日本でも企業からの注目を集めている職種の1つがデータサイエンティストです。

また、ITとビジネスに精通する職種としてだけでなく、高収入を見込むことのできる憧れの職種としても知られています。

データサイエンティストの業務内容は多岐に渡りますが、企業から条件のよいオファーを受けるために取得しておくと有利な資格があることをご存じでしょうか？

こちらではデータサイエンティストが取得しておくと有利なおすすめの資格を難易度別に詳しくご紹介します。

さらに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や資格保有のメリットに加えてデータアナリストとの違いについてもご説明しましょう。


データサイエンティストが注目される理由

今やデータサイエンティストは引く手あまたの職種であり、憧れる人も多い人気の高い職種です。

こちらでは、日本の大企業をはじめにデータサイエンティストが注目される職種である理由をご紹介しましょう。


企業の業績向上に期待

時代の移り変わりとともに多くの企業でビッグデータが取り扱われるようになりました。

企業ではビックデータは新たなビジネスの金脈とも評され、ビックデータをものにできるかどうかが企業の成功や業績向上につながると考えられているのです。

この膨大な情報の中からビジネスチャンスを発掘するための専門家としてデータサイエンティストに期待が寄せられいます。


スピード感ある分析が可能

データサイエンティストが注目される理由としては、データ分析の専門家とスピード感をもって任務を遂行できるという点もあげられます。

けして一朝一夕でこなすことのできる業務内容ではありませんが、企業は競合企業よりも早くビックデータをものにしたいと考えているのです。

そのためスピード感をもって業務を遂行することのできるデータサイエンティストに熱い視線が向けられています。


データサイエンティストに求められるスキル

こちらでは具体的にデータサイエンティストに求められるスキルについて解説しましょう。


ITスキル

データサイエンティストとして活躍するためには、IT全般に関わる基礎知識を広く網羅しておく必要があります。

具体的にはプログラミングやデーターベースの構築・導入・改善などにも対応できるスキルが求められるのです。

さらにビッグデータに関する知識やスキルも近年では重要視されています。


統計・分析スキル

データサイエンティストは膨大なデータを取り扱います。

そのため、適切なプロセスやアプローチを選択した正確かつ効率的な統計・分析を実践できるスキルが求められるのです。

応用力のあるデータサイエンティストを目指すためには欠かせないスキルといえるでしょう。


ビジネススキル

データサイエンティストには、分析したデータをエビデンスとして周囲に報告することのできるビジネススキルも必要になります。

ビジネスを展開するためにはエビデンスや分析結果の重要性を正確に伝える必要があるため、分かりやすいドキュメントの作成やプレゼンのスキルなども重要です。

多くのデータサイエンティストが敬遠しがちなスキルですが、ビジネスを展開していくためには欠かせないスキルといえます。


資格保有のメリット

データサイエンティストが企業から注目される理由を理解したところで、次にデータサイエンティストが資格を保有することのメリットについてご紹介します。


応用力を身に着けられる

企業や業務内容ごとに取り扱うデータは異なりますが、データサイエンティストはそれら種類や変化にも柔軟に対応していくことが求められます。

そのため検定や資格取得するために学びを深めることは、データサイエンティストに必要な知識を得るだけでなく応用力を高めることも可能です。

すなわち学びを通してデータサイエンティストとしての課題に臨機応変に活躍していくために必要な応用力をみにつけることができます。


スキルアップが可能

検定や資格取得するために学ぶことは、データサイエンティストに必要なスキルを向上させることができます。

検定や資格は難易度別に試験やグレードが分かれているため、自分のスキルに応じて挑戦することで確実にスキルアップすることが可能です。


ビジネス視点も身に着けられる

検定や資格取得のために学ぶことは事業に流用するスキルへの理解を深めることにもつながります。

具体的にはマネジメントやリーダーシップなど円滑な任務の遂行に求められる視点やスキルを身につけることが可能です。


データサイエンティストにおすすめの資格

こちらではいよいよデータサイエンティストにおすすめの資格を難易度別に詳しくご紹介していきましょう。


おすすめの資格1：統計検定

統計検定は、客観的にデータを判別して活用力を身に着けるための資格です。

統計検定は、4級から準1級をはさみ1級までの5つのレベルに分かれています。

さらに1級の検定では統計数理と統計応用の2種類が設定されていることが特徴です。

試験の難易度としては準1級以上では数理統計の専門的な知識が必要になるレベルとなり、論述回答が必要な問題となります。

企業から期待されるスキルとしては準1級以上の取得を目安として考えておくとよいでしょう。

難易度は過去の試験を参考にすると準1級では約30%、1級では25%ほどとなっています。


おすすめの資格2：基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験

こちらの試験内容としては、情報処理の基礎理論をはじめに開発技術やプロジェクトマネジメント、プログラミング、SQLなどITスキルを幅広く網羅したものになります。

基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験は「情報処理技術者試験」と区分される国家試験であり、受験者も年間約10万人に達するほど認知度の高い資格です。

試験の特性として基本情報処理技術者試験はIT関連業務の経験の浅い人や学生向けの試験と位置付けられ、応用情報技術者試験はエキスパート向けの試験といえます。

試験には専門的な知識やスキルが必要であることからデータサイエンティストに限らず、IT関連の職種を目指す人は取得が求められている資格といえるでしょう。

基本情報処理技術者試験の難易度は、過去の試験を参考にすると合格率は25%ほどです。

一方の応用情報技術者試験は難易度がさらに高く、合格率は20%ほどまで下がります。


おすすめの資格3：OSS-DB技術者認定試験

こちらのOSS-DB技術者認定試験（オープンソースデータベース技術者認定試験）は特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）による試験になります。

