「データサイエンティストになるには資格が必要？」「どのような資格を取ればよい？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。資格取得によって知識を客観的に証明できるため、転職を成功させたい方は取得するのがおすすめです。

そこでこの記事では、データサイエンティストを目指す方におすすめの資格を8つ紹介します。資格を取得するメリットも併せて解説するため、ぜひ参考にしてみてください。

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。このため、データサイエンティストへ転職する場合は、資格を取得することがおすすめです。

特にIT業界未経験者の場合、データサイエンティストへの転職はハードルが高く、資格取得で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、応用力がつくという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、資格取得は大変おすすめです。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でも、その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いと転職で有利とならないこともあるため注意が必要です。また、検定試験では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が、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、入社後に応用力をつけられます。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身につけることで、実務ですぐに活かせるでしょう。

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」といった、定番かつ転職活動時に評価されやすい資格を優先的に取得することがおすすめです。

データサイエンティストを目指すならおすすめの資格

この章ではデータサイエンティストを目指す人に、おすすめの資格を8つ紹介します。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。各資格で身につけられる知識や技術・合格難易度を解説するため、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30%、応用情報技術者試験が約23%で、難易度が高いといえます。

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ェアである「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。

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。

1級〜4級と難易度が分かれており、1級の合格率が約25%と低いため、初めての方は4級や3級から目指すとよいでしょう。

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。

必要な受験資格はなく、内容も初心者向けであるため、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。通信教育の修了によって取得できるという手軽さも特徴です。

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の基礎知識が身につきます。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が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。プログラミングの経験があり、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検定は事業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65%、E資格は約72%です。合格率と反して難易度は高いため、きちんと勉強してから臨みましょう。

データ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）」が実施する国家資格です。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となります。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。

データサイエンティストへの現場で求められる力

データサイエンティストにおすすめの資格があれば、転職活動を有利に進められます。ただし、取得して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。ここでは、データサイエンティストが現場で求められる力について解説します。

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AIや人工知能に活用される「Python」、統計解析の「R言語」、データ抽出のための「SQL」を中心に勉強するとよいでしょう。「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、分析したデータをもと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」を常に考え提案することが大切です。

まとめ

データサイエンティストは、プログラミング・データベース・統計学といったスキルが求められます。資格を取得することで、これらのスキルや知識を客観的に証明し、転職活動が有利に進められるでしょう。

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