データサイエンティストにおすすめの資格11選！資格取得のメリットも合わせて紹介！

データサイエンティストは、主にビッグデータの「分析」・「解析」の仕事を行っています。

ちなみにビッグデータとは、「データ管理」・「処理ソフトウエア」で対応できないほど巨大かつ複雑なデータを言います。一般的には対応することが難しいほどの膨大な量です。

その膨大なビッグデータを1つのまとまりのある情報に整理して、事業戦略や利益創出に役立つ示唆に富んだ情報を提供しています。

データサイエンティストは今大注目の職業

現在、データサイエンティストの仕事は注目を集めている職業です。その理由として、「ビッグデータ」・「AI市場の急速な拡大」が関係しています。

「ビッグデータ」・「AI市場の急速な拡大」に伴って、データサイエンティストの需要は一気に高まっています。AI市場の拡大が急速だったこともあり、全体的に人手不足です。

これによって、データ解析や機械学習などのスキルを磨く人々にとって、新たなキャリアチャンスや専門的な成長の機会が生まれています。

多くの企業がビッグデータ活用に積極的に

ビッグデータの市場は、情報社会の急速な発展で大きく変化しています。企業が営業活動などで積極的にビッグデータを活用するようになりました。そのため、必然的に市場は拡大しているのです。

また、市場の拡大でデータサイエンティストのクオリティの差が生じることもあります。

企業はより良い情報を得るために、優秀なデータサイエンティストを求めます。そのため、データサイエンティストの需要が急速に高まっています。

ディープラーニング登場以降AI熱が加速

ディープラーニングとは、人間が行ったことをコンピュータに学習させる手法の1つです。この登場をきっかけに、世界のAI市場は急激に拡大しています。

データサイエンティストの力量が、そのまま情報のクオリティに直結してくるので、データサイエンティストの存在は現在のビジネスにおいて不可欠な存在であるといえるでしょう。

上記でも簡単に説明しましたが、データサイエンティストの仕事は主に「データの分析」・「ビジネスでの活用」になります。

データサイエンティストの具体的な仕事の流れは、以下のようです。

• 問題点を定義
• 分析環境の構築・データの収集・運用
• 収集したデータを分析
• 分析結果をまとめて、問題解決の方法を提案

まず、問題を見つけてからデータを収集・分析をしていきます。そして、レポートに結果をまとめて、クライアントに問題解決の方法などビジネスの提案を行っていくのです。

課題の定義から始まる

この仕事の目的は、ビジネスにおいて課題を解決するために活用できる情報を提供することです。

この際に収集するデータを具体的に決めておく必要があり、その枠組みを設定するためにも課題の定義づけは不可欠なのです。

これによって、問題を解決に導くデータを優先して集めることにつながるのです。

また、課題はただ見つければいいだけでなく、その課題の筋の良さを基にして優先順位を付けたり、仮説を立案して焦点を絞り込んで質の高い課題を見つけることが不可欠になります。

実際に環境構築・運用を行う

仕事を進めていく上でデータを収集を行いますが、環境構築する必要があります。データを蓄積するための体制を整えるためには、以下に「収集」・「蓄積」・「操作」の3つが重要です。

収集環境の構築・運用

まず分析の基本となるデータを業務システムやSNSから収集する必要があります。

収集環境の「構築」・「運用」としては、システムからAPIを通じて取得するデータ収集のプログラムの構築します。また、収集データを使いやすくするために統一したフォーマットに変更ことも大切になってきます。

蓄積環境の構築・運用

収集した情報は、必ず蓄積する必要があります。

蓄積環境に関しての「構築」・「運用」は、「MySQL」・「Hadoop」などのデータベース環境を構築します。データベースは種類ごとに特徴が変わるので、状況に応じたデータベースを選ぶ必要があるでしょう。

