データサイエンティストが取得すべき国内外の資格7選！準備と対策

• 公開日：2023年7月3日
• 更新日：2024年2月2日

データサイエンティストの需要が伸びているため、データサイエンティストとしてのキャリアを目指す人々が増えています。しかし、データサイエンスの分野は広範で複雑なため、データサイエンティストとしての資格の取得は、競争力を維持するのに必要なステップとなるでしょう。

本記事では、データサイエンティストが取得すべき国内外の資格について、それらを取得するための準備と対策について解説します。必要な勉強時間にも触れるため、ぜひ最後までご一読ください。

データサイエンティストの需要は？やめとけと言われる理由

データサイエンティストは近年、企業にとって非常に重要な役割を果たす職種となり、市場での需要が高まっています。

データの分析や解釈により、企業の戦略立案や意思決定に大きな影響を与えることができるためです。

しかし、同時に「やめとけ」と言われることもあるものです。

ここからは、やめとけと言われる代表的な理由を以下に紹介します。

難易度が高い

データサイエンティストになるためには、広範囲にわたる専門知識とスキルが必要となり、難易度も高いです。

データサイエンス関連の知識はもちろん、プログラミング、ビジネススキルなど、多岐にわたる技能が求められます。

加えて、その習得には時間と努力が必要です。

また、重要な意思決定に影響を与える役割を担うため、責任の重さも難易度の高さに比例します。

仕事が忙しい

データサイエンティストの仕事は、激務になることが多いことも理由の1つです。

重要なデータ分析を追いかける中で、時間との戦いが発生し、精神的、身体的に厳しい状況になることもあります。

例えば、データのクレンジングからフォーマット、分析手法の決定から検証に至るまで決められた期間でこなす必要があります。

さらに、AI技術の発展により、一部の業務がAIに置き換わる可能性も捨てきれません。

その結果、定性的な作業より「知見や経験から得た洞察」を求められ、知識の獲得やブラッシュアップ等が仕事の忙しさにつながるでしょう。

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データサイエンティストの仕事内容

では、実際にどのような仕事を担うことになるのか、データサイエンティストが担う仕事内容を以下に分けて紹介します。

データの収集と前処理

データサイエンティストの業務は、まず適切なデータの収集から始まります。

具体的には、既存のデータベースからのデータ抽出や、新たなデータの収集などです。

集めたデータは、分析のために適した形にする必要があり、この過程を前処理と呼びます。

前処理では、データのクリーニング、変換、欠損値の処理、外れ値の確認と処理を行います。

データの分析とモデリング

データの前処理が完了したら、次にデータ分析とモデリングを行います。

データサイエンティストは、統計的な手法や機械学習のアルゴリズムを用いて、データから有用な情報やパターンを抽出します。

例えば、顧客の購買行動を分析して、将来の購買傾向を予測するモデルを構築したり、製品の欠陥を早期に発見するための異常検知モデルを開発したりするなどです。

分析は、企業の意思決定や戦略立案に直接影響を与えるため、高度な分析技術と深い専門知識が求められます。

実装とプログラミング

データ分析によって得られた知見やモデルは、実際のビジネスプロセスやシステムに適用します。

そのため、分析結果を具体的なアプリケーションやシステムに組み込むためのプログラミングが必要です。

主に、データサイエンティストは、PythonやRなどのプログラミング言語を使って、分析モデルを実装し、ビジネスプロセスに統合する作業を行います。

また、データベース管理やシステムアーキテクチャに関する知識も必要で、これらの技術を駆使してデータ分析の結果をビジネスに活かすことも求められます。

ビジネスへの価値提供

データサイエンティストの最終的な目標は、分析結果をもとに、ビジネスの改善案や新たな戦略を提案する「価値提供」にあります。

そのため、データ分析によって得られたインサイトをビジネスの観点から解釈し、実践的な提案に落とし込む能力が求められます。

例えば、顧客の購買データを分析し、新しいマーケティング戦略を提案するなど、データが示す機会をビジネスに応用することが求められるでしょう。

価値を提供するためには、ビジネスの理解はもちろん、創造性や問題解決能力も不可欠です。

コミュニケーションと可視化

また、データサイエンティストは、分析結果をわかりやすく伝えるために、データの可視化やレポートの作成を行います。

加えて、データに基づく提案や結果を、非技術者にも理解できる形で伝えるためのコミュニケーションスキルも必要です。

そのため、データをわかりやすく説明し、関係者を納得させる能力が求められるからです。

このように、データサイエンティストは、ただデータを分析するだけに限りません。

