データサイエンティストに資格って必要？ | 取得するメリットや必要なスキル、学習方法まで徹底解説

「データサイエンティストに資格って必要なの？」

「データサイエンティストを目指してるけど、資格があると有利なのか知りたい」

このように考える人は多くいます。企業がビッグデータを扱うケースが増えている昨今、データサイエンティストは重要な存在です。

一方で、データサイエンティストにはどのようなスキルが必要なのか、難しい面があります。そのため、資格を取得する中で体系的に学ぶのが最も効率的です。

今回は「データサイエンティストの資格」について解説します。「データサイエンティストになるのに資格が必要なのかどうか」や、「資格以外で必要なスキル」も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

データサイエンティストとはデータ収集や分析の専門家のこと

データサイエンティストは、簡単にいうと、データを収集して分析する専門家です。主にビッグデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を提供するプロフェッショナルといって良いでしょう。

データは、それ単体では使い物になりません。膨大なデータの中から必要なものを取り出し、整理しなければ業務に活かせないのです。データサイエンティストは、そうしたデータを整理し、企業の目的にかなった事業戦略に役立つようデータを扱います。

データアナリストとの違い

データサイエンティストと似ている仕事で、データアナリストがあります。両者は似ているように感じますが、実際は異なる職種です。

データアナリストが主にデータの集計や現状分析などデータ分析に注力するのに対し、データサイエンティストは統計分析や機械学習の技術を駆使して、経営戦略にどう活かすのかまでを考えます。

そのため、データサイエンティストの方が仕事量と必要なスキルを多く求められる傾向にあります。

資格がなくてもデータサイエンティストにはなれる

データサイエンティストは、資格が必要な職種ではありません。極端な話、「データサイエンティストです」と名乗れば、誰でもなれます。重要なのは資格ではなく、データを理解し分析するための実践的なスキルと経験だからです。

ですが、多くのデータサインティストは、独学や学習サイト、実務経験などを通じて必要な技術を身につけています。膨大なデータを整理して分析する能力を問われるため、ある程度の能力は必要なのです。

そのため、資格取得を通じて必要な知識やスキルを身につけていく流れが、一般的になります。

データサイエンティストの資格を取得するメリット2選

データサイエンティストになるのに資格は必要ありませんが、取得するメリットは間違いなくあります。特に以下の2つは大きなものです。

• データサイエンスに関する知識を習得できる
• 就職・転職活動で有利になる

データサイエンスに関する知識を習得できる

データサイエンティストの資格を取得する過程で、データサイエンスの基礎から応用まで幅広い知識を体系的に学べます。データの収集や処理、分析方法を正確に理解して、効果的なデータ解析をする下地を身につけられるでしょう。

他にも、資格取得の過程で学ぶ機械学習や統計分析のスキルは、実際のビジネスシーンで活用できます。データが重要視される現代社会において、大きな強みにあるのは間違いありません。

データサイエンスに関する知識を習得できるメリットは、非常に大きいといえるでしょう。

就職・転職活動で有利になる

データサイエンティストの資格を持っていると、就職や転職の際に大きなアドバンテージになります。データサイエンスの専門知識と技術を持っている客観的な証明になるため、採用する側として安心できるからです。

未経験であっても、資格を取得していると身につけている知識やスキルを判断できます。データサイエンティストへの就職・転職を考えている人は、取得しておくとキャリアに役立つでしょう。

データサイエンティストで資格以外に必要なスキル3選

データサイエンティストは、資格以外にも様々なスキルが必要になります。特に以下の3つのスキルは、業務を遂行する上で重要です。どのようなスキルなのか、詳しく見ていきましょう。

