データサイエンティストにおすすめの資格7選｜難易度や合格率なども併せて紹介

01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、データの収集や分析の専門家のことです。企業は仕事の効率化や利益の獲得のために膨大なデータを獲得しますが、たくさんのデータを取得しても整理して部門ごとに活用できなければ、仕事に活かすことができません。 販売マーケティングや顧客のデータ、商品の売上などの膨大なデータを分析し、それらのデータを企業の利益や業績に活かせるように整理します。整理した後、企業の目的にかなった事業戦略に活かすことができます。

データアナリストの違いとは

データサイエンティストとデータアナリストは、重視する部分に違いがあります。データアナリストはデータの集計や現状分析などを重視します。集めたデータを項目ごとに整理して、今の現状を分析してレポートにまとめるなど、データ分析をするまでがデータアナリストの仕事です。 一方、データサイエンティストはデータの集計や分析以外に、分析結果をどのようにビジネスへ活かすのか、経営戦略を考えるまでが仕事です。抽出したデータをまとめるだけでなく、企業の利益に直結する戦略を考えなければならず、データサイエンティストのほうが仕事量もスキルの質も求められるといえます。 さらに、企業によっては機械学習やAIエンジニアなど高度な部分のスキルや、どのような情報にも対応できる情報処理能力が要求されます。

02データサイエンティストに求められるスキルとは

データサイエンティスト協会では、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の3つをデータサイエンティストに必要なスキル領域と定義しています。それぞれの領域で見習いレベル相当のスキルを細分化したものが以下の表です。

データサイエンティストにはさまざまなスキルを求められるため、あらかじめ自分のスキルを確認しておく必要があります。特に以下のスキルは、習得しておいて損はありません。それぞれの内容を理解しておくようにしてください。

▶︎参考：データサイエンティスト検定 リテラシーレベルとは

統計学・データマイニングに関する知識

データサイエンティストは統計学の知識が必要です。ビッグデータなどを収集した後は分析してビジネスに役立てるように考えるため、統計学によってデータを多角的に分析できる人のほうがビジネスでは役立ちます。 さらに、データマイニングを習得しておくと、データの分類やデータの関連性の発見、事象の発生確率の予測を行えて、厳密なデータ分析ができるようになります。データを細かく分析するために、統計学とデータマイニングを習得しておくと、さまざまなビジネスシーンに対応できるでしょう。

プログラミングスキル

プログラミングスキルを習得しておくことも重要です。ビッグデータの収集を行うのであれば、Webサイトのセキュリティやデータの可視化、機械学習の実装が必要であるためです。RやPythonといったプログラミング言語を持っていなければデータの収集自体を行えず、また十分な分析ができません。 さらに、分析基盤などエンジニアの仕事に従事することもあるため、プログラミングを習得しておくとより作業をスムーズに進められます。データサイエンティストは、何かひとつでもプログラミング言語を習得しておくと良いでしょう。

ビッグデータの知識

ビッグデータに関する知識を持っていることも重要です。データサイエンティストはビッグデータを分析するだけでなく、どこでどのようなデータを取得するのか、考える必要があるためです。 ビッグデータにはAIやIoTなどを活用した情報が詰まっているため、自社の戦略に合う情報を探して活用できなければ、時間と労力の無駄になります。データの取得は知識が深いほど見極めやすくなるため、勉強すればするほど効率性の高い仕事を期待できます。

データベースに関する知識やスキル

データサイエンティストは、データベースにまつわる知識を取得しておくと仕事に役立ちます。企業が保有するデータは膨大であるため、いかに効率よく処理できるのかがポイントになってきます。 データを効率よくまとめることができれば、分析の時間や戦略への立て方も早くなり、作業をスピーディーに行うことができます。データベースはOracleやデータスペシャリスト試験などで身に付けられるため、研修を社内に導入することで従業員の知識量が増え、データの処理の効率化を期待できるはずです。

データ分析ソフトウェアの知識やスキル

データ分析ソフトウェアの知識や技術の習得も、重要なスキルです。ソフトウェアの使い方を知っておくことで、情報処理をスピーディーに行えるようになります。 例えば、SPSSやExcelなどのソフトはプログラミングをしなくても、分析結果やデータ解析をしてくれるものです。プログラミングコードを打ち込む手間を省いてデータの計算や統計学の解析を行えるため、自分の作業を楽にできます。たくさんのソフトウェアの知識を持っておくと、それだけデータ解析をスムーズに行えるようになるはずです。

