【自己紹介】
データサイエンティストを目指しているけど、データサイエンティストになるために資格は必要なの？などと悩んでいませんか？
結論、データサイエンティストに”なる”ために資格は必要ありません。
理由はデータサイエンティストは資格より、経験が重視される職業だからです。
私は現役のデータサイエンティストであり、約500名のデータサイエンティストが在籍する会社でマネージャー職を務めています。業務ではデータサイエンティストの採用を行ったりして、志望者の面接をしたりしています。
そんな面接を考える筆者ですが、面接で資格の有無を聞いたことは一度もありません。重視していないからです。
この記事ではデータサイエンティストに”なる”ために資格が必要ない理由を解説していきます。
この記事を読むと、データサイエンティストに”なる”ために資格を取るのではなく、有効な資格の使い方がわかります。
本記事の結論は下記です。
- データサイエンティストになるために資格は必要？
→“なる”ためには必要ない！”学ぶ”ために効果的に資格を活用しよう！ - どのような資格を取得するべき？
→自分が学びたい・学ぶべきスキルを明確にしてから資格を検討することが重要！ - 資格はさまざま！初心者向けから玄人向けまで幅広くある！
- 資格を有効活用して、スキルアップを目指そう！
下記に関連記事を載せておきます。
では、本題に移ります。
データサイエンティストに”なる”ために資格は必要ない
データサイエンティストに”なる”ために資格は必要ありません。
なぜなら、データサイエンティストはあらゆる課題を解決する柔軟性や過去の経験が重視されるからです。
データサイエンティストは「データ」を活用して、課題を解決する職業です。
ビジネス上の課題は多種多様であり、それぞれの課題に対するアプローチは異なるため、データサイエンティストには課題に対して柔軟に対応する力が求められます。
スキルを持っていることは大切ですが、保有しているスキルをいかに使って課題を解決するかがより重要なポイントです。
もちろん、スキルを示すための資格を保有している方が望ましくはありますが、重視はされません。あくまで加点ポイント程度の位置づけになります。
データサイエンティストはスキルを保有していることではなく、柔軟性や過去の実績・経験が重視されるため、データサイエンティストに”なる”ために資格は必要はありません。
データサイエンティストの仕事は「課題を解決すること」だからね。スキルを持っていても課題が解決できなければ宝の持ち腐れだよ。スキルももちろん大事だけど、柔軟性や実績・経験がより大事だよ。
データサイエンスを”学ぶ”ために資格取得は有効な手段
データサイエンスを”学ぶ”ために資格取得は有効な手段です。
なぜなら、自分が学びたいスキルをピンポイントで学ぶために資格取得が最高の仕組みだからです。
データサイエンスを学ぶために資格が有用なポイントは下記の2点です。
- 学ぶ領域を決定するのに資格で判断することが有用
- 明確なゴールができるため効率的に学ぶことができる
詳しく解説していきます。
学ぶ領域を決定するのに資格で判断することが有用
一つ目は、学ぶ領域を決定するのに資格で判断することが有用である点です。
なぜなら、データサイエンスを学ぶには領域を絞って学ぶ必要があり、資格を基にすると領域の判断をしやすいからです。
データサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたります。「ビジネススキル」「サイエンススキル」「エンジニアリングスキル」などあらゆる観点のスキルが求められます。
データサイエンティストに求められるスキルは非常に多いため、すべてのスキルを1人で保有することは現実的ではありません。そのため、データサイエンスを学ぶ際は領域を絞って学ぶことが重要です。
そこで資格が有用になります。データサイエンティスト関連の資格はそれぞれの領域に限定されて、設計されているものが多く、領域を選択するために資格を判断軸にするとかんたんに学ぶ領域を決められます。
そのため、データサイエンスを学ぶ領域を決定するのに資格で判断することは有用です。
データサイエンスはいろいろなスキルがあるからね。全部学べないからこそ学ぶ領域を決めることが大切だよ。領域の決め方も難しいから資格単位で学ぶ領域を決めてしまうことが有効だよ。合格すればスキルの証明になるから一石二鳥だね。
明確なゴールができるため効率的に学ぶことができる
二つ目は、明確なゴールができるため効率的に学ぶことができる点です。
