【2022年最新版】データサイエンティストにおすすめの資格とは？
本ページはプロモーションが含まれています
この記事ではデータサイエンティストにおすすめの資格5選を紹介したいと思います。
試験内容/合格率/合格基準点/勉強時間
などを中心に詳しく解説していますので是非ご確認ください！
データサイエンティストのなり方については下記をクリック。
https://youmanavisions.com/career-change/for-data-analyse/
1.統計検定
データサイエンティストを目指す方に統計検定をお勧めします。
「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
統計学を学び、データに基づいて客観的に判断できるようになれば、データ分析の精度を上げられるでしょう。
統計検定(2級)
大学基礎課程（1・2年次）の統計学のレベル
合格基準点：70点以上
合格率：40%台
勉強時間：80～100時間
統計検定の試験情報は上記のようになっています。
試験内容
大学1・2年時の数学・統計学レベルの知識を問われます。
ガウス分布/χ二乗分布」などの数学の知識から「推測統計/仮説検定」などの統計学の知識を出題されます。
この内容を理解すると理論に基づいたデータ分析が可能となるので実務でも役立つ資格と言えます。
勉強法
公式テキスト「統計検定2級対応 統計学基礎」を読み進めながら、公式ホームページにある過去問を解きます。テキストの理論や公式を理解し、ある程度過去問が解けるようになれば、ほぼ合格できるでしょう。
過去問は下記から
https://www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/
統計検定公式ホームページ
https://www.toukei-kentei.jp/
2.Python3エンジニア認定データ分析試験
「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営している資格試験。「Pythonエンジニア認定試験」の試験区分の1つです。
Pythonは機械学習や人工知能といったデータ分析手法のライブラリが充実しています。
そのためデータ分析プロジェクトではほぼ確実にPythonがプログラミング言語に採用されます。
データサイエンティストを目指す方に必須のスキルです。
Python3エンジニア認定データ分析試験
Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法
合格基準点：70%以上
合格率：75%台
勉強時間：80～100時間
Python3エンジニア認定データ分析試験の試験情報は上記のようになっています。
試験内容
Pythonの環境構築・基礎を問う問題が25%
線形代数や確率統計といった高校数学レベルの問題が25%
NumPyやscikit-learnといったPythonの機械学習ライブラリが50%
勉強法
Python3エンジニア認定データ分析試験の内容に準拠した「Pythonによるあたらしいデータ分析」を読み学習する。読むだけでなく、実際にPythonのコードを書き、コードを動作させてみる。そのように実践力をつければ応用問題も難なく解けるはず。
Python3エンジニア認定データ分析試験について
https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
3.データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、情報処理技術者試験の一区分。試験制度のスキルレベル4に相当し、高度情報処理技術者試験に含まれます。
対象者像は「データベースに関係する固有技術を活用し、最適な情報システム基盤の企画・要件定義・開発・運用・保守において中心的な役割を果たすとともに、固有技術の専門家として情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者」と記載されています。
デーサイエンティストになるにはデータ操作言語SQLやデータ設計の知識は必須。
データの成り立ちを学び、データの根本から原因を特定するために必要なスキルです。
データベーススペシャリスト試験
データベースに対する専門的で広範な知識
合格基準点：60点以上
合格率：15%台
勉強時間：実務経験者でも200時間(難易度はとても高いです)
データベーススペシャリスト試験の情報は上記のようになっています。
試験内容
４種類の試験を一日でこなします。
午前1:
テクノロジ系17問・マネジメント系8問・ストラテジ系5問
午前2:
データベースに関連する「コンピュータ構成要素・システム構成要素・データベース・セキュリティ・
システム開発技術・ソフトウェア開発管理技術」
午後1:
記述問題「企画や要件定義、開発」「運用や保守」「技術」
午後2:
記述問題「物理データベース設計・論理データベース設計」
午後問題は設計・要件定義といった、実務ベースの試験となり応用力も問われるため、難易度は高めと言えるでしょう。
勉強法
テキスト「データベーススペシャリスト最新版」を読みながら過去問題を解く。その際に答えだけを暗記するのではなく、仕組み・概念までしっかりと理解する。そうしないと午後問題の記述問題で詰みます。逆に基礎を説明できるまで詳しく理解すれば、記述問題も解けるようになるでしょう。
データベーススペシャリスト試験(DB)公式ホームページ
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html
G検定・E資格(上級者向け)
G検定・E資格は、AI技術に関する知識・技術を評価する試験です。
G検定ではAIを活用するスキルを、E検定ではAIを開発するためのスキルを証明する資格を得られます。
この検定を受験することで機械学習・深層学習に関するノウハウを網羅することが出来ます。
データサイエンティストの中でも、AIに関する仕事がしたい方は、ぜひ取得することをお勧めします。
G検定・E資格
GCPでの機械学習システム構築のスキル
合格基準点：60点以上
合格率：約70%
勉強時間：実務経験ありで100時間
試験内容
応用数学 ガウス分布などの一般的な確率分布や情報理論の基礎的な問題
機械学習 教師あり・なし学習の分析手法や最尤推定など
深層学習 ニューラルネットワークの実装、深層モデルの定義
開発・運用環境 分散処理などの高速処理、軽量化技術
大学数学の応用の知識と機械学習の深い知識を絡めて出題されるので、難易度は高めです。
勉強法
公式テキスト「ディープラーニングE資格」「ディープラーニングG検定」の問題を解きます。上記で紹介した、統計検定・Python3エンジニア認定データ分析試験などと被る内容が多いので、そちらの資格を取得してから、こちらの資格を取得するのがおすすめです。
必要最低限の勉強で取得できますので。
一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
https://www.jdla.org/certificate/
Professional Machine Learning Engineer認定試験(上級者向け)
「Professional Machine Learning Engineer certification」は米Googleが実施している試験です。Google Cloud Platform(以下、GCP)上で機械学習を応用したシステムを構築する技術を問う試験です。
GCPを使用したシステム開発でよく用いられるスキルですので、実務に活かしやすい資格だと思います。
Professional Machine Learning Engineer certification認定試験
GCPでの機械学習システム構築のスキル
合格基準点：不明
合格率：不明
勉強時間：実務経験込みで100時間程度
※問題文が英語のため注意が必要
米Googleはこのほど、機械学習を応用したシステムを構築するエンジニアに向けて、技術認定制度「Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification」を開始した。Webテストに合格すると、Googleが認定した「Professional Machine Learning Engineer」の資格が得られます。
勉強法
この資格はとにかく実践あるのみです。Google Cloudでのシステム開発、ソフトウェア開発を行ってください。公式テキストが英語版しかありませんので、Google Cloudを触りながら、学んでいくのがおすすめです。
最後に
以上がデータサイエンティストにおすすめの資格5選でした。
5つの資格に言えることは被っている内容が多いことです。
そのため、一つ資格を取ったら、また別の資格も取りやすいので、一網打尽にデータサイエンティスト系の資格を取るのがアリですね。
是非今回紹介した資格5つとってみてください。
下記にデータサイエンティストの年収から業務内容まで紹介していますので、是非ご確認ください。