マネジメントスキル

データサイエンティストは、マネジメントスキルも重要な要素です。データベースの構築を行うときは、エンジニアや取引先の人とプロジェクトを組む可能性があり、全体を管理することを会社から求められることがあります。 企業にはプロジェクトの予算や納期があるため、しっかりスケジュール管理をしてチームメイトに適切な指示を与え、作業範囲の確認を行う必要があります。また、場合によっては日程の調整を行うことも必要です。それもマネジメントの知識があればチーム全体のまとめ方がわかるため、習得をおすすめします。

03データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの仕事内容について、知っておきたいという人も多いかと思います。データサイエンティストの仕事内容を理解していることで作業範囲を把握でき、仕事の準備を進められるようになります。仕事内容は以下の通りです。

データの収集を行い保存する

データサイエンティストは、まずビジネスに役立つ情報を収集するため、データを集めます。収集するデータはWebに限定されず、業務システムやメディアなど、さまざまな媒体を駆使して収集します。 そして、集めたデータはしっかり保存して、データベース上に管理する必要があります。データを管理しておかなければ、収集したデータが見つからなかったり、消えてしまったりして、再度データを集めなくてはならないためです。 収集したデータは項目ごとにフォルダを分けて保存したり、バックアップを取ったりしておくと、データを引き出しやすくなります。

ビッグデータの収集や加工

ビッグデータの収集や加工も重要な作業です。まずは分析したいビッグデータを、社内システムの中から集める必要があります。ソーシャルメディアデータ、センサーデータなど、多様な形式で散在しているものを収集します。 次に集めたビッグデータを加工します。売上や競争の優位性など、データ分析をしやすいように加工することで、経営戦略を立てやすくなります。ビッグデータの収集と加工はBIツールなどを使用したほうがデータ変換や加工がスピーディーにできるため、おすすめです。

分析環境を構築し運用する

分析環境を構築して運用することも、データサイエンティストの仕事です。業務システムのログやSNS、Webサイトから収集したデータを運用できるようにします。例えば、プログラムの作成や収集したデータのフォーマットの統一、データを保管するデータベースの構築などが、主要な仕事です。 また、アクセス解析においては、Googleアナリティクスなどの解析ツールが使用可能です。流入数や経路、コンバージョン率を調べて、パフォーマンスの評価を行えるように構築することができます。 集めたデータの運用の仕組みの構築ができれば、いろいろな角度からデータの分析をして、ビジネスの課題の発見や解決策について考えられるようになるはずです。

04データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストになるためには、資格の取得をおすすめします。資格を持っていることで、データサイエンティストの仕事に自信と誇りを持つことができます。データサイエンティストとして、以下の資格を取得する人が多く見られます。

以下で、それぞれの受験費用や出題数などの詳細を紹介します。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

アシスタント・データサイエンティストと数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが公開している数理・データサイエンス・AIにおけるモデルカリキュラムを総合し、実務能力と知識を有することを証明する試験です。 データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3項目において、それぞれ見習いレベル(プロジェクト担当)の能力を有していることを証明できる試験です。

▶︎参考：▶︎参考：データサイエンティスト検定 リテラシーレベルとは

OSS-DB技術者認定試験

データベースの設計や開発、運用などの技術をどの程度有しているのかについて証明できる資格です。レベルはSilverとGoldのふたつがあり、Goldを持っているとデータベースの構築に関して、企業からの信頼を得られます。 データサイエンティストにとって、データベースの運用と構築は必須のスキルです。Silverでも問題ありませんが、Goldであれば企業もより好待遇で、責任のある仕事を任せてくれる可能性が高いです。

OSS-DB Silver

OSS-DB Silverという資格は以下のスキルと知識を持つエンジニアであることを証明するものです。

試験の詳細は以下の表のとおりです。※2023年7月時点の情報を記載

▶︎参考：OSS-DB Silver Ver.3.0

OSS-DB Gold

OSS-DB Goldという資格は以下のスキルと知識を持つエンジニアであることを証明するものです。

試験の詳細は以下の表のとおりです。※2023年7月時点の情報を記載

▶︎参考： OSS-DB Gold Ver.3.0

オラクルマスター

オラクルマスターはデータベースの構築運用や管理、SQLのデータ抽出を学習できる世界共通の試験です。データベースの内容については世界共通であることから、試験に合格しているなら世界レベルのスキルを習得していることを証明できます。 試験のレベルはBronze、Silver、Gold、Platinumがあり、Platinumであればデータサイエンティストとしてのスキルを存分にアピールすることができます。