データ抽出の操作環境の構築・運用

蓄積した膨大なデータの中から、必要なデータを取り出すための操作環境を整備していく必要があります。

操作環境の「構築」・「運用」は、「BIツールの整備」・「Hive・pig等のデータ操作環境」があります。早さが求められる分析ですが、作業の際にかかる負荷に対しての対策が必要です。

データの分析から課題解決への知見を見つける

収集したデータを分析することは、ビジネスでの課題解決に重要です。重要な知見を見つけ出すことで、課題解決に近付きます。

分析する方法としては、「仮説検証型」・「知識発見型」の2種類があります。

前者の仮説検証型は、問題となる要因をいくつかピックアップとして、その中でも最も筋の良いものを仮説として採用して今後の検証を進めていきます。

具体的には、仮説と実際のデータの乖離がどれほどあるかを検証していくことで、問題の本質により迫っていくのです。

データサイエンティストは、データの抽出を通してこの検証をサポートしていきます。

後者の知識発見型は、仮説を立てずにまずはデータを見てそれを分析するという作業を通して、結果を解釈していきます。

分析方法としては、決定木分析やクラスター分析などが存在し、これらの分析方法を的確に使いこなしながら分析・解釈を進めていきます。

レポートにまとめて実行できる形に持っていく

収集した情報をまとめるレポートは、分析したことをビジネスの課題解決に繋げて、報告する必要があります。

ただ、レポートしてまとめるだけではなく、ビジネスに活用できるような形にしなければなりません。

課題解決の際のKPIを意識しながら、それらを中心に整理して情報を見えるかしていくことが必要になるでしょう。

必要とされているスキル

求められるスキルとしては、主に「技術的スキル」・「ビジネススキル」の2つです。

もちろん、技術的なスキルは必要ですが、ビジネススキルも大事になります。

技術的スキルは幅広く求められる

技術的スキルとは、「プログラミング言語のコーディング」・「データベース・機械学習の知見」・「データ分析ソフトウェア」などがあります。

プログラミングスキルには、「バッチ作成」・「BIツールへのデータ挿入」があります。コードを書くことがあるため、重要になるでしょう。

「幅広い知見」・「スキル」が必要となるため、求められるものは多くなります。

ビジネスの提案の際のコミュニケーション能力は必須

データサイエンティストは、技術者だけではありません。ビジネスの課題解決する提案者の面もあり、コミュニケーション能力が求められます。

また、専門用語が多い提案書ではなかなか理解されにくく、分かりやすく表現し直す必要があるのです。相手は専門用語ではなく、分かりやすい言葉を求めているので、柔軟に対応しましょう。

更に論理的な思考能力も課題解決をするために必要な能力です。クライアントが抱えている問題点は何なのかを、正確に把握しなければなりりません。

ここではデータサイエンティストに役立つ資格を紹介していきましょう。

基本情報技術者

国家試験である基本情報技術者は、データサイエンティストを目指している方が最初に取るべき資格です。

基本情報技術者は情報処理技術者としての「知識」・「技能」を評価する情報処理技術者試験の1つになります。

IT業界で常識的な知識が問われる試験で、若手のエンジニアが受験するため「ITエンジニアの登竜門」とも言われているのです。

「アルゴリズム」・「コンピュータシステム」の技術面から、「マネジメント」・「ストラテジ」のビジネス面まで、幅広く勉強しなければなりません。

基本情報技術者試験の内容は基本事項が数多く問われます。ただ、IT初心者にとっては、専門的な内容が多数含まれていることから、難易度は高いといえるでしょう。

基本情報技術者の基本知識

以下に基本情報技術者試験の詳細（受験資格・試験形式・合格率・受験料・運営団体）を表にまとめています。

参考：独立行政法人情報処理推進機構公式HP

受験資格に制限がなく、誰でも受験可能です。

合格率は20~40%と比較的低い数字となっており、協会が定めるランクでは2に位置付けられていることから、難易度はやや高めであるといえるでしょう。

応用情報技術者

応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位資格になります。ITエンジニアとしてレベルアップを図り、高度なIT人材に求められる「知識」・「技能」の習得が目的の試験です。

