AIの開発やマーケティングなどのさまざまな分野で、ビッグデータの重要性が高まっています。ビッグデータを活用するうえで欠かせない職のひとつが、データサイエンティストです。

データサイエンティストの仕事に魅力を感じ、転職を検討している方もいるのではないでしょうか。しかしデータサイエンティストへの転職では一定レベルのスキルが求められるため、未経験者は関連資格の取得をおすすめします。

この記事では、データサイエンティストへの転職時に役立つ資格を13種類紹介します。ITエンジニアとしての経験を積みながら資格を取得することで、より有利に転職しやすくなるでしょう。

データサイエンティストになるなら資格は必須？

データサイエンティストになるために必須の資格はありません。しかし、数学や統計学・データベース・プログラミングの幅広い知識やスキルが求められます。そのため、データサイエンティストへ転職する場合は自身のスキルレベルを客観的にアピールできる資格の取得がおすすめです。

特にIT業界未経験者がデータサイエンティストへ転職するのはハードルが高いため、事前に資格を取得してアピールポイントを作るとよいでしょう。

データサイエンティスト向けの資格を取得するメリット

資格を取得すると、スキルや知識を客観的に証明できるメリットがあります。特に未経験者は転職活動でアピールするためにも、資格を取得するのがおすすめです。ここでは、資格を取得するメリットを詳しく解説します。

スキルや知識の証明になる

資格を取得すると、スキルや知識を客観的に証明できます。自身で書籍や動画サイトで学んだだけでは、習得した知識を証明するのは難しいでしょう。資格があれば、一定の知識があることをアピールできます。

ただし、業務に関連する資格でなければ転職で有利にならないため注意が必要です。また、資格の種類によっては1級〜4級といったレベルに分かれている場合もあります。そのような資格を目指す場合は、取得した級が低いとアピールにならない恐れがあるため気をつけましょう。

応用力をつけられる

資格取得によって基礎を固めておけば、入社後に応用力を高められます。データサイエンティストは幅広い知識やスキルが必要です。事前に土台となる基礎知識を習得することで、即戦力として活躍できるようになるでしょう。

データサイエンティストの業務に関連する資格はたくさんあります。どの資格を取得するか迷う場合は、「情報技術者試験」「OSS-DB技術者認定試験」をはじめとして、定番かつ転職活動時に評価されやすい資格の取得がおすすめです。

データサイエンティストへの転職に役立つ資格13選

ここからは、データサイエンティストを目指す人に向けておすすめの資格を13種類紹介します。未経験からデータサイエンティストを目指すのであれば、プログラミング・データベース・AI関連の資格がおすすめです。各資格を取得するのに求められる知識や技術も解説するため、ぜひ参考にしてみてください。

基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験

経済産業省認定の国家試験で、「独立行政法人情報処理推進機構（IPA）」が実施しています。情報処理の基礎論理やプロジェクトマネジメント、SQLなどの知識が身につき、正しいデータ管理が可能となる資格です。

IT業界では定番の資格であり、取得すれば一定のITリテラシーを有することの証明が可能です。合格率は基本情報処理技術者試験が約40%、応用情報技術者試験が約24%で、難易度が比較的高めといえます。IT業界で活躍するために求められる全般的な知識が要求されるため、ITエンジニア職全般の転職で役立ちます。

OSS-DB技術者認定試験

LPI-Japanが主催する民間資格です。オープンソースのデータベースソフトウエアである「PostgreSQL」を基準とした試験で、データベースの基礎知識が身につきます。

資格は「Silver」と「Gold」の2段階で、Silverではデータベースシステムの設計・開発・導入・運用、Goldでは大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングの知識が問われます。合格率は非公開であるものの約70%といわれており、きちんと対策すれば合格できるでしょう。

データサイエンティストの業務において、データベースの取り扱いは欠かせません。資格を取得するとデータベースを適切に取り扱うスキルを有することを証明でき、転職市場で評価されるでしょう。

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する検定試験です。取得すると、統計学に関する知識や活用力が身につきます。ビッグデータの解析・処理を行うデータサイエンティストに有益な資格です。

試験は、難易度に応じて1級・準1級・2級・3級・4級の5段階に分かれています。1級の合格率が約21%と低いため、初めての方は4級や3級から取得して徐々にステップアップするとよいでしょう。

統計士・データ解析士

統計やデータ解析の基本的な知識と技術を証明できる資格で、一般財団法人実務教育研究所が実施しています。文部科学省認定資格でもあるため、データサイエンティストを目指す人に人気の資格です。データ分析にはさまざまな統計学的手法が用いられているため、資格取得へ向けた勉強を通じて理解を深められるでしょう。

必要な受験資格はなく、内容も初心者向けです。そのため、まずは基礎知識を身につけたい未経験者におすすめの資格といえます。統計士は通信教育講座を受講し、報告課題と終末試験の結果が基準点を超えれば取得できます。一方、データ解析士の資格取得は、通信教育講座の修了後、データ解析士認定試験の合格が条件です。

