の課題解決にあります。鋭い洞察力で解決法を見出し、専門知識のない人にも理解できるように提案しなければなりません。

また、プロジェクトに参加する場合は、あらゆる領域の人とチームを組む必要があります。チームとして活動するためには、お互いの業務に理解を深め、適切なスケジューリングで進めていくことが重要です。積極的にコミュニケーションを取り、チーム全体を管理するマネジメント能力を強化しましょう。

データサイエンティストの将来性

あらゆる業界でデータ活用の必要性が高まっており、ビッグデータ市場は急速に拡大しています。しかし、データを十分に活用できるIT人材は不足しており、需要と供給に大きなギャップが生じている状況です。

ビッグデータの分析・活用には高い専門性が求められるため、人材育成にも時間がかかります。そのため、データサイエンティストの需要は、今後も高い水準で推移することが考えられます。

データサイエンティストは需要のある職種ですが、常に自身の市場価値を高めていく努力も欠かせません。希少価値の高いデータサイエンティストになるには、テクノロジーの変化に対応し、新しいスキルや得意分野を強化していくことが重要です。

データサイエンティストの仕事に関連する資格があれば、スキルを客観的に証明でき、就職や転職の際にも武器になります。また、資格取得の勉強は、データサイエンティストに必要な幅広い専門知識を、効率的に習得するのにも有効な手段です。

ビッグデータ活用で注目が高まる、データサイエンティストとデータエンジニアの将来性については、以下の記事もご覧ください。
『データサイエンティストとデータエンジニアの需要や将来性について解説』