一定の経験を積んだエンジニアが上を目指すための試験で、「経験の浅い方」・「初心者の方」は基本情報技術者を取得してから受験しましょう。

学習内容は基本情報技術者を発展した形となることから、問題の専門性が増し難易度が上がります。

実際協会の定めるレベルだと、基本情報技術者の1つ上にあたるレベル3の試験であることからも、難易度の高さが伺えます。

応用情報技術者の基本知識

以下に応用情報技術者試験の詳細（受験資格・試験形式・合格率・受験料・運営団体）を表にまとめています。

参考：独立行政法人情報処理推進機構公式HP

データベーススペシャリスト

データベーススペシャリスト試験は、「企業で膨大なデータを管理している方」・「ビジネスでデータ分析の基盤を提供するデータ管理者」などにおすすめです。

この試験は高度情報技術者試験に分類されて、最高ランクのレベル4になります。そのため、難易度がかなり高い試験で、偏差値で表すと「67」です。情報技術系の資格の中で、最も高い部類になります。

データベースソフトに関する理解が必要で、データサイエンティストの業務と似た学習内容になっています。ビッグデータのビジネスの場では、今後も重要となる人材でしょう。

データベーススペシャリストの基本知識

以下にデータベーススペシャリスト試験の詳細（受験資格・試験形式・合格率・受験料・運営団体）を表にまとめています。

参考：独立行政法人情報処理推進機構公式HP

試験形式として、午前Ⅰ・午前Ⅱ・午後Ⅰ・午後Ⅱと試験が4つに分けられています。

よって、幅広い試験形式に対応していく必要があるのです。

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」・「技術」を認定する資格です。

試験には2つのレベルがあり「Gold」・「Silver」に分かれています。「Gold」のレベルは大規模データベースシステムの改善など応用問題、「Silver」がデータベースの基本的な知識の問題が出題されるのです。

この資格で得られる知見の需要は日に日に高まっていることから、受験しておいて損のない資格であるといえます。

この試験の受験をきっかけに、データベーススペシャリストの試験を受けてみても良いでしょう。

OSS-DB技術者認定試験の基本知識

OSS-DB技術者認定試験の「Gold」・「Silver」の内容・難易度は以下のようになっています。

まず、OSS-DB技術者認定試験の「Gold」の詳細（出題数・認定条件・受験費用・メリット）になります。

「Gold」の難易度は「Silver」より高くなっています。

試験はSiverの資格を保有していないと、受験できないようになっているので、必ず下から順番に資格を取得する必要があります。

続いて、OSS-DB技術者認定試験の「Silver」の詳細（出題数・認定条件・受験費用・メリット）になります。

「Silver」の難易度は「Gold」より低くなっています。

オラクルマスター

オラクルマスターは「Oracle Database」のスキルを証明する試験です。4つのレベルがあり、「Blonze」・「Silver」・「Gold」・「Platinum」に分かれています。人気のある資格で保持者は約26万もいます。

資格を習得すると、SQLの知識を身に付けることも可能です。SQLは「Structured Query Language」で、リレーショナルデータベースを使うためのコンピュータ言語になっています。

データサイエンティストとしての必要な素養を身に付けることが可能な試験であるといえるでしょう。

オラクルマスターの基本知識

ここでは、各レベル「Blonze」・「Silver」・「Gold」の「出題数」・「試験時間」・「合格ライン」を見ていきましょう。

まず、オラクルマスターの「Blonze　DBA」の「出題数」・「試験時間」・「合格ライン」です。

「Blonze」はデータベース管理者に必要なスキルを証明する資格になっています。

以前までブロンズは3つに分かれており、取得するには「Bronze SQL基礎I 」・「12c SQL基礎」のどちらかに合格して、「Bronze DBA12c」試験に合格する必要がありました。

