データサイエンティストとはさまざまな分野においてデータを活用する人を指します。
膨大なデータの分析や解析をし、それらから結論を導き出すことが仕事です。
ビジネスとITどちらの面においても高い能力を発揮します。
この記事では、データサイエンティストへの転職に有利な資格を紹介します。
データサイエンティストへの転職を志望する人はぜひお読みください。
データサイエンティストに役立つ資格を紹介!
Contents
この記事では、データサイエンティストに役立つ資格を紹介します。
どんな職業にも仕事において活用できる有利な資格がありますが、まずは知ることが大切です。
持っていると有利な資格を知り、そのうえで取得の検討をしなければいけません。
この記事ではそんな入り口づくりのお手伝いをできれば幸いです。
データサイエンティストとしての転職を考えているのであれば、ぜひこの記事を活用してください。
情報処理技術者試験
最初に紹介する資格は、情報処理技術者試験です。
IT人材を育成することを目的とした試験で、データサイエンティストに必要な知識を問われます。
試験の特徴
情報処理技術者試験は複数の試験を包括した呼び名です。
以下の試験が含まれます。
- ITパスポート試験(IP)
- 情報セキュリティマネジメント試験(SG)
- 基本情報技術者試験(FE)
- 応用情報技術者試験(AP)
- ITストラテジスト試験(ST)
- システムアーキテクト試験(SA)
- プロジェクトマネージャ試験(PM)
- ネットワークスペシャリスト試験(NW)
- データベーススペシャリスト試験(DB)
- エンベデッドシステムスペシャリスト試験(ES)
- ITサービスマネージャ試験(SM)
- システム監査技術者試験(AU)
それぞれの試験によって対象とする人物や問われる知識が異なるため、自分に必要な試験を選ぶ必要があります。
いずれにせよ、情報処理技術者試験に合格することで情報処理の技術や知識の証明が可能です。
受験資格と試験の難易度
情報処理技術者試験には複数の試験がありますが、いずれも受験資格は特に定められていません。
どなたでも受験可能です。
ただし現実的には、専門知識が求められる高難易度の試験や応用力が必要な試験をいきなり取得するのは難しいです。
未経験であればITパスポートや基本情報技術者試験をおすすめします。
基本を身につけてからキャリアアップのために必要な試験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や統計データの活用力が問われる検定です。
データサイエンティストはデータを活用する力が必要不可欠となります。
統計検定はそんなデータ活用力を証明できるものです。
試験の特徴
統計検定の試験にはいくつかの種類があります。
- 統計検定1級
- 統計検定準1級
- 統計検定2級
- 統計検定3級
- 統計検定4級
- 統計調査士
- 専門統計調査士
- 統計検定 データサイエンス基礎(CBT)
数字の級が割り振られているものについては、レベルに応じた知識や活用力が問われます。
統計調査士は統計検定3級程度の知識に加え、公的統計の理解と活用力が必要です。
専門統計調査士は統計検定2級程度の知識と、より専門的かつ高度な問題が出題されます。
CBTはより実務的な内容の試験です。
受験資格と試験の難易度
統計検定は目標水準の定めはあるものの、受験上の制限はありません。
どの試験であっても受けることができます。
難易度は試験によって異なりますが、4級・3級・統計調査士・CBTは易しめです。
未経験であればこのあたりを取得すると良いでしょう。
難易度が高くなってくるとデータサイエンティストとしてのスキルアップに効果的です。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験について紹介します。
こちらは情報処理技術者試験の欄でも触れましたが、特に重要なため改めて解説します。
試験の特徴
基本情報技術者試験はITの基本的な知識や技能が問われる試験です。
データサイエンティストを含めIT業界で働くのであればぜひ取得しておきたいものです。
ITパスポート試験と似ている部分もありますが。基本情報技術者試験はプログラミングも問われます。
試験は午前と午後に分かれており、午前の試験は小問形式、午後の試験は大問形式です。
午前試験はテクノロジー系が50問、マネジメント系が10問、ストラテジー系が20問出題されます。
午後試験は長文形式の問題で、11問のうち5問を選択して回答します。
午前試験・午後試験ともに60点以上で合格です。
受験資格と試験の難易度
基本情報技術者試験には受験資格がないため、誰でも受けることができます。
情報処理技術者試験のなかでは基本的な知識に分類されるものですが、範囲が広いことが特徴です。
経験者であれば持っている知識で解ける部分も多いですが、未経験者は基本をつけることが難しいでしょう。
ただししっかり勉強すれば合格できる試験です。ぜひ取得することをおすすめします。
G検定
G検定は「ジェネラリスト検定」の略でディープラーニングの知識や活用力が問われる試験です。
ディープラーニングとは人間の基本的なタスクをコンピューターに学習させる手法のひとつです。
試験の特徴
G検定では人工知能やディープラーニングの知識、活用法などが問われます。
ディープラーニングに関するジェネラリスト、つまり知識を有し活用する力のある人に与えられる資格です。
データサイエンティストの仕事では、AIがかなり活用されています。
画像や音声認識、言語処理、データ収集などさまざまな場面で使われています。
そのためデータサイエンティストにAIの知識は必須といえるのです。
受験資格と試験の難易度
G検定には受験資格がないため、誰でも受けることができます。
問題は全部で220問程度、選択肢の中から正しいものを回答するという形式です。
出題範囲はシラバスに掲載されているため、そちらを確認すれば問題ありません。
