データサイエンティストにおすすめの資格は？初級からレベル別に紹介

そもそも、データサイエンティストに資格は必要なのでしょうか。既にデータサイエンティストとして働いている場合、資格を取得する必要性は低いといえます。資格取得のために時間をかけるより実務経験を積む方が、キャリアップにつながる可能性が高いからです。

しかし、未経験からデータサイエンティストとして就職したい場合、資格は有利な武器になります。資格を取得しておくことで、自分がどのようなスキルを有しているかを客観的に説明できるからです。就職活動の際には、自分のスキルや知識を証明する手段として資格を積極的に活用しましょう。

データサイエンティストに関連する資格を取得するメリットを２つ紹介します。

（1）データサイエンスに関する知識を体系的に身につけられる

資格取得のための勉強を通じて、データサイエンスに関する知識を体系的に身につけられます。

独学で学習を進めようとすると、どの分野から始めるべきか、どのような順序で学ぶべきかわからなくなってしまうこともあるでしょう。

一方、資格には出題範囲が設定されているので、出題範囲に沿って学習を進めていくことで、データサイエンスの知識を体系的に習得することが可能です。

（2）就職・転職活動に役立つ

未経験からデータサイエンティストに就職・転職する際に資格は役立ちます。自分にどれだけのスキルがあるかを客観的に自己分析できるからです。この自己分析を通じて、今の自分には何ができるのか、また、これからどのような知識やスキルを身につればよいがわかります。

また、資格は採用担当者へのアピールにもなります。未経験者でも、資格を取得していることで、どの程度の知識やスキルを身につけているかを採用担当者が客観的に判断できます。

取得する資格を選ぶ際には以下の２つに注意しましょう。

（1）自分のレベルに合うか確認する

データサイエンスに関する資格は、初心者向けから上級者向けまでさまざまなものがあります。自分の現在のスキルや知識のレベルを正確に把握し、それに合った資格を選ぶようにしましょう。

初学者が最初から高難度の上級者向け資格にチャレンジすると、何度受けても合格できず、挫折してしまうかもしれません。

（2）自分の目的に合うか確認する

資格試験の目的は、データサイエンスの基礎に関する理解度を測るため、ビジネスにおけるデータサイエンス利活用の能力を評価するため、プログラミングスキルを測るためなどさまざまです。そのため、取得する資格を選ぶ際は自分の目的に合っているか確認した上で選ぶことが大切です。

例えば、データサイエンティストとしてビジネスの現場で活躍したいなら、実践的なスキルが身につくデータ分析実務スキル検定（CBAS）を選ぶことをおすすめします。

データサイエンティスト関連の資格の中から、初学者向けの資格を４つ紹介します。

（1）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（以下DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会（以下DS協会）が実施している資格です。

DS協会では、データサイエンティストに必要なスキルや知識をスキルチェックリストとして公表しています。

このスキルチェックリストは以下の３つの領域に分かれています。

出典：https://www.datascientist.or.jp/dscertification/what/

・データサイエンス力
情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知識を理解し使う力

・データエンジニアリング力
データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする力

・ビジネス力
課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力

DS検定では、スキルチェックリストにあげられているスキルのうち最も基礎的なものを３つの領域からそれぞれ出題されます。そのため、データサイエンティストに必要な基礎知識を総合的に身につけられます。また、DS検定を受験することで、これからデータサイエンティストとしてスキルアップする際に、どのように学習を進めればよいのかわかります。

参考記事：データサイエンティスト検定とは・難易度やおすすめの参考書も紹介

（2）統計検定データサイエンス基礎（DS基礎）

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施しています。統計検定は、2011年から実施されており、どれだけ統計学を理解しているかが評価されてきました。

この統計検定に2019年からデータサイエンスに特化した試験が新たに始まりました。DS基礎はデータサイエンスに特化した統計検定の中で、最も簡単な試験です。

DS基礎は高校の数学、情報の分野から出題され、統計学の知識に加えて、Excelを用いたデータ分析、出力結果の解釈などが出題されます。

将来データサイエンティストとして活躍するために、まずはExcelを用いたデータ分析ができるようになりたいという方におすすめです。

参考URL：統計検定 データサイエンス基礎（公式サイト）

参考記事：統計検定データサイエンス(DS)基礎とは？難易度や勉強方法

（3）G検定

出典：https://www.jdla.org/certificate/general/start/

G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格です。ディープラーニングの基本的な技術とその活用方法の理解が問われます。これからAIを勉強したい方だけでなく、AIをビジネスに活用したい方向けの資格です。

データサイエンティストはディープラーニングを用いた高度なデータ分析技術が求められます。G検定は、将来データサイエンティストになるために、まずはディープラーニングやAIに関する基礎知識を身につけたいという方におすすめです。

参考URL：G検定とは（公式サイト）

参考記事：G検定とは？難易度、勉強方法、勉強時間について解説

（4）データサイエンス数学ストラテジスト（中級）

出典：https://www.mathdatascience.jp/personal/#anchor02

データサイエンス数学ストラテジスト（MDS-S）は、公益財団法人日本数学検定協会が開催している資格です。MDS-Sでは、データサイエンスに必要な数学の知識が問われます。