試験内容としてはオープンソースデータベース（OSS-DB）に関する知識と技術を認定するIT技術者認定資格です。

こちらの資格はスキルごとに「Silver」「Gold」の2種類のレベルに分けられいます。

「Silver」は大規模データベースシステムの運用管理や改善い加えてコンサルティングができる技術者とされ、特別な受験資格や条件はありません。

「Gold」はデータベースシステムの導入・開発・設計・運用ができる技術者とされています。

こちらの「Gold」は受験のために前提資格保有条件が設定されており「有意なOSS-DB Silver」を保有している必要があるため注意しましょう。

試験の合格率は非公開となっていますが、難易度はさほど高くないといわれています。

エキスパートを目指す上での基礎があると明言することのできる資格といえるでしょう。


おすすめの資格4：Python3 エンジニア認定データ分析試験

こちらの試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催するものです。

「人工知能」「統計解析」などにおいて必ず話題に上がる言語がPythonになります。

そのためデータサイエンティストとして活躍する際にPythonは得意である方が非常に有利といわれているのです。

PythonはWebアプリの作成だけでなく機械学習や統計解析での利用が期待されてます。

試験内容はPythonを用いたデータ分析の基礎とその方法についてのレベルを認定するものといえるでしょう。

合格率は公表されていませんが、合格ラインの目安として70％ほどの正答が必要といわれています。


おすすめの資格5：オラクルマスター

こちらはオラクル社が主催するプログラマーやSEの中でも人気の高い資格になります。

オラクルマスターはデータベース管理やSQLの知識に関する資格であり、資格保有者は20万人を越えるともいわれるほどです。

試験に向けて学びを深めることでデータベース管理ソフトの市場シェア率約50%を誇るデータベースを扱う技能を身に付けることができます。

資格のレベルは難易度が低いものから「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4つのグレードに分けられています。

こちらの資格はレベルの低いものから順に取得する必要があり、下位の資格に合格しなければ上位の資格を受験できません。

「Silver」以上の資格を取得したときにはOracle Certification Programと呼ばれる世界共通の認定を受けることができます。

難易度は、レベルが最下位の「Bronze」であっても未経験独学での取得は難しいとされているほどです。

そのため全てのグレードを総じて高い難易度といえるでしょう。


おすすめの資格6：G検定・E検定

こちらは一般社団法人日本ディープラーニング協会の主催するディープラーニングに関する知識を認定する検定です。

主にAI技術の中でも重要な検定とされており、内容はG検定・E検定の2種類に分かれています。

G検定は、ディープラーニングに関する知識を保有して事業活用するジェネラリストの育成を目指したものです。

こちらの検定には受験資格はなく、自宅にてブラウザから受験が可能であり合格率も6割程といわれています。

E検定は、ディープラーニングを実装するエンジニアの育成を目指した内容です。

こちらの検定には受験資格としてJDLA認定プログラムを修了していることに加え、その試験日から2年以内の期間であること定められています。


データサイエンティストとデータアナリストとの違い

データサイエンティストと類似する職業としてデータアナリストがあります。

企業によっても立ち位置に違いが見受けられ、業界の中でも業種や業務内容の線引きが非常に曖昧な職種です。

こちらではデータサイエンティストとデータアナリストの違いについて解説しましょう。


データサイエンティスト

まずはデータサイエンティストから再確認しておきましょう。

データサイエンティストは大量のデータから企業が必要とする情報を抽出するエキスパートです。

業務内容は主にビッグデータを分析して結果を導き出すことにより、企業の現状改善のための対策を立案して提案していくことがあげられます。

具体的にはより優良な予測モデルの構築により、企業のビジネスに関わる問題を解決に導くことがデータアナリストとの大きな違いともいえるでしょう。

また、客観的に事業戦略を見据える重要な役割を担うため、質の高いマーケティングを行うことできる点も特徴です。


求められるスキル

データサイエンティストには分析や統計のために専門的な知識やスキルに加え、高度なコンサルティング能力やビジネスにおける知識も求められています。


データアナリスト

データアナリストはデータの処理や現状分析を重点的に担うエキスパートです。

例えば、消費者の行動や規則性に着目した分析を実施して将来的な消費者の要望を見出し、企業の業績向上のための課題解決につながる手段や方法などを提案します。

具体的にはアウトプットを作成することでビジネスにおけるサービス改善に役立てることが特徴といえるでしょう。


求められるスキル

求められるスキルの例としては、業務内容にも異なりますが統計学や分析力に加えて論理的思考力や仮説力、そしてSQLやR、Javaなどの開発言語といわれています。


記事まとめ

今回は、データサイエンティストにおすすめの資格や必要なスキルと資格保有のメリットについてご紹介しましたがいかがでしたか？

データサイエンティストは企業からの需要も高まっている職種であることに加え、比較的高額な収入も期待できるため職種としての人気も高まっています。

少しでも条件の優れた条件で仕事を受注するためには、こちらでご紹介したような企業から求められる知識やスキルを得ることのできる検定や資格を取得することが重要です。

しかし、検定や資格の勉強は独学では難しいものもあるため、効率的な勉強方法を確認していくことも大切になります。

ぜひこちらで紹介した内容を参考に、データサイエンティストに求められるエキスパートとしての知識やスキルを効率的に身につけていきましょう。