▶︎参考：「ORACLE MASTER Portal」

統計検定

統計検定は統計学に関したスキルや知識を認定する試験です。データサイエンス基礎・発展・エキスパートといった3種類の検定があります。

以下で、それぞれの出題形式や出題数など詳しく紹介します。

統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）

データサイエンス基礎（DS基礎）は、データアナリティクスの基礎知識を評価する検定です。主に、データハンドリング技能・データ解析技能・解析結果の適切な解釈といった3つの観点を新学習指導要領（平成29・30年改訂）に対応した大学入試までの内容構成で出題されます。

▶︎参考：統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）

統計検定 データサイエンス発展（DS発展）

データサイエンス発展（DS発展）は、データサイエンス基礎を踏まえた上で、数理、情報、統計、倫理・AIに関する大学教養レベルの内容について出題されます。

▶︎参考：統計検定 データサイエンス発展（DS発展）

統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）

データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）は、データサイエンス発展を踏まえた上で、数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルの内容について出題されます。

▶︎参考：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）

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験はデータベースの設計や運用管理に特化した国家資格です。特定の製品に関する知識を求められるもので、さらには情報分析やプロジェクト管理にまつわる知識も必須です。 応用情報技術者試験よりも高いレベルで、難易度はかなり高い資格です。しかし、ソフトウェアやツールに関する知識も身につけられるため、データベース管理や分析をより効率的に進めたい人にはおすすめです。

▶︎参考：データベーススペシャリスト試験

G検定・E資格

G検定・E資格は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営する、ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを確認するための試験です。 Gは事業活用する人材（ジェネラリスト）、Eはディープラーニングを実装する人材（エンジニア）を指します。機械学習・深層学習に関する能力はデータサイエンティストに必要なスキルであり、 この検定を通じて身につけることが出来ます。特に将来的にAIを活用する仕事をしたいという人にはおすすめです。

▶︎参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会

G検定

G検定は、デジタル時代のビジネスに関わるすべての人にオススメしたい資格試験です。ディープラーニングをはじめとする、 AIに関する様々な技術的な⼿法やビジネス活⽤のための基礎知識を有しているかどうかを確認できるので、生成AIなど最新技術を扱う上での基礎知識を測ることが可能です。

▶︎参考：G検定

E資格

E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格です。JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることが受験資格になります。

▶︎参考：E資格

Python 3 エンジニア認定基礎試験

Pytyonはプログラミング言語の一つで、人工知能や機械学習、ビッグデータなどで使われています。データサイエンティストの仕事において、必要となってくる言語のため、資格を通じて身に着けておくとよいでしょう。 Python資格は、Python3エンジニア認定基礎試験とPython3エンジニア認定データ分析試験があります。 Python3エンジニア認定基礎試験では、Pythonの文法や基礎知識について問われます。 また、Python3エンジニア認定データ分析試験はPythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験であり、数学やデータ解析ライブラリ「Pandas」に関する知識が問われます。

▶︎参考：Python 3 エンジニア認定基礎試験

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05データサイエンティストの育成ならSchoo

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データサイエンティストに関するSchooの講座を紹介

Schooには8,000本以上の講座があります。データサイエンティストに関する授業も多数ご用意しており、おすすめの内容をここでご紹介します。

データ分析学習ロードマップ―「データサイエンス」のはじめ方―

この授業では、データサイエンティストを目指そうか迷っている方に向けて、アナリティクススキルを身につけるための「学習ロードマップ」をテーマに授業を行います。

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「AI人材に必要な統計学」

この授業では、データサイエンティストの基礎とも言える統計学について学ぶことができます。全5回の講義で統計学とはどのような学問かといった基礎的な内容から、多変量解析といった少し難易度が上がる内容まで学ぶことができます。

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データ前処理　ビジネスデータを分析にかける前のチェックリスト

この授業は、ビジネスデータを分析にかける前にやっておくべき、データ加工の全体の流れを把握し、実際にExcelデータの加工処理の仕方を簡単な事例をもとに実践形式で学ぶ授業です。データサイエンティストとして実務経験を積み重ねる上での基礎的な内容となっています。

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06まとめ

データサイエンティストに必要な資格や仕事内容をまとめて紹介しました。データサイエンティストは高度なスキルや知識を求められるため、なにかしらの資格を取得しておくと、こなせる仕事量が俄然変わってきます。自信を持ってデータサイエンティストとしての業務にあたれるよう、どれかひとつだけでも取得を目指してみてはいかがでしょうか。