理由は学習に資格取得という明確なゴールができるため、資格取得というゴールに向けて学習を進められることです。
学習する際に、ゴールが設定されていなければいつまでに何を学ばなければならないかがふわっとしてしまい、学習が進まないことがよくあります。学校でもテストがなければ勉強しないと思います。
ゴールが決まるという点で、資格の仕組みが優れています。資格取得は年に数回しか機械がありません。そして、いくらかの費用がかかります。落ちたらお金がもったいないという心理も働き、モチベーションも保ちやすいです。
数か月前に費用を払い、受験を申し込んだら、学習するしかありません。期限が決まりやることが明確になれば効率的な学習ができます。
そのため、資格取得は効率的に学習できる優秀な手段です。資格を活用してデータサイエンスを学びましょう。
ゴールが決まると人は動きやすいよ。お金をかけると損したくない気持ちが働くから学習しやすいよね。資格取得は期限を決めて効率的に学習できる仕組みだから効率的に学べるよ。
学びたいスキルを明確にしてから資格取得を考えることが重要
学びたいスキルを明確にしてから資格取得を考えることが重要です。
なぜなら、資格取得は目的ではなく学ぶための手段だからです。
資格取得が目的になってはいけません。目的はスキルを学ぶことです。そのため、どのようなスキルが必要か？を明確にすることが重要です。
学ぶべきスキルを明確化させてから資格取得を考えなければ、資格取得が目的になってしまいます。もちろん、なんとなく資格取得することは悪いことではありません。
しかし、自身で学びたいスキルを明確にしてから資格取得を考えることで、データサイエンティストとして効率的なスキルアップにつながります。
一度立ち止まって、学びたいスキルを明確化してから資格取得を考えましょう。
学びたいスキルを決めるにはある程度自身のキャリアを考える必要があります。データサイエンティストのキャリアについては下記に詳しく解説しているので、詳しく知りたい方はご覧ください。
自分に必要なスキルがなんなのかを考えるにはある程度将来的なキャリアを想像する必要があるよ。データサイエンティストは様々な役割があるから、悩むことも多いけど考えることが大事だよ。学びながら少しづつ結論を出していくんだよ。
スキル別にデータサイエンティスト関連の資格を紹介
スキル別にデータサイエンティスト関連の資格を紹介します。
「ビジネススキル」「サイエンススキル」「エンジニアリングスキル」の3つに分けて紹介します。
①「ビジネススキル」が学べる資格
「ビジネススキル」を学べる資格を紹介します。「ビジネススキル」を学ぶために有用な資格は多くありません。
なぜなら、「ビジネススキル」は実践の中で身に付けていくことが必要であり、定型化しづらいスキルだからです。学ぶという観点でも実践で学ぶことが重要なスキルになります。
「ビジネススキル」が、学べる資格は下記になります。
- データサイエンティスト検定（DS検定）
詳しく解説していきます。
データサイエンティスト検定（DS検定）
「データサイエンティスト検定（DS検定）」はデータサイエンティスト協会が運営している資格です。データサイエンティストに必要なスキルを網羅的に出題するデータサイエンティスト特化の資格になります。
データサイエンスを幅広く学びたい方にオススメです。しかし、難易度が高いため、中期的な資格取得を検討することが望ましいです。
- データサイエンティストとして半年ほど実務経験を積んだ後、体系的にデータサイエンスを学ぶタイミングで資格取得を検討
- 最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック
データサイエンティスト検定は難易度が高いから実務を経験した上で勉強するのがオススメだよ。実務だとどうしても網羅的に経験することが難しいから、体系的に学ぶいい機会になるよ。年に2回あるから自分のスキルを確かめる意味でも使えるよ。
➁「サイエンススキル」が学べる資格3選
「サイエンススキル」を学べる資格を紹介します。「サイエンススキル」は比較的体系的に学べる資格が多く、目的に応じて多くの選択肢があります。
今回はオススメの資格3つ紹介します。
- 統計検定（2級）
- G検定
- Python 3 エンジニア認定データ分析試験
詳しく解説していきます。
統計検定（2級）
「統計検定」は一般財団法人統計質保証推進協会が運営している資格です。統計知識を全般に出題する資格であり、統計学に特化した資格になります。
