本記事では、データサイエンティストにおすすめな資格の難易度について解説していきます。データサイエンティストに興味がある方はぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、統計学や情報工学、ビジネススキルといったあらゆる手法を用いてデータ分析や処理を行う、「データサイエンス」という研究方法を職業としている方のことです。
データサイエンスは現在、世界中から注目されている分野であり、データサイエンスのレベルアップによって、技術の進化や発展につながることや業務などを効率よく行えるようになるため、とても重要な役割を担っています。
データサイエンティストが行うデータサイエンスの目的は、多くのデータを分析、処理を行うことにより洗礼された情報をもとに技術の進化や発展、業務の効率化など現在の暮らしを今以上に快適にすることです。そのため、精度の高いデータサイエンスを行うことで多くの方を幸せにできる可能性があります。
しかし、精度の高いデータサイエンスを行うためには、膨大なデータが必要不可欠であり、データの質も重要になります。質の高いデータを集めるために統計学や情報工学、ビジネススキルといった専門的な知識やスキルが必要になり、それを専門的に行えるデータサイエンティストという職業はとても重要です。
このようなことから、現代ではデータサイエンスを行う「データサイエンティスト」はとても需要の高い職業であり、今後さらに需要が高まることが予想されます。
データサイエンティストに必要な知識やスキル
データサイエンティストはデータサイエンスを行う職業であるため、専門的な知識やスキルが必要不可欠になります。そこでここでは、データサイエンティストに必要な知識やスキルについて解説していきます。データサイエンティストに必要な知識やスキルは以下の通りです。
- 統計学
- 情報工学
- ビジネススキル
統計学
データサイエンティストに必要な統計学は主に「数学的な観点」と「データ分析の手法」の2つになります。
数学的な観点では、データサイエンスを行う際にデータの統計を確認するため、確率や統計、微分積分といった知識が必要になります。また、人工知能を利用した機械学習を用いてデータサイエンスを行う際には、アルゴリズムを理解する必要があり、解析学や線形代数学といった比較的難易度の高い知識が必要です。
データ分析の手法では、データサイエンスを行う際に利用する膨大なデータや目的に合わせた手法を選択することが必要であるため、さまざまなデータ分析の手法を理解しておくことが重要です。また、数理モデルなどの基礎的なことはもちろん、データ分析の手法を多く知っていると、データサイエンスを効率的に行えるようになります。
情報工学
データサイエンティストに必要な情報工学は主に「プログラミングスキル」と「データベース」、「ビッグデータ処理」の3つになります。
プログラミングスキルでは、データサイエンスに利用する機械学習のシステム構築を行うために「Python」のスキルが必要になり、データ解析、可視化の際に「R言語」のスキルが必要になります。また、近年のデータサイエンスでは機械学習が利用されることが多いため、プログラミングスキルは必要不可欠です。
データベースは、データサイエンスに利用する膨大なデータを格納、保管するために利用されます。データサイエンスでは、膨大なデータの管理を行う必要があり、管理のミスがあるとデータを失ってしまうということもあります。そのため、データベースの知識が必要です。また、データベースの知識があると、膨大なデータを属性ごとに管理できるようになるため、効率よくデータサイエンスが行えるようになります。
ビッグデータ処理では、データサイエンスで利用するビッグデータという「さまざまな形をし、さまざまな性質を持っている、さまざまな種類のデータ」の分析、処理を行います。ビッグデータは複雑であり、適切な分析、処理を行うには専門的な知識が必要になります。そのため、データサイエンティストにはビッグデータ処理の専門的な知識があることが重要です。
ビジネススキル
「データサイエンティストにビジネススキルが必要なのか？」と思う方が多いです。しかし、データサイエンティストにとってビジネススキルは必要不可欠なスキルになります。なぜなら、データサイエンスを行い、洗い出された結果をさまざまな分野で利用できるようにする必要があるからです。そのため、データを誰でもわかるように可視化し、共有する際にビジネススキルが必要になります。
データサイエンスの結果報告によって運用方法が決まるため、とても重要なスキルです。また、ビジネススキルを学ぶことによりデータサイエンスに関連する情報を知れるようになり、質の高い仮説を立ててデータサイエンスが行えるデータサイエンティストになれます。
データサイエンティストにおすすめな検定と難易度
先ほどデータサイエンティストに必要な知識やスキルを解説しましたが、データサイエンティストとして給料をもらうためには、自分の知識やスキルを証明する必要があります。そこでここでは、データサイエンティストとしての知識やスキルを証明できるおすすめな検定とそれぞれの難易度について解説していきます。おすすめな検定は以下の通りです。
- データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）
- G検定
- 統計検定
- 基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験・データスペシャリスト試験