オラクルマスター

日本オラクル社が実施・認定している資格です。取得すると、オラクルデータベースを扱うための知識を証明できます。オラクルデータベースとは、オラクル社が開発したデータベースマネジメントシステムです。世界的なシェア率により認知度が高く、導入しているIT企業が多いのが特徴です。

資格取得により、データベースの構築運用や管理、SQLによるデータ抽出といった知識が身につきます。ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナとレベルが分かれているため、まずはブロンズを目指すとよいでしょう。

Python3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する試験です。プログラミング言語である「Python」を使ったデータ分析に関する基礎知識を習得できます。Pythonは機械学習や統計解析に用いられることが多く、データサイエンティストとしてキャリアアップするためにも習得しておきたい言語のひとつです。

試験の合格率は公表されていないものの、難易度はそれほど高くないといわれています。プログラミング経験があり、きちんと勉強すれば合格できるでしょう。

G検定・E資格

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する試験で、機械学習やディープラーニングに関する知識・技能が求められます。G検定はディープラーニングを事業で活用するジェネラリスト向け、E資格はディープラーニングを実装するITエンジニア向けの資格です。

データサイエンティストはAIの知識が求められることも多く、資格取得により業務知識が深まります。合格率はG検定が約68%、E資格は約72%です。合格率に反して難易度は高く、専門的な知識を要求されるため、きちんと勉強してから臨みましょう。

データベーススペシャリスト試験

情報処理技術者試験と同様に「独立行政法人情報処理推進機構（IPA）」が実施する国家試験です。データベースの設計や運用・管理の知識が身につきます。

「応用情報技術者試験」よりも難易度が高く、合格率は約17%です。その分、取得すれば転職活動において大きなアピール材料になります。公式サイトに掲載されている過去問を中心に勉強を進めるとよいでしょう。

Certified Analytics Professional

統計解析分野における高度なスキルを有していることを証明するのに役立つ資格のひとつが、Certified Analytics Professional（CAP）です。

ビジネス関連の問題・分析・データ全般・解析手法の選択・解析モデルの構築など、さまざまな分野から出題されるのが特徴です。試験問題はJob Task Analysisというフレームワークに基づいており、これは企業が必要とする目的を果たすのに必要な人材を確保・トレーニング・運用するうえで欠かせないものとされています。

主にデータとビジネスの関係性に注目した試験といえるでしょう。海外でも通用する資格であるため、いずれは国外で働きたいと考えている方にもおすすめです。

Open Certified Data Scientist

Open Certified Data Scientist（Open CDS）は、データサイエンティストのプロフェッショナルを目指す方を対象にした資格です。認定を受けると、データを通じてビジネス上の課題を発見し解決するのに必要なスキルを有することを証明できます。

ビジネスにおけるデータサイエンティストの役割には課題の発見や解決、新ビジネスの創出などがあるため、認定を受けてスキルを証明することは大きな武器のひとつになるでしょう。

Open Certified Data Scientist認定を受けるには、認定担当者との面談を通じてスキルを証明する必要があります。試験はありません。

データサイエンティスト検定

データサイエンティストとしてビジネスの最前線で活躍するには、ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3つが必要です。データサイエンティスト検定はこれら3領域のスキルを総合的に測定する試験で、合格するとデータサイエンティストとして求められるスキルを一定レベルで有していることを証明できます。

データサイエンティスト検定は初学者やこれから目指す方を対象にしているため、最初に挑戦する資格としてもおすすめです。

データサイエンス数学ストラテジスト

AIやデータサイエンスと直結する数学分野の知識・スキルを有することを証明する資格が、データサイエンス数学ストラテジストです。数学的理論や数学リテラシーに関する理解、数学関連のスキルをビジネスに活用する技術が問われます。

統計解析やデータサイエンスの分野で数学は欠かせないため、資格取得を目指して数学関連のスキルを高めるのがおすすめです。これからこの分野に関する知識を学びたいと考えている方は、データサイエンス数学ストラテジスト試験に基づいたカリキュラムのe-ラーニングを活用するとよいでしょう。

画像処理エンジニア検定

データサイエンティストとして働いていると、機械学習などの分野で画像処理に携わることがあります。膨大な画像を準備・加工してAIの学習用データを作成したり、画像データを活用した異常検知システムを構築したりするケースがあるためです。

データサイエンティストとして働くうえで欠かせない画像処理関連のスキルレベルを証明する資格が、画像処理エンジニア検定です。試験に合格すると、画像処理に関連するさまざまな分野で使用されるシステムの開発を担当するのに十分なスキルを有することを証明できます。

データサイエンティストとして活躍するために必要なスキル

データサイエンティストにおすすめの資格を取得すると、転職活動を有利に進められます。ただし、取得しただけで満足するのではなく、資格を活かして現場で活躍することが重要です。そのためには、さらに高度なスキルが必要です。