データに基づいて、企業内の様々な部門やステークホルダーとの橋渡しを行いつつ意思決定をサポートするのが主な仕事となります。

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データサイエンティストが取得すべき資格・試験

データサイエンティストが取得すべき資格・試験は、下記が挙げられます。

多くのスキルや知識を身につける必要があるため、国内・国外を問わずに資格を狙う必要があるでしょう。

国内の資格・試験

データサイエンティストが取得すべき「国内」の資格・試験は、下記の通りです。

データサイエンティスト検定™リテラシーレベル

データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルは、データサイエンスの基本的な知識とスキルを証明するための重要な資格です。

この検定は、データサイエンスの基本的な理解を証明するためのものであり、データ分析や機械学習などの分野でのキャリアを追求する人々にとって有益です。

たとえば、リテラシーレベルを取得した人は、データ分析の基本的なスキルを持っていることが証明され、企業はその能力を信頼できます。しかし、この検定を取得するためには、データサイエンスの広範な知識が必要であり、そのためには十分な学習と準備が必要です。

統計検定

統計検定は、統計学の知識と技術を証明するための全国統一試験です。

統計学は、データ分析と意思決定において重要な役割を果たしており、知識と技術を証明するための手段となります。

統計検定は、日本統計学会によって公式に認定され、総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省から後援を受けています。

統計検定には、統計検定1級から4級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートなど、さまざまなレベルと専門分野があるのも特徴です。

これらの試験は、それぞれ異なるスキルセットと知識レベルを対象としています。統計検定を取得するためには、広範な統計学の知識と技術が必要であり、それには十分な学習と準備が必要です。

ITパスポート試験

ITパスポート試験は、情報技術の基礎的な知識を証明する国家試験です。情報技術に関する基礎的な知識を持つことを証明するためのものであり、その範囲はかなり広いのが特徴です。

たとえば、試験内容はテクノロジー系の問題だけでなく、マネジメント系やストラテジー系の問題も含まれています。

ITパスポート試験は、情報技術を活用する業務に就くか、担当する業務に対して情報技術を活用しようとする者を対象としています。金融庁や佐賀県などの公共機関では、職員にITパスポート試験を推奨していることもあり、データサイエンティストであっても取得を目指しておくと良いでしょう。

海外の資格・試験

データサイエンティストが取得すべき「海外」の資格・試験は、下記の通りです。

AWS Certified Big Data – Specialty

AWS Certified Big Data – Specialty認定は、AWSテクノロジーを使用したビッグデータ分析の専門知識を証明するもので、キャリアアップにつながる資格です。

この認定は、AWSのビッグデータ関連サービスの実装、ビッグデータの設計と管理、データ分析の自動化といった能力を検証してくれます。また、AWS Certified Big Data – Specialty認定を取得することで、ビッグデータ分析に関する技術的スキルと専門知識を証明できるでしょう。

この認定は、AWSテクノロジーを2年以上使用し、ビッグデータ分析に携わっている人を対象としています。また、AWS Certified Cloud Practitionerを保有するか、AWS Certified Solutions Architect – Associate、AWS Certified Developer – Associate、またはAWS Certified SysOps Administrator – Associateの現行アソシエイトレベル認定保有者であることが推奨されているほど、ハードルの高い資格です。

Certified Analytics Professional (CAP)

Certified Analytics Professional (CAP)は、データ分析の専門家としてのスキルと知識を持っていることを証明するための認定資格です。

CAPは、データ分析のプロフェッショナルが持つべき知識、スキル、能力を評価するために下記に挙げた7つの領域を通じて、その専門性を評価します。

CAPの認定を受けるためには、学士号・修士号を保有しており、MA/MSを取得して3年以上、BA/BSを取得して5年以上などの厳しい規定があります。また、データ分析の専門家が持つべき7つの領域すべてをカバーしているため、広範で深い知識とスキルが求められます。