しかし2020年のバージョンから「Bronze DBA」のみの合格で資格の認定を受けられるようになりました。

続いて、オラクルマスターの「Silver」の「出題数」・「試験時間」・「合格ライン」です。

「Silver」は大規模データベースの管理者が対象になっております。「バックアップ」・「リカバリ」などのスキルを試されるのです。

合格するには実務経験がないとも言われております。そのため、試験の難易度は高くなっているのです。

Silverは「Oracle Database AdministrationⅠ」の試験に合格することで取得でき、受験資格はありません。

最後に、オラクルマスターの「Gold」の「出題数」・「試験時間」・「合格ライン」です。

「Gold」では「構築」・「リカバリ」・「チューニング」の知識も求められます。データベースの技術の要素に関する幅広い知識を問われます。

受験資格は10g以降のSilver資格を保有していることです。

「オラクル認定コース」などのワークショップを受講した後、「Oracle Database 12c: Advanced Administration」に合格できれば、認定されます。

G検定

G検定は「AI」・「ディープラーニング」に関する「知識」・「理解」が問われる試験です。

現代社会では「AIの活用」・「研究」が注目を集めております。これからは、もっと「AIの活用」が必要となり、大きな時代の変化を生み出す可能性があります。

そのため、AIに精通した「人材の確保」・「育成」が求められているのです。

この検定は高度な概念の理解が必要で、「AI」・「深層学習」を学びたい方におすすめです。

内容の難易度は高くなっていますが、文理問わずに合格が可能になっています。文系・理系でも興味がある方は、積極的に受験してみましょう。

G検定の基本知識

以下にG検定の詳細（受験資格・試験形式・合格率・受験料・運営団体）を表にまとめています。

受験料は、一般・学生で大きく変わります。一般では13,200円、学生は5,500円と倍以上の差があるのです。学生の内に資格を取得すると、お得になります。

E資格

E資格試験はAI人材の育成を目的としており、世界で初めてのAIエンジニア資格です。「機械学習」・「ディープラーニング」の理論を幅広く学べることができ、エンジニア向け資格になっています。

この資格はプログラミングができるエンジニアが対象で、「ディープラーニング」の実装できる人材を増やすことも目的です。

E資格の難易度はかなり高くなっており、簡単に合格することはできません。E資格はレベルの高いエンジニアが受ける試験のため、一定の実力が必要となってきます。

E資格の基本知識

以下にG検定の詳細（受験資格・試験形式・合格率・受験料・運営団体）を表にまとめています。

受験資格は「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」となっています。

まず、試験を受ける前に「JDLA認定プログラム」を受けるようにしましょう。

統計検定

統計検定は、統計に関する「知識」・「活用力」を評価する試験です。データから客観的に判断する能力、科学的に問題を解決する能力は、国際社会でも認められています。

級に関しては「1級」・「準1級」・「2級」・「3級」・「4級」の全5級と、「統計調査士」・「専門統計調査士」・「データサイエンス基礎」・「データサイエンス応用」の全9つがあります。

統計について初心者から知識がある方まで、幅広い層が受験可能です。初心者はいきなり難しい級を受けずに、難易度の易しい級から受験していきましょう。

以下が統計検定の各級の合格率（2021年6月、1級・統計調査士・専門統計調査士は2021年11月）になります。

なお、下記は公表されているPBT方式試験の合格率の中で最新のデータであり、CBT方式に移行して以降の合格率は公表されていません。

級が上がるにつれて、合格率も下がり難しくなっています。統計検定1級「統計応用」が24.0％と、もっとも低い合格率です。

統計検定はデータサイエンティストで必要となる統計の知識を身に付けるためにおすすめです。自分の能力がどれくらいあるのか、客観的に見ることができるでしょう。

統計検定の基本知識

次に統計検定の各級別の内容・難易度を紹介していきましょう。

統計検定1級は最も難しい試験になっています。また、「統計検定3級」・「統計検定4級」・「統計調査士」は難易度が易しいです。初心者で興味のある方は、まずここから受験してみると良いでしょう。

