データサイエンティストの知名度は日に日に上がっており、多くの人がこの職業に興味を持っています。
本記事では、データサイエンティストになるための適切な認定について探求。
どんなスキルを磨くことが重要なのかなど、未経験からステップアップする大切なアドバイスをお届けします。
データサイエンティストの概要
大量のデータを収集・解析するプロと考えていいでしょう。
プログラミングと統計学を活用し、トレンドやパターンをあぶり出し、課題を解消につなげるのが目的です。
機械学習や人工知能の技術を駆使して、最適化する手法をつくる能力が求められます。
またデータの前処理やクリーニングも重要なタスクであり、データの品質向上には欠かせません。
さらにコミュニケーションスキルも長けている必要があり、非専門家に対して誰が聞いても納得できるよう結果を説明することも大切です。
このように会社の社会課題の解決に貢献する職業なので、多様な業界で尊重される存在となっています。
データサイエンティストになるために重要な資格5選
重要な資格として、次のようなものがあります。
G検定
この検定はかんたんな知識から難しいデータ解析までをカバーしています。
そのため目指す人にとって、データ解析の基礎を身につける良いステップとなるでしょう。
世間一般的にも広く認知されており、この業界にデビューするときにもぴったりです。
E資格
E資格は主に、確率論などの知識が出題されます。
データ解析に興味を持つ人から、現役のレベルをもつ人にまで向いている資格。
初学者に応じたレベルの試験内容ですが、高いスキルを身につけることができます。
ちなみにE資格のEとは、エンジニア（Engineer）の頭文字を表しています。
Python3エンジニア認定
Pythonは広く利用されており、情報解析はもとより、様々な使い道があります。
難易度は合格の確率がおおよそ50%前後なので、どちらかといえば優しい資格です。
市販の公式チュートリアルからの出題がメインで、入門的な学術の吸収が見込めるでしょう。
無事に認定を受ければ、データ駆動型の課題に対する自信が獲得できます。
Tableau CERTIFIED ASSOCIATE
こちらは、TABLEAU SOFTWARE, LLCが運営する認定試験です。
Tableauを活用したダッシュボードの作成、データ探索・洞察・発見など、高度なスキルを習得できます。
この認定で培った技能があれば、アピールが強く行えるようになるでしょう。
ちなみにこの認定は「Tableau Desktop」および、「Tableau Server」から構成されており、全体を通じて5種類の試験で成り立っています。
なお、そのうちの3試験は日本語に適応しているので、安心して受験してください。
合格には「おおよそ50時間の学習が必要」とされており、これは他と比較しても少ないことから、難しさは少ない傾向です。
データサイエンス数学ストラテジスト
データサイエンス数学ストラテジストも、重要な資格のひとつです。
2021年に日本数学検定協会が新しく運営し始めたモダンな認定として知られ、数学的な頭脳や情報リテラシーの知識を習熟させるのが狙いです。
すこし難しい内容ですが、特定の分野で配点が高く設定されているので、やり方次第で十分合格できます。
データサイエンティストの資格をとるメリット
資格によって受けられるメリットを3つ紹介します。
データサイエンスの論理を勉強できる
基本的な論理、データ探索やパターン発見に必要な思考が向上するので、データを正確に理解し、課題に合わせたアプローチを選べます。
さらに実践演習を重ねれば、よりリアルな数字の調査力が養えます。
応用的な技術力を備えていることを裏付けできる
データサイエンスの成長が止まらない状況下で、応用技能を持っていると強いです。
表面的なノウハウだけで数字を上げることは難しいこと。
認定を受けてロジックなどを学べば、表面的なノウハウのみならず、別の部分で活かせる「応用力」が働きます。
資格そのものもいいですが、認定による知識量と理解度もあなたのアドバンテージとなるでしょう。
就職や転職に有利
Web業界をはじめとするIT界隈では、データ活用による戦略的な成功を目指し、日々努力を重ねています。
しかしデータを120%活かすだけの知識や人材が足りておらず、なかなか正解にたどり着けない企業は少なくありません。
ここでデータ取り扱いに特化した資格をもっていれば、「成果を上げてくれるかも」ということが期待され、高く評価してもらえます。
データサイエンティストを目指すなら磨くべきスキル
次に紹介するスキルを磨けば、データサイエンティストに近づけるでしょう。
統計関連のプログラミングスキル
この職業にかかわる方の半数以上は、何らかのプログラミング言語をひとつ以上扱うことができます。
データ分析はもとより、解析ツールの込み入った使い方をするときに用いられるからです。
企業の方針やクライアントのニーズで必要な言語は変わりますが、代表的なものでいうと
- Python
- R言語
などが候補になります。
プログラミングは一見とっつきにくい印象があるかも知れませんが、上記は記述もシンプルで初心者にも向いているうえ、インターネットの情報も豊富なので、チャレンジしてみてください。
データベースを扱うスキル
こちらを正しく扱うことができないと、正しい洞察を行うことは不可能です。
具体的に学びたいことは、SQL言語です。
この言語はどのツールにも通じているので、ぜひ覚えておきましょう。
データの簡易化・簡略化のスキル
たくさんのデータがとめどなく作られる昨今、それらを簡単で見やすい形式としなければ効果は半減します。
見やすい形式とは、数字でなくグラフや表で視覚的に表現したものをいいます。
わかりやすく視覚化することで見る側の理解も深まるので、よって新しい施策の考案、および最適なチャレンジが可能です。
可視化のためには、まず自身の数字に対する理解がいちばん大切。
しっかりと数字を噛み砕き、どう表現したら見る側が直感的にわかるか、考える力を鍛えましょう。
データサイエンティストの資格を目指す学習手段
次に紹介することが、受かるための有用な手段になります。
無料のオンライン学習サイトを利用する
インターネット上には、情報共有サイトから動画などまで、お金のかからない学習サイトがたくさんあります。
環境さえ整っていれば移動時間でも閲覧できるので、たいへん有用な手段です。
専門の書物を購入して独学する
専門の本を使うと、丁寧な解説や体系的な構成によって、自分の理解スピードに合わせた勉強がじっくりとできます。
また著者の経験をもとにヒントがたくさん載っているので、知識の引き出しが増大するでしょう。
ITスクールを活用する
ITスクールのような教育制度も有益です。
受講生をいち早く一人前にするための日程や計画が用意されているので、つまづいて挫折する可能性を大きく下げることが可能です。
おなじ環境に身を置く受講生との関わりや、共同でのプロジェクト体験を行うことで、より現場に近い技術を習熟させられます。
まとめ：資格をとってデータサイエンティストになろう！
データサイエンティストの本質は、データを根底まで調べ尽くし、問題解決や売上向上につなげることです。
数々の企業がデータ調査でせめぎ合っている中、勝つためにはより尖った知見が必要。
資格は必需品ではありませんが、合格を目指して行った勉強は、必ず業務で大きく役立ちます。