しかし、Certified Analytics Professional (CAP)を取得できれば、データ分析の専門家が業界標準のスキルと知識を持っていることの大きな証明となるでしょう。

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associateは、Azure上でデータサイエンスの成果物を準備、モデル化、視覚化、分析、デプロイ、維持する能力が評価される資格です。認定を取得するためには、DP-100（Azure上でのデータサイエンスソリューションの設計と実装）という試験に合格する必要があります。

Microsoftは、必要なスキルをカバーする4つの学習パスを推奨しており、Azure上でのデータサイエンスソリューションの設計、実装に関する深い理解と経験が必要となります。

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate認定を取得することで、個々のデータサイエンスと機械学習のスキルを証明し、Azure上での作業負荷の実装と運用に対する専門知識を伝えられるでしょう。

IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificateは、データサイエンスの基礎から高度な技術まで、幅広い知識とスキルを学べる資格です。

IBMの専門家から、PythonやSQLなどのプログラミングスキル、データビジュアライゼーション、データベースとSQLの使い方、ビジネス分析の理解など、データサイエンスのキャリアに必要な多くのスキルを学べます。

このプログラムを修了すると、データサイエンスのプロジェクトポートフォリオを構築できます。これにより、データサイエンスの仕事に応募する際に、自分のスキルと経験を証明する具体的な例も提供できるでしょう。

データサイエンティストの資格の取り方

データサイエンティストの資格の取得方法は、下記が代表的な例として挙げられます。

独学で勉強する場合は、インターネットや書籍などを活用して自分で学習計画を立て、進める必要があります。一方、スクールなどに通う場合は、専門的な講師から指導を受けたり、他の受講者と交流したりできます。

また、資格の取得方法のひとつとして、研修に参加することもおすすめです。

研修では、企業や団体が主催するプログラムに参加して、データサイエンティストに必要な知識やスキルを学べます。いずれの方法を選ぶにしても、どの方法が自分にあっているかを見極める必要があるでしょう。

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資格取得のための準備と対策

データサイエンティストの資格試験に合格するには、以下のような準備と対策が必要です。

目標を設定する

まずは、自分がどのような資格を取得したいかを明確にしましょう。データサイエンティストに関連する資格は多数ありますが、それぞれに特徴や難易度が異なります。

自分の現在のスキルやキャリアプランに合わせて、どのスキルを身につけて、どのような資格を取るのかを選択することが大切です。また、資格取得にかかる時間や費用も考慮できると安心です。

試験の要件を理解する

次に、選んだ資格の試験内容や形式を把握しましょう。試験には、筆記試験や実技試験などがあります。また、出題範囲や問題数、合格基準なども異なります。

試験の要件を理解できれば、自分がどのような知識やスキルを身につける必要があるかを明確にでき、目標や学習計画を立てられます。

学習計画を立てる

そして、試験までの期間を見積もり、学習計画を立てましょう。学習計画では、目標と現状のギャップを埋めるために、どのような教材や方法を使って勉強するかを決めます。

また、学習時間や進捗管理も重要です。自分のペースやライフスタイルに合わせて、無理のない学習計画を作成することが成功のポイントです。

模擬試験を受ける

ここからは、試験本番に向けて模擬試験を受けましょう。模擬試験では、実際の試験と同じ条件で問題を解きます。これにより、自分の弱点や課題を見つけられます。

また、時間配分や精神的な対策もできるため、本番直前だけでなく、学習中にも定期的に行うことがおすすめです。どうしても受けられない場合は、過去問でも問題ありません。

試験を申し込む

最後に、試験日が近づいたら、試験を申し込みます。試験は年に数回しか開催されない場合が多いので、申込期限や手続きに注意が必要です。

また、試験会場や持ち物なども確認し、十分な睡眠と食事をとり、リラックスして挑むことが大切です。

データサイエンティスト資格取得のために必要な勉強時間

データサイエンティストの資格を取得するために必要な勉強時間は、個人の学習能力や目標レベル、学習方法や資料、学習時間の確保や継続などの要因によって大きく異なります。