MDS-S（中級）では、高校１年レベルの数学の問題が出題されます。データ利活用を推進するために、まずは数学の基礎を勉強したいという方は、受験してみましょう。

参考URL：データサイエンス数学ストラテジスト（公式サイト）

次に、中級者向けの資格を5つ紹介します。

（1）統計検定データサイエンス発展（DS発展）

統計検定データサイエンス発展（DS発展）は、前述したDS基礎を踏まえ、さらに高度な大学教養レベルのデータサイエンスの知識が問われます。

Excelでのデータ分析だけでなく、Python、Rを用いたより高度な分析、プログラミングスキル、大学教養レベルの線形代数、微分積分、統計学などが問われます。

参考URL：統計検定 データサイエンス発展（公式サイト）

（2）統計検定データサイエンスエキスパート （DSエキスパート）

統計検定データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）は、DS発展を踏まえ、さらに高度な大学専門レベルの知識が要求されます。

難易度の高い、線形代数、微分積分、統計学、プログラミングスキル、AIの理解などが求められます。

参考URL：統計検定 データサイエンスエキスパート（公式サイト）

（3）データサイエンス数学ストラテジスト（上級）

MDS-S（上級）は、MDS-S（中級）を踏まえ、より高度なデータサイエンスに関する数学の問題が出題されます。

高校までの数学に加え、大学初年度の線形代数、微分積分、統計学、機械学習・深層学習に使われている数学、プログラミングで使われる数学などが問われます。

参考URL：データサイエンス数学ストラテジスト（公式サイト）

（4）E資格

E資格は、一般社団法人ディープラーニング協会が実施している資格です。前述したG検定は一般向けの資格である一方、E資格はエンジニア向けの資格です。そのため、G検定レベルのディープラーニングの理解に加えて、ディープラーニングの実装スキルが試されます。

E資格を受験するには、ディープラーニング協会認定のプログラムを受講しなければなりません。このプログラムを通して、実際にプログラミングをしながらディープラーニングの勉強ができるので、AIを実際に実装する技術を習得できます。

参考URL：E資格とは（公式サイト）

参考記事：E資格とは？難易度、勉強方法、勉強時間について解説

（5）Python 3 エンジニア認定基礎試験

Python 3 エンジニア認定基礎試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している資格です。この試験では、Pythonで基本的な実装ができるスキルを評価されます。

Pythonとは、データサイエンスの分野で最も使用されているプログラミング言語です。これからデータサイエンティストになるためには、Pythonでプログラミングが書けなければなりません。これからプログラミングの勉強をする方は、Python3エンジニア認定基礎試験を通じてPythonを習得してもよいでしょう。

参考URL：Python 3 エンジニア認定基礎試験（公式サイト）

貴重な時間を割いて資格取得の勉強に取り組むなら、ビジネスの現場で役立つ実践的なスキルを身につけたいという方もいらっしゃるでしょう。そのような方におすすめなのが、今多くの企業から注目されているデータ分析実務スキル検定（CBAS）です。

CBASと他の資格との違いは、他の資格が専門知識やテクニカルなスキルを重点的に評価するのに対し、CBASは、「実務に直結した能力を測る」ことを重視している点です。CBASは、ビジネスの現場で本当に役立つ実務能力を持つ人材を求めている企業から高い評価を受けていて、多くの企業が人材育成のツールとして取り入れています。

CBASには、以下の２つの種類があります。

（1）CBAS シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）

出典：https://cbas-exam.jp/citizen

Citizen級は、ビジネスの現場に存在するデータを的確に活用して分析するスキルを評価する試験で、Excelでデータを整理したり、修正したりできる能力が問われます。Excelを活用したデータ分析のスキルは幅広い業務で活用できます。

Excelを使って業務に関する課題を分析し、新たな知見を得る力や課題を解決する力を養いたい人におすすめです。

参考URL：CBASシチズン・データサイエンティスト級（公式サイト）

（2）CBAS プロジェクトマネージャー級（PM級）

出典：https://cbas-exam.jp/pm

PM級は、組織横断的にデータ活用の推進をリードし、データ分析の専門家と経営陣の橋渡し役として機能するスキルを評価する試験です。データサイエンスに関する専門的な知識を持ちながら、ビジネスにも精通しているプロジェクトマネージャーは、今後、多くの企業で必要とされるでしょう。

DX関連のプロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーとして活躍したい方におすすめです。

参考URL：CBASプロジェクトマネージャー級（公式サイト）

この記事では、データサイエンティストとして活躍したい人におすすめの資格を初学者向けからレベル別・目的別に紹介しました。

データサイエンスに関わる資格は複数存在します。資格を取得することで、体系的に知識を身につけられるだけでなく、就職・転職活動においても大きなアドバンテージとなります。

データサイエンス関連の資格は、初級者向けのもの、中級者向けのもの、またどのような人を対象とするかでさまざまです。自分の現在のレベルや目的に合う資格を取得していきましょう。

資格を取得するだけではなく、ビジネスの現場で役立つ実践的なスキルを確実に身に付けたいという方は、データサイエンティスト育成講座の受講を検討してみてはいかがでしょうか。

データミックスでは、初学者や文系出身の方でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを体系的に学習できるデータサイエンティスト育成講座を提供しています。

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