幅広い専門知識が必要なうえ、理系的な問題と文系的な問題の両方があります。
大学レベルの数学知識や人工知能の専門知識も必要ということで、難易度は高めの試験です。
ただしボリュームのある試験ではないので、受験すること自体にそれほど体力は使いません。
継続的な勉強ができれば十分合格を狙える試験です。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに必要なスキルを解説します。
必要なスキルを把握することも、転職活動を成功させるために大切です。
データエンジニアリングに関する知識
ひとつは、データエンジニアリングに関する知識です。
データエンジニアリングとは大規模なデータを整理・管理することをいいます。
データを使いやすい状態にする仕事と認識してもらえれば問題ないでしょう。
データサイエンティストはデータを扱う仕事です。
データエンジニアリングによってデータをきれいにすることで、業務が進めやすくなります。
データを活用するためにも、データをどういう状態にすれば良いか学ぶ必要があります。
データサイエンスに関する知識
データサイエンティストの名前にも入っているように、データサイエンスに関する知識は必須です。
データサイエンスとはデータに関する総合的な学問です。
膨大なデータに情報科学や統計などからアプローチをしデータを活用することを目的とします。
具体的にはデータの集計や視覚化、データを用いた推測、人工知能の活用などをおこないます。
データを有効活用するための知識・技術全般を指す言葉です。
ビジネスに関する知識
データそのものに関する知識だけでなく、ビジネスに関する知識も必要です。
データを活用する目的の多くは、データから読み取れる情報をもとにビジネスへ活かすことといえます。
そのためデータの具体的な活かし方、つまりビジネスでどう使えば良いかを考えるためにビジネスの知識が必要です。
ビジネスの知識といっても幅広いですが、以下は身につけておくべきでしょう。
- 会計・財務の基礎知識
- ロジカルシンキングの力
- マーケティングスキル
- 経営戦略スキル
ほかにも企業の専門分野について知識があれば、データの活用方法についてより実践的なアイディアが浮かびます。
データサイエンティストに向いている人
どんな仕事においても大切なのは、自分がその仕事に向いているかを考えることです。
そこで、データサイエンティストに向いている人を紹介します。
地味な努力ができる人
あまり目立たない、いわゆる地味な努力ができる人はデータサイエンティストとして力を発揮できるでしょう。
データサイエンティストの仕事にはITやプログラミング・ビジネスなど幅広い分野の知識が必要です。
そのため常に勉強し続けなければなりません。
また、仕事内容自体もどちらかというとバックオフィス的なものです。
このように、成果がすぐにはわからない・人にあまり気付かれないような地味な努力が必要とされます。
ですがこのような努力を無理なくできる人や、人からの評価に左右されない人に適した仕事といえます。
華やかでも地味でも、大切な仕事であることには変わりありません。
そのことを理解し仕事に誇りを持てる人に向いています。
分析や情報を集めるのが好きな人
繰り返しになりますが、データサイエンティストの仕事はデータの活用です。
データを活用するためには、情報をデータとして集め分析する必要があります。
分析や情報収集が好きな人であればやりがいを感じながら仕事を進められるでしょう。
仕事を楽しく進めるためには、好きを活かすことが大切です。
分析や情報集めが好きな人にとって、データサイエンティストの仕事は楽しさを感じられるものでしょう。
データサイエンティストの資格を転職に活かすには
データサイエンティストとして有利な資格を取得しても、活かすことができなければ意味がありません。
履歴書上に記載しているだけでもアピールにはなりますが、資格に付随するエピソードを話せるとより効果的です。
なぜその資格を取得したのか、資格をどう活かしたいかといった具体的なエピソードです。
勉強を通して得られた知識や経験なども話せると良いでしょう。
エピソードが伝われば、資格に関して知識の証明以上の価値を生み出すことができます。
努力して取得した資格です。価値を最大限発揮できるよう、よりアピールできる方法を考えましょう。
転職の悩みは転職エージェントに相談しよう
データサイエンティストとしての転職を成功させるため、資格の勉強に努める人もいるでしょう。
ですが転職活動中は資格の勉強以外にもやらなければならないことがたくさんあります。
やるべきことが多く大変な状況の中では、悩みも生まれやすいです。
誰に相談すれば良いかわからず一人で抱え込んでしまう人もいるでしょう。
ですが、転職活動の悩みは転職エージェントが解決させますのでご安心ください。
転職エージェントは転職者をサポートした経験から、転職活動に関する豊富なノウハウを持っています。
そのため転職活動に関する悩みについて、的確なアドバイスをすることが可能です。
転職者に寄り添ってお話しますので、安心感を得てもらうこともできるでしょう。
悩みを一人でなんとかしようとする必要はありません。
転職活動の悩みは、ぜひ転職エージェントにご相談ください。
まとめ
IT化が進みデータが溢れている世の中において、データの活用は非常に重要な要素です。
ですがデータの活用は誰にでもできるわけではなく、専門知識や高いスキルが必要とされます。
そのためデータサイエンティストはかなり需要がある仕事です。
データサイエンティストとして活躍できる知識やスキルを持つことを証明するために、資格はかなり有利です。
資格はデータサイエンティストの転職活動やキャリアアップに役立てることができます。
データサイエンティストとして働くことを強く志望するのであれば、資格を取るに越したことはありません。
資格を取得して転職活動をスムーズに進めていきましょう。
もし転職活動や資格取得で困ったことがあれば、いつでも転職エージェントにご相談くださいね。