ここでは、データサイエンティストが現場で求められる知識・スキルについて詳しく解説します。

数学や統計学

データ分析には、数学や統計学の基礎知識が欠かせません。データ分析の本は、数学や確率統計の基礎が分かっていることが前提で書かれているためです。

微分・積分や線形代数など、数学の知識を幅広く押さえておくことが大切です。統計学は統計検定の資格や参考書で学ぶとよいでしょう。数学の教材はたくさん販売されているため、書籍で勉強するのもおすすめです。

プログラミングやデータベースの知識

ビッグデータの収集や分析には、プログラミングやデータベースの知識が重要です。データサイエンティストはシステム開発時にプログラミング言語を利用する場合があるためです。

まずは必要なプログラミング言語として、AIや人工知能に活用される「Python」と統計解析に強い「R」を学ぶことをおすすめします。併せてデータ抽出に使用するデータベース言語の「SQL」を学ぶとよいでしょう。「Python3エンジニア認定基礎試験」の資格取得を目標にするのもおすすめです。

分析力・提案力

データサイエンティストには、分析力・提案力も求められます。企業の課題や問題点を把握し、分析したデータを基に改善案の提案をするためです。したがって、ビジネスへの深い理解や論理的思考力が欠かせません。

分析したデータは、データやITの知識がない顧客に分かりやすく説明・提案する必要があります。「どのように説明したら伝わるか」「企業が求めているものは何か」を考えて提案することが大切です。

AIに関する知識・スキル

IT業界や製造業界、官公庁をはじめとして、さまざまな分野でAIか活用されています。データサイエンティストはAIそのものやAIを組み込んだシステムの開発に携わることがあるため、関連する知識・スキルが必要です。

また、ビッグデータの解析など、自身が携わる業務でAIを活用することもあるでしょう。データサイエンティストとAIは密接な関係にあるため、AIの動向や最新の技術を学び続けることが大切です。今後はデータサイエンティストとAIの関係性がより深まり、協力してビジネスを進めるようになる可能性も考えられます。

BIツールを使用するスキル

データサイエンティストの業務を遂行するときには、BI（Business Intelligence）ツールが幅広く用いられています。BIはさまざまなデータを分析して得られた情報をビジネスに活用する取り組みを指し、この目的で使用されるICTシステムがBIツールです。

BIシステムは、自社で保有しているデータやビッグデータを分析することで、経営方針の決定やビジネスの課題解決に役立つ情報を発見する目的で活用します。データサイエンティストはビジネスに関連するデータを取り扱うため、BIツールを活用するスキルは欠かせません。

データサイエンティスト向けの資格を取得するための勉強法

資格を取得するには、一定の学習が求められます。データサイエンティスト向けの資格には難易度が高いものもあるため、限られた勉強時間を有効活用するには効果的な学習方法を選ぶことが大切です。

ここでは、資格を取得するために有効な学習方法を2つ紹介します。それぞれにメリット・デメリットがあるため、自分に合ったほうを選びましょう。

学習用の書籍を活用して独学する

独学で資格取得を目指すのであれば、学習用の書籍を活用するのがおすすめです。取得したい資格によっては学習用の書籍が充実しているため、自分のレベルや目標とする資格の等級に応じた書籍を選べます。

書籍には資格取得に必要な情報が体系的にまとまっているため、効率的に学習できるでしょう。独学は比較的コストがかからないため、費用を抑えつつ勉強したい方におすすめです。

ただし、独学では書籍を読んでも分からないことがあったときに質問する人がいないため、疑問を解消しにくい点がデメリットです。効果的な学習方法が分からなければ、思ったように勉強がはかどらないこともあり得ます。

スクールやオンライン講座を活用する

より効率的に学習したいのであれば、スクールやオンライン講座を活用するのがおすすめです。スクールやオンライン講座を利用すると、ノウハウを知っているプロの講師に教えてもらえるため、独学より効率的に学べます。

学習中に分からないことがあったときは、講師に質問すればすぐに解消できるでしょう。効果的な学習という点において、スクールやオンライン講座の活用には大きなメリットがあります。

一方、受講料が発生するため、独学より高コストなところがデメリットです。効率を取るかコストを取るかを考え、学習スタイルを決めるとよいでしょう。

まとめ

データサイエンティストはビッグデータの解析やAI開発、マーケティングなどのさまざまな分野で活躍しています。将来性にも期待できる職種ですが、転職市場では十分なスキルや経験が求められます。データサイエンティスト向けの資格を取得すればスキルレベルを証明できるため、より有利に就職できるでしょう。

すでにデータサイエンティストへの転職を決断していて、自分に合った求人を探そうと思っているのであればIT業界に精通した転職エージェントへ相談することをおすすめします。マイナビITエージェントではIT業界に特化した転職サービスを提供しているため、ぜひご相談ください。

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