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機械学習の資格を取得するには?資格を身につけるメリットやおすすめの資格を詳しく解説

公開日:2021/09/10
更新日:2021/09/14
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機械学習の資格を取得するには?資格を身につけるメリットやおすすめの資格を詳しく解説 | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

機械学習は今後ますます社会から必要とされる領域です。ITに関する資格を獲得することでスキルの獲得やキャリアアップに努めましょう。当記事では資格獲得のメリットや身につけるべき基礎的な資格を解説します

 

機械学習の資格を取得するメリット

機械学習は労働者不足を解決する手段として注目され、コンピュータ技術の向上も伴いさらに関心が高まっています。ここでは機械学習の資格を習得するメリットについて解説します。

今後も拡大する市場に関われる

機械学習を活用した分野は今後さらに拡大していく市場であるといえるでしょう。機械学習が活用されることで、社会問題となっている労働者不足の解消が期待されます。 商品の検品や顧客対応といった、人の力で行うと膨大な時間と手間がかかる作業を機械学習を用いることで短縮することができます。これまで人が行なっていた仕事の一部を機械が担うことで、ひとり当たりの作業量や負担を大幅に減らすことができます。 そのため、機械学習の需要は今後さらに高まることが予想されており、機械学習の知識をもっておくことで社会から求められる人材になります。

専門的な能力の証明となる

機械学習の資格を取得することで、自分のキャリアや知識を第三者に客観的事実として伝えることができます。 資格取得のために機械学習の領域を学ぶことで、IT分野に関する基礎知識を強化できるため、スキルアップにつなげられるでしょう。日々の業務では触れることのなかった知識や技能を獲得でき、広い視野と新しいスキルをもって自分のキャリアと向き合えるようになります。

転職やスキルアップにも活かせる

機械学習の資格を取得すると自分の知識を証明することができるため、転職活動がスムーズに進められるようになるでしょう。ファーストキャリアではスキルや経験よりも人柄や志向性が重要視されるのに対し、セカンドキャリア以降ではスキルや転職前の経験が重要視されます。 転職活動ではこれまでの経験もしくは分野に関する知識を必要不可欠な条件として挙げる企業が多く存在します。もし、異なる職種からIT分野へ挑戦したいとなると、あらかじめ該当の分野に関する最低限の知識を学んでおくぶ必要があるでしょう。 高い専門性を備え即戦力として活躍できる人材であることを示すためにも、資格の取得は役に立つでしょう。

 

ITに関する基礎的な資格3選

IT業界の発展に伴い、IT人材の需要はますます高まっています。ここでは、ITに関する基礎的な資格について解説します。

ITパスポート

ITパスポートは情報処理に関する法律に基づき経済産業大臣が実施する情報処理技術者試験の一区分です。 ITパスポートに関する勉強をすることでITに関する基礎知識を獲得でき、資格取得によりそれを証明できます。ITパスポートはIT系の国家試験では基礎レベルであり、エンジニア職に限らず事務職・営業職など幅広い職種の社会人や、学生が取得に励んでいます。 ビジネスや経営に関する基礎的な知識も問われるため、就職や転職にも役立てることができます。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験はITパスポートと同様、情報処理の促進に関する法律に基づいて経済産業大臣が実施する情報処理技術者試験の一区分です。 ITエンジニアとしてキャリアを始めたい際は、まず基本情報技術者試験を取得することで基礎的な知識を得ることができます。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の内容を応用しさらなるレベルアップを図ったものです。応用情報技術者試験の領域を学習することで、システム開発といった技術や管理・経営に関する幅広い知識が得られます。 応用情報技術試験に合格することで、IT分野に関する高度な知識を有している証明ができるでしょう。

 

機械学習に関する役立つ資格

機械学習に関する知識を深め、キャリアアップにつなげるために資格を取得しましょう。ここでは、機械学習に関する役立つ資格を詳しく解説します。

G検定(ジェネラリスト対象)

G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会によって提供される資格のことで、Gはジェネラリストの頭文字からきています。 G検定領域を学習することで、ディープラーニングの大まかな概要をつかめるだけでなく、人工知能や機械学習の最新動向、規則・倫理を学べるため、幅広い知識が身につきます。

E資格(エンジニア対象)

E資格は、G検定と同様に一般社団法人日本ディープラーニング協会によって提供される資格であり、Eはエンジニアの頭文字からきています。 E資格領域を学習することで機械学習エンジニアの知識やスキルを身につけることができます。G検定に比べると、より実際の現場で機械学習を扱う人に向けた内容になっています。