統計検定2級であれば、比較的容易に取得ができます。基本的な統計量を知らないとデータサイエンティストとしてやや信頼されにくいので、基礎の基礎となりますが、統計知識に不安がある方にオススメです。
高レベルの資格として「準1級」・「1級」とありますが、基礎の基礎という点では「2級」がほどよいレベル感になります。
- データサイエンティストになったが、業務を始めてやや統計の基礎知識に不安を感じた際に復習も兼ねて資格取得を目指す
- 日本統計学会公式認定統計検定 2級 公式問題集
統計知識はなんとなく理解出来ていても、いざ説明するとなると意外と難しいよ。データサイエンティストになった直後はちょっと統計知識に不安を覚える人が多いから改めて体系的に学ぶ人も多いよ。データサイエンティストとして、必要最低限の知識は抑えておくといいよ。
G検定
「G検定」は一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営している資格です。機械学習・深層学習に特化しており、機械学習・深層学習を社会実装に向けたビジネスよりの問題も一部出題されます。
機械学習だけでなく、深層学習まで含めて学ぶことができるので、専門性が高くやや難易度は高いです。データサイエンティストとして、「サイエンス」寄りでキャリアを作っていきたい方にオススメの資格です。
- データサイエンティストになり、「サイエンス型」として専門性を高めてキャリアアップしようと考え始めたタイミングで受験を検討する
- 深層学習教科書 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
深層学習はデータサイエンティストでもあまり詳しくない人も多いよ。少し専門性が高い領域に入るからしっかり勉強すれば他者との差別化ポイントになるよ。難易度は高いけどチャレンジしてみる価値はあるよ。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
「Python 3 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する資格です。Pythonを用いたデータ分析に主眼を置いた資格になります。
実務でも使えるレベル感の資格となっており、難易度もそこまで高くないため、初学者にオススメの資格です。試験を申し込んで自身を追い込んで勉強すれば効率のよい学習になります。
- データサイエンティストを目指している方、もしくはデータサイエンティストになりたての方が実務に使える知識を身に付けるために資格取得を目標にスキルアップする
- Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
データサイエンティストの業務に近い領域の資格だから最初に学ぶとコスパよく学べるよ。試験も通年で行われているから、早めに申し込んで自身を追い込みながら学習するのが効果的な使い方だよ。
➂「エンジニアリングスキル」が学べる資格4選
「エンジニアリングスキル」を学べる資格を紹介します。「エンジニアスキル」はITエンジニア向けのものも多く、非常に他領域の資格があります。
今回はデータサイエンティスト目線で重要なオススメの資格3つ紹介します。
- 情報処理技術者試験
- AWS認定ソリューションアーキテクト
- データベーススペシャリスト
- Tableau Desktop Certified Associate
詳しく解説していきます。
情報処理技術者試験
「情報処理技術者試験」はIPA情報処理推進機構が運営する資格です。ITスキル全般を出題範囲として、ITスキルを一定以上保有していることを示すために国が作成した資格になります。
ITスキル全般を網羅的に学ぶことができる資格になっており、ITプロジェクト進めるスキルなど「ビジネススキル」にも踏み込んだ内容が盛り込まれています。
ITスキルが網羅的にカバーされており、範囲が広くなっていることが難易度を上げている要因です。「エンジニアリング型」のデータサイエンティストとして生きていきたい方にはオススメの資格です。
- データサイエンティストとして1~2年経験を積んだ後、「エンジニアリング型」にキャリアを寄せていくことを決意した方が網羅的にIT知識を学習する際に資格取得を検討
- 情報処理教科書 出るとこだけ！基本情報技術者 テキスト＆問題集