統計士・データ解析士

統計士は「現代統計実務講座」、データ解析士は「多変量解析実務講座」を受講して取得することができる資格になります。

「現代統計実務講座」・「多変量解析実務講座」は文部科学省認定講座になっております。

「現在統計実務講座」は初級者向けで、「多変量解析実務講座」が中級者向けの講座です。

統計の基礎から身に付けたい方は「現在統計実務講座」がおすすめになっています。

また、統計を基礎ではなく実技で活用したい方は「多変量解析実務講座」が良いでしょう。

統計士・データ解析士の基本知識

統計士は、「基本統計量」・「期待値」・「分散」・「仮説検定」・「区間推定」の考え方など統計の基礎を学びます。

また、「回帰分析」・「標本調査」・「実験計画法」などの統計的な手法も勉強していきます。

統計士の講座の詳細（受講期間・受講料・終了条件）は、以下のようになっています。

受講期間は8カ月と、少し長めに感じる方もいるでしょう。また、終了条件として全ての課題を提出して、合格する必要があります。

最後の試験にも合格しなければなりませんが、日頃からの継続的な学習が大事です。

次にデータ解析士の講座の詳細（受講期間・受講料・終了条件）は、以下のようになっています。

受講期間は4カ月と、「現代統計実務講座」より短くなっています。また、終了条件も「現代統計実務講座」と同じく、全ての課題を提出して合格する必要があります。最後の試験にも合格しなければなりません。

回帰分析の基本・応用を学習して、「予測」・「分析力」を高めていきます。また、主成分分析の学習では、データ全体の特徴を明らかにして、実務に活かせる統計技法を学びます。

Python試験

Python試験は「Python3エンジニア認定基礎試験」・「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2つあります。

「Python3エンジニア認定基礎試験」は、Pythonの文法・基礎知識が問われます。また、「Python3エンジニア認定データ分析試験」はデータ分析の基礎、データ解析ライブラリ「Pandas」の知識を試される試験です。

「Python3エンジニア認定基礎試験」は開始から注目を集めており、わずか2年で約5000人ほどが受験しています。近年、急速に普及が広まった「Python」への「関心度」・「人気」の高さがある注目の資格です。

初心者の方でも他のプログラミング言語に対する知識・プログラミング経験があれば、学びやすくなっています。また、プログラミングの経験がなければ、基礎の知識を身に付けることができるでしょう。

Python試験の基本知識

以下に Python3エンジニア認定基礎試験の「出題形式」・「試験時間」・「問題数」・「合格ライン」をまとめています。

Python3エンジニア認定基礎試験は問題数が40問で、合格ラインが70%と数値的には高めになっています。

続いて、以下にPython3エンジニアデータ分析試験の「出題形式」・「試験時間」・「問題数」・「合格ライン」をまとめています。

Python3エンジニア認定データ分析試験は、2020年春から始まった新しい試験です。

Pythonを使ったデータ分析の基礎・方法を試される試験になっています。

また、数学・データ解析ライブラリ「Pandas」に関する問題も出題されるのです。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は画像処理分野の開発・設計に求められる知識を評価する試験になっています。開発・設計に求められる知識を学び、身に付けていきましょう。

また、画像処理エンジニア検定はレベルが2つに分かれており、「ベーシック」・「エキスパート」があります。いきなり難しい試験を受ける必要がなく、自分に合ったレベルを受験しましょう。

ちなみに画像処理は、多くのデータサイエンティストが日頃から行う業務です。そのため、その能力を身に付けられる資格になっております。

画像処理エンジニア検定の基本知識

以下に画像処理エンジニア検定の「ベーシック」・「エキスパート」の「難易度」・「受験料」・「受験資格」について、まとめています。

画像処理は多くのデータサイエンティストが日頃から行う業務のため、データサイエンティストを目指す方は画像処理エンジニア検定を受験しましょう。画像処理エンジニア検定に合格すると、仕事に大きく影響するはずです。