• ビジネス力
• データサイエンス力
• データエンジニアリング力

ビジネス力

ビジネス力とは、企業が抱えている課題の背景を理解した上で、ビジネス課題を整理して解決する力のことです。データサイエンティスト協会が定義しているスキルとなります。

データサイエンティストは、データ分析だけでなく、データを通じてビジネスの成果を上げるため考察しなければなりません。そのため、以下のスキルも必要になるでしょう。

• 先見性
• 課題発見力
• コンプライアンス
• ビジネスマインド
• コミュニケーションスキル

顧客データから消費者行動のトレンドを予測し、マーケティング戦略を立案する際、必要になるスキルばかりです。

ビジネスをする上で重要なので、身につけておくよう意識してください。

データサイエンス力

データサイエンス力は、データサイエンティストにとって核となるスキルです。以下のようなスキル・知識が該当します。

• 統計学
• グルーピング
• プログラミング
• データクレンジング
• データウェアハウス設計

データを収集し、整理する能力です。分析基盤の作成などエンジニアの仕事をするケースもあるため、プログラミングも習得しておくと良いでしょう。

精度の高い予測結果を提供するためにも、データサイエンティストなら必ず身につけておきたいスキルです。

データエンジニアリング力

データエンジニアリング力もまた、データサイエンティストに不可欠です。以下のようなスキルが該当します。

• システム設計
• データベース
• アーキテクチャ設計
• フィルタリング処理
• 分析プログラムの作成

データサイエンスの領域で収集したデータを、実装・運用できるようにするスキルです。また、データの管理や処理だけでなく、IT関連の業務を担うケースもあります。データベース関係の知識も必要になるでしょう。

データサイエンティストの資格を取得する方法3選

データサイエンティストになるには、資格の取得が有効です。そのために、以下の3つの方法からやりやすいものを選ぶと良いでしょう。

• 独学で習得する
• 学習サイトを利用する
• プログラミングスクールに通う

独学で習得する

データサイエンティストの資格は、独学でも取得できます。難易度が高いため時間はかかりますが、自分のペースでじっくり学べる魅力があります。主な独学方法としては、以下が一般的です。

• 書籍
• YouTubeなどの動画サイト
• 資格サイトの公式問題や課題

書籍やオンラインの資料を使って、必要なスキルや知識を身につけます。オープンソースの教材を使って、実際のデータセットに対して分析を行うのも良いでしょう。

挫折しやすいデメリットはあるものの、自己管理ができきるなら最もコストをかけずに習得できる方法です。

学習サイトを利用する

データサイエンティストの資格を取得する方法として、CourseraやUdemyなどの学習サイトを活用する方法もあります。大学の教授や業界の専門家が作成したコースを受講できるため、体系的かつ実践的な学習をできる点が魅力です。

独学と比べると費用はかかりますが、より体系的に学ぶのであれば学習サイトも良いでしょう。

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールに通ってデータサイエンティストについて学ぶ方法もオススメです。独学者学習サイトより、実践的なスキルを習得しやすい環境で知識を身につけられるでしょう。

スクールでは専門的なカリキュラムが組まれ、同じ目標を持つ仲間と共に学べます。モチベーションを維持する意味でも、貴重な空間です。同期と切磋琢磨すれば、資格の取得も苦にならないでしょう。

コストはかかるデメリットはありますが、メリットも非常に大きい学習方法です。

データサイエンティストは資格を取得しておくと有利になる

データサイエンティストは、資格がなくてもなれる仕事です。しかし、資格を取得していくと自分のスキルや技術を客観的に説明できるため、就職や転職で有利になります。データサイエンティストへのキャリアチェンジを考えているのなら、取得して損はないでしょう。

一方で、データサイエンティストには資格以外でも身につけておきたいスキルや知識が多数あります。独学で身につけるのも可能ですが、不安な場合は日々の生活の中で、意識してスキルを磨いていってください。

もし独学で取得が難しいという人は、プログラミングスクールも検討しましょう。中でも、オンラインスクールの「レアテック」がオススメです。代替の効かない希少型エンジニアとして活躍できる「一生モノ」のスキルと知識を学べます。年齢や経験を問わず、卒業後に活躍している先輩エンジニアが数多くいます。さらに、転職サポートの無期限延長保証も実施中です。無料体験授業や個別カウンセリングも実施しているので、まずは気軽にお問い合わせください。

よくある質問

データサイエンティストになるために取れる資格は？

特にありません。ですが、データサイエンティストとして、以下の資格が多く取得されています。

• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
• OSS-DB技術者認定試験
• オラクルマスター
• 統計検定
• データベーススペシャリスト試験
• G検定・E検定
• Python 3 エンジニア認定基礎試験

データサイエンティストの資格を取るのに何年くらいかかりますか？

知識のない状態だと、最低で2年～3年ほどかかります。統計やプログラミングなど幅広い知識が必要になるため、習得しようとするとどうしても時間がかかってしまうのです。

データサイエンティスト検定の合格率は？

2023年6月の最も新しい試験で、合格率は44%でした。これまでの合格率から換算しても、50%前後を見ておくと良いでしょう。

データサイエンティストの難易度は？

DS検定が公開している過去の合格実績から判断すると、合格できるのは約半数。出題範囲が広いため、多くの人にとっては難易度が高い試験です。各領域の内容をしっかり理解するように意識すると良いでしょう。