エンジニアリングスキルは多岐に渡るからね。まずは基礎としてエンジニアリングスキルを幅広く学ぶために便利な資格だよ。データ分析をしていく中である程度はエンジニアリングが身に就くから1~2年経験を積んだ方が学び始めるとコスパがよい学習になるよ。
AWS 認定クラウドプラクティショナー
「AWS 認定クラウドプラクティショナー」はAmazonが運営している資格です。
AWSを中心としてクラウド技術の基礎知識を学ぶことができます。ややAWSに寄る内容になりますが、AWSはシェアNo.1のクラウドサービスであり、AWSを基にしてクラウド知識を身に付けることに損はありません。
昨今のデータ分析環境には欠かすことのできないクラウド技術を学ぶための資格です。
クラウド環境の知識が浅く悩んでいる方にオススメです。特に業務環境がAWSである場合は実務に直結する内容になるためよりオススメの資格になります。
- データサイエンティストとして半年ほど経験を積んだ後に、クラウド環境の基礎知識を体系的に学ぶために資格取得を検討する
クラウドの知識はデータサイエンティストとして重要な知識だよ。データ分析をしている中で、知らずにお金が発生していることだってあるんだ。ちゃんと理解をしておかないと損してしまうことだってあるよ。
データベーススペシャリスト
「データベーススペシャリスト」はIPA情報処理推進機構が運営している資格です。データベースに特化した内容であり、データベースに関する幅広い知識を学ぶことができる資格になります。
データサイエンティストとして、データベースに関する知識は重要です。近年ではクラウドサービスにより、知識がなくともデータベースを設計できてしまいます。
しかし、真に最適なシステムを設計するにはデータベースの知識が不可欠です。「エンジニアリング型」としてスペシャリティを発揮したい方にはオススメの資格です。
- エンジニアリング経験が複数年あり、「エンジニアリング型」のデータサイエンティストとして、スペシャリティを持ちたいと考え始めた際に資格取得を検討
- 情報処理教科書データベーススペシャリスト
クラウドが普及して小規模のシステムはデータベースの知識がなくてもシステム構築できるようになっているよ。でも、大規模なシステムになるとまだまだ専任でデータベースに詳しい人材が必要になるよ。
Tableau Desktop Certified Associate
「Tableau Desktop Certified Associate」はTableau社が運営している資格です。Tableauを中心にダッシュボード関連の基礎知識を学ぶことができます。
「tableau」は全世界的に使われているダッシュボードツールです。データの可視化やダッシュボードツールでできることを一通り学ぶことができます。
近年は「DX（Digital Transformation）」が注目されている中でダッシュボードの需要は増加しています。難易度も高くないので、データの可視化を学びたい方はオススメの資格です。
- データサイエンティストとして、半年~1年ほど経験を積んだ中で、実務でダッシュボードを扱う可能性がある方が、ダッシュボードの知識を体系的に身に付ける際に資格取得を検討
ダッシュボードツールが使えると実務でも効率的に作業ができるシーンがあるよ。データ分析を浸透させていくために、ダッシュボードがよく使われるよ。難しくないから一度学んでみることをオススメするよ。
【まとめ】資格を有効活用してスキルアップを目指そう
資格を有効活用してスキルアップを目指すことが重要です。資格は「目的」ではなく、「手段」です。
自身のスキルアップが前提にある中で、スキルアップの「手段」として資格取得をすることが重要です。データサイエンティストは求められるスキルが非常に多いため、自身で必要なスキルを見極めて身に付けていくことがキャリアアップの鍵になります。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストになるために資格は必要？
→“なる”ためには必要ない！”学ぶ”ために効果的に資格を活用しよう！ - どのような資格を取得するべき？
→自分が学びたい・学ぶべきスキルを明確にしてから資格を検討することが重要！ - 資格はさまざま！初心者向けから玄人向けまで幅広くある！
- 資格を有効活用して、スキルアップを目指そう！
データサイエンティストのキャリアアップはこちらに詳しく解説しているので、ぜひご覧ください。
今回は以上になります。
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