- OSS-DB技術者認定試験
- オラクルマスター
データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）
データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が運営・主催する民間資格です。データサイエンティストに必要な「統計学」、「情報工学」、「ビジネススキル」のほかに「データの活用事例」や「データリテラシー」などが試験範囲になります。
難易度は、データサイエンスの民間資格の中でも最も難しいとされており、この後紹介する「G検定」やITの知識やスキルが必要な「ITパスポート」以上と言われています。
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が運営・主催する民間資格であり、人工知能やディープラーニングについての試験になります。G検定の合格率は、受験者の60%～70%であるため、難易度は比較的高くはありません。しかし、専門的な知識が必要不可欠であるため、データサイエンスの学習を行いながら受験することがおすすめです。
統計検定
統計検定は、統計学の知識やスキルの試験であり、検定に合格することで民間資格を取得できます。データサイエンティストにとって統計学への理解はとても重要です。統計検定には、4級から1級までの難易度があり、統計検定1級が一番高い難易度の検定になります。統計検定1級を所持していると、統計学をマスターしていることを証明できます。
データサイエンティストの学習をしながら、難易度の低い4級から取得していくことがおすすめです。
基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験・データスペシャリスト試験
基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験・データスペシャリスト試験は、IT系資格の中で唯一の国家資格です。資格取得には、情報処理の基礎理論やプロジェクトマネジメント、データベースといったさまざまなものがあり、全てデータサイエンティストにとって重要な知識やスキルになります。
国家資格であるため、難易度が高い検定でありますが、基本情報技術者試験が一番難易度が低く、データスペシャリスト試験が一番難易度が高いです。また、基本情報技術者試験に合格しなければ応用情報技術者試験の受験ができず、データスペシャリスト試験を受験するためには、応用情報技術者試験の合格が必要になります。
基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験・データスペシャリスト試験は、国家資格であるため、他の資格に比べデータサイエンティストとして企業などからの評価も高いです。そのため、データサイエンティストになりたい方は、基本情報技術者試験から取得していくことがとてもおすすめです。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、データベースの設計や開発、運用といった知識やスキルの試験です。難易度は、「Silver」と「Gold」の2つがあり、Silverの資格を取得することでGoldを受験できるようになります。
OSS-DB技術者認定試験はデータベース関連の民間資格であり、データサイエンティストには必要不可欠な知識やスキルです。そのため、データサイエンスの学習を行いながら取得することをおすすめします。
オラクルマスター
オラクルマスターは、オラクル社が運営・主催する民間資格です。データベースの構築、運用、管理の概要、抽出などの試験になります。難易度は、「Bronze」、「Silver」、「Gold」、「Platinum」の4段階があり、順番に取得していく必要があります。
データサイエンティストとしての学習をしながら、自分の実力を確かめるために、一番下の「Bronze」から挑戦することがおすすめです。
データサイエンティストにおすすめな検定と難易度まとめ
| 検定名 | 難易度 |
| データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定） | 高い |
| G検定 | 普通 |
| 統計検定 | 4級：低い 3級：低い 2級：高い 準1級：高い 1級：とても高い |
| 基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験・データスペシャリスト試験 | 基本情報技術者試験：高い 応用情報技術者試験：とても高い データスペシャリスト試験：最も高い |
| OSS-DB技術者認定試験 | Silver：低い Gold：普通 |
| オラクルマスター | Bronze：低い Silver：普通 Gold：高い Platinum：とても高い |
データサイエンティストにおすすめな検定の難易度をまとめると以上のようになりました。「データスペシャリスト試験」に合格できればレベルの高いデータサイエンティストであることが証明できます。それぞれの特徴を理解したうえでデータサイエンティストの学習を行いながら検定を受験することがおすすめです。
まとめ
本記事では、データサイエンティストにおすすめな検定の難易度について解説しました。データサイエンティストになりたい方や興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。