ちなみに画像処理エンジニア検定は、CG-ARTS協会が主催しています。画像処理エンジニア向けの資格で、画像処理に関する開発・設計の知識が問われるのです。

データサイエンティストの知識習得の手段の一つとして、資格取得を検討している人は、自分に必要な知識をピンポイントで身につけられる勉強ツールとして、Udemyの活用も併せて検討してみてはいかがでしょうか？

プロの講師が、データサイエンティストに必要なノウハウをわかりやすく伝えてくれるため、知識を効率よく身につけることができるのです。

以下では、データサイエンティストの知識を身につけるうえで特におすすめの講座を3つ紹介していきます。

世界で数多くの人が受講した1番のおすすめ講座

データサイエンティストの知識を身につけたい人にまずおすすめしたい講座として、「【世界で30万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜」が挙げられます。

この講座は、1万人弱の人が受講しているベストセラー講座であり、データサイエンティストになるための一連のツールを体系的に学ぶことができます。

基本から着実に学べるため、1番のおすすめ講座であるといえるでしょう。

実践を通しデータサイエンス力を磨きたい人におすすめ

2つ目におすすめする講座は、「【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門」です。

この講座の特徴的な点として、売り上げ予測や顧客ターゲティングなど、実際の現場で使うデータ分析を実践することでデータ分析のイロハを身につけられる点にあります。

実践にこだわりを持った講座であり、データ分析の一連の流れを身につけられるため、データ分析に少しでも興味を持っている人にぜひおすすめしたい講座です。

ビジネス現場で通用する力を身につける講座

3つ目におすすめする講座は、「【データサイエンティスト育成講座】Python初心者も歓迎！機械学習を駆使してビジネス課題を解決するためのエッセンス」です。

データサイエンティストはただデータ分析をすればいいわけではなく、分析したデータをどのように実際の現場で活用していくかまで目を配る必要があります。

しかし、実際はその活用まで目を配れないケースも多く、自分が分析したデータが思うような効果を発揮せずに終わってしまうケースもあるのです。

この講座は、そんなデータサイエンティストがビジネス現場で何を求められているかの核となるノウハウを一挙に吸収できる優れた講座なのです。

ビジネスでデータサイエンスを生かしたいと考えている人に特におすすめしたい講座です。

上記ではデータサイエンティストに役立つ資格について、紹介してきました。

ちなみにデータサイエンティストになるためには、資格の取得が必ず必要ではありません。資格が無くてもデータサイエンティストの仕事をすることは可能です。

しかし、データサイエンティストの資格を取得してこの仕事を就くと多くのメリットがあります。

例としてIT関連の会社に就職した場合、実践を通して仕事を覚える必要があります。当然、先輩・上司から仕事を見習って業務を覚えていきます。

ただ、理論的な部分が分からず、しっかりとしてスキルが身に付きません。この状況では他の会社で通用するスキルが身に付かない可能性があります。

資格を取得することで理論的な部分を理解できるのです。データサイエンティストのことをしっかりと学んでいれば、会社で大事にされる人材になるでしょう。

就職・転職の場合には自らのスキルの証明できて、就職活動が有利に働く場合もあります。現在の職場だけではなく、他の会社でもスキルを活かすことができるでしょう。

資格の習得は必須ではありませんが、自らのスキルの証明ができるため大きなメリットになります。

また、資格を取得することで、専門知識や技術スキルに加えて、問題解決能力やプロジェクト管理のスキルを総合的に磨く機会を得ることもできます。

可能であれば、積極的に資格を取るようにしましょう。

この記事ではデータサイエンティストにおすすめの資格11選について、紹介してきました。

おすすめの資格11選を取得することで、多くのメリットもあります。

データサイエンティストの仕事を目指す方は、自らに合った資格を取得してみましょう。

自らのスキルを高めるためにも、積極的に資格の習得を目指していくと良いです。

初心者から経験者まで、現状に応じて目標を決めていきましょう。

今後、データサイエンティストとして活躍したい方の力になれば、幸いです。