統計検定

統計検定とは、一般財団法人統計質保証推進協会によって実施されている検定です。 統計検定はデータサイエンティストに求められる資格の一つであり、統計検定を学ぶことでマーケティングにおける市場調査や製品開発などの現場で役立てることができます。また、統計検定の領域を学ぶことで、機械学習の基礎となるデータを見る力が身につきます。 膨大なデータから、コンピュータに正解のラベルを学習させたり、覚えさせる情報を取捨選択するためにデータを見る力は欠かせないでしょう。

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定とは、CG-ARTS協会が実施している検定であり、エンジニアが画像処理技術を活用して設計や開発する際のスキルを評価するものです。 機械学習によって顔認識や物体認識、文字認識といったさまざまな分野に応用できる画像認識ができるようになります。今では、カメラはもちろん、検品や医療現場など画像処理技術はさまざまな分野で活用されています。 機械学習で画像処理の精度を上げるためにも、画像処理エンジニアは今後さらに需要が高まるスキルだといえるでしょう。

認定AI・IoTコンサルタント

認定AI・loTコンサルタントとは、AIとloT領域に特化したコンサルタントの資格です。ITベンダーと中小企業の架け橋となり、それぞれの企業の特色に適したAIやloTツールの導入を提案します。 AI・loTコンサルタントの資格は研修を受けたあと資格試験に合格することで獲得できるようになります。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア育成推進協会によって実施される試験です。2020年6月に開始が始まった資格試験で、現在まで約3000名が受験しています。 Pythonはオープンソースで運営されており、機械学習に最も使用される言語です。Pythonは文法が比較的容易であることや専門性のあるライブラリが豊富であることが特徴として挙げられます。 そのため、機械学習の初心者でも扱いやすく習得がしやすい言語であることから、機械学習の基本的な言語であるといえるでしょう。Python 3エンジニア認定データ分析試験は、エンジニアはもちろんのこと、職種に限らずPythonを活用した業務効率向上のために使用されます。

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、情報処理技術者検定の一部に位置付けられます。システムエンジニアのなかでも、特にデータベースの設計監理者や管理責任者を対象としています。 試験対象者には、データベースの専門家として、膨大なデータを管理・データベースシステムを構築して、顧客のビジネスに活用できる構築基盤を提供できるスキルが必要とされています。 また、データベースシステムの知識が深まることで、機械学習によってできる予測の精度が高まります。株価や売上予測など、未来の予測を正確に導き出すためにも、過去のどの情報を扱うかは非常に重要となるでしょう。

 

資格を取るための勉強方法

機械学習を習得する方法について解説します。機械学習は、今後も需要がある技術です。 今後、機械学習に関連したスキルを習得することで多くの企業から求められる人材として活躍できる可能性が高まります。気になった方は、ぜひ確認してみてください。

認定プログラムの受講

資格を得るために、既に体系化された認定プログラムで学ぶことができます。 初級、中級、上級などの段階に分かれて知識と技術習得を行う場合もありますが、最終的な目標である資格取得を達成できるかを吟味して認定プログラムを受講する必要がある点に注意しておきましょう。認定プログラムを受講するには、長期間の学習時間を確保することが求められます。 そのため、現職と並行して受講していくことは場合によっては難しいかもしれません。しかし、近年では好きな場所で好きな時間に受講できるオンラインプログラムも提供されています。時間の確保が難しい方は、オンライン受講も検討してみてください。

参考書

プログラムを受講せず、参考書などを活用し独学で学ぶこともできます。 参考書を活用することで、自分のペースで学習を進められます。企業によっては、人材育成方法、福利厚生制度で書籍や参考書の購入を支援している制度があります。従業員のスキルアップは会社全体にメリットをもたらすため、企業は今後自己成長をしたいという従業員向けに学習を支援する制度を構築・整備することも重要です。 そのような自己学習に活用できそうな制度が自社にも用意されているかもしれないので、一度確認してみてください。高額な参考書を使用して独学で学ぶ際に、大きく役立つはずです。

サンプル問題を解く

資格習得のためには、試験問題に慣れておく必要があります。参考書や認定プログラムを通じて知識を得たとしても、自分の知識をアウトプットする場がなければ知識として蓄積することは難しいでしょう。 サンプル問題に挑戦することで、自分が獲得した知識の確認や学習の必要がある分野を認識することができます。

 

まとめ

機械学習は、コンピュータの技術向上や労働人口不足によって、今後ますます必要とされる分野です。機械学習の知識を学び資格を獲得することで、自身のキャリアアップやスキル獲得につながり、社会で幅広く活躍できるようになります。 まずは機械学習に関する基礎的な知識を得ることで、機械学習の分野を理解することから始めてみましょう。

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