しかし、これではあまり参考にならないかもしれません。そこで、一般的にデータサイエンティスト資格取得に向けて勉強する人の平均的な学習時間は100～1,000時間ほどと考えましょう。

初級であれば短くなりますが、高難易度になるほど勉強時間は相応に伸びるためです。なお、1,000時間は、1日2時間勉強した場合、約1年半かかる計算となります。

データサイエンティスト資格取得のために必要な勉強時間は個人によって大きく異なりますが、一定の目安を知ることは有用です。自分の現状や目標を明確にし、効率的かつ効果的な学習方法を選択し、コツコツと学習を続けることが成功への鍵です。

データサイエンティストとして成功するには？

データサイエンティストとして成功するには、以下に挙げた5つのポイントを押さえましょう。

逆算して考える力を身に付ける

まず、データサイエンティストには、逆算して考える力が必要です。

ビジネスの課題や目標に対して、最適なデータ分析の方法や手順を考えるために役立つからです。

データサイエンティストは、企業がかかえる問題を解決するため、複雑なデータセットを分析し、企業の意思決定を支援します。

この過程で重要なのは、目的地点を明確に定め、そこから逆算してデータ分析の戦略を立てることです。

例えば、売上を増やすためには、どのようなデータを収集し、どのような分析を行い、どのようなアクションを取るべきかを考えるということです。

特に、ビジネス目標とデータ分析目標の整合性を保ちながら、データのインサイトを引き出すことが求められます。

このように、逆算することで、必要なデータや分析の粒度、期間、範囲などを明確にできます。

英語を学び素早く情報を手に入れる

また、データサイエンティストは、英語を学ぶことで、世界中のデータサイエンティストの知見や経験を素早くキャッチアップできます。

日本語で公開されている情報は限られており、英語で書かれた論文やブログ、書籍などを読むことが不可欠だからです。

データサイエンスの分野は国際的なものであり、最新の研究成果やトレンドは多くが英語で発表されています。

英語力を向上させることで、世界中の研究論文や業界ニュースへのアクセスが容易になり、知識の更新がスムーズに行えます。

また、国際的なカンファレンスやワークショップへの参加、海外の専門家とのコラボレーションなども可能になり、視野を広げることもできるでしょう。

トレンドをチェックする

データサイエンティストは、トレンドをチェックすることも必要です。

データサイエンスは日々進化しており、機械学習アルゴリズム、データ処理ツール、ビッグデータ技術などの最新の進歩に常に注意を払う必要があるためです。

また、データプライバシー、セキュリティ、倫理的な問題などの法規制の変化にも敏感であることも求められるでしょう。

トレンドをチェックする方法としては、以下があります。

いずれにおいても、自分の関心や専門領域に合ったものを見極めて学ぶことが大切です。

常に学び続ける姿勢を持つ

そして、データサイエンティストは、自分の知識やスキルに満足せず、常に学び続ける姿勢も求められます。

データサイエンスは数学、統計学、コンピューターサイエンスなど多岐にわたる知識が必要です。

技術的スキルの向上だけでなく、ビジネスの理解、プロジェクト管理、コミュニケーション能力など、多方面でのスキルアップが求められます。

また、定期的なトレーニングやセミナーへの参加、業界の動向を追い続けることも役立ちます。

データの品質とクレンジングに力を入れる

最後に、データサイエンティストは、データの品質とクレンジングに力を入れることも考えましょう。

データの品質が低いと、分析の結果や予測の精度に影響を与える可能性があるためです。

そのため、データに含まれる不要な要素や誤りを除去するクレンジングが必要です。

このように、品質の高いデータセットを確保することで、より正確で洞察に富んだ分析結果を導き出すことができます。

まとめ

データサイエンティストには、統計学、プログラミング、機械学習、ビジネス知識など、幅広いスキルが必要です。このようなスキルを取得するためには、独学やスクール、研修など、さまざまな方法があります。

そのため、自分にあった学習方法を選び、着実にスキルアップしていくことが大切です。また、実際のプロジェクトやポートフォリオの作成も重要なステップとなるでしょう。

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