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投稿日：2024年2月2日 | 更新日：2024年02月02日
データサイエンティストになるためには、資格の取得がおすすめです。資格を保有していれば、データサイエンティストとしての業務がやりやすく、円滑に作業できるようになります。
しかし、資格といっても何の資格を取得すればいいのかわからない人も多いでしょう。そこで今回はデータサイエンティストの概要を説明し、おすすめの資格や資格取得のメリット、データサイエンティストの将来性などについて解説します。
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、統計学などを活用し膨大なデータの収集や分析を行う専門家です。
ビッグデータと呼ばれる膨大な情報の中から必要なデータのみを抽出・収集して、ビジネスなどで活用できるデータまで落とし込むための分析を行います。
このデータ分析は、闇雲にデータを集めるだけでは役にたちません。
一般的に企業に収集されたデータの形式に一貫性はないのです。
効率的に収集・分析するためには、データを扱いやすいように変換する必要があります。
また、分析している間にも最新のデータが蓄積されていきますので、データベースを準備したり、今後も効率的にデータを抽出できたりするように、プログラミングの必要があるでしょう。
データサイエンティストに必要なスキル領域は？
データサイエンティスト協会では、サイエンティストに求められるスキルとして以下の3つを必要なスキル領域と定義しています。
ここでは1つずつ解説します。
データサイエンス力
データサイエンティスト協会では、情報処理や人工知能・統計学など情報科学系の知恵を理解し、活用する力を「データサイエンス力」と定義しています。
課題に対してどのような手法で解決すればよいかを検討する際に役に立ちます。
代表的な具体的内容は、統計数理基礎や線形代数基礎、微分・積分基礎、集合論基礎、データ理解、パターン発見などです。
これらのスキルを保有していれば、見習い相当のスキルは持っています。
これらのスキルを身につけるためには、統計検定をはじめ、G検定・E検定が役に立ちます。
データエンジニア力
データサイエンティスト協会では、データサイエンスを意味のある形に使えるようにして、実装および運用できる力をデータエンジニア力と定義しています。
データサイエンティストは、データ管理を始めとするIT関連の業務を託されるケースがあります。その際には、データ管理しているデータベースを扱う知識や膨大なデータ分析を行う際に極力負荷をかけない処理方法の知識が求められるでしょう。
ビジネス力
データサイエンティストは、企業が抱えている問題点を把握し、分析データをもとにした改善策を提案します。
そのためビジネスに関する知識および見識が求められます。
問題点の把握や改善策の提案にはロジカルシンキングのスキルが役に立つでしょう。
また、IT関連の知識がない人に対し、分かりやすい提案を行うためのプレゼン力、一致団結して問題を解決するために関係者から話を引き出すコミュニケーション能力も必須です。
これらのスキルは、いきなり身につけられるものではありませんが、どのようなデータが必要かを的確に見抜き分析する力がないと始まらないのです。
データサイエンティストに求められる個別のスキルとは
データサイエンティストとして活躍するためには、以下のようなさまざまなスキルや知識が求められます。
それでは、必要なスキルを詳しくチェックしていきましょう。
プログラミングスキル
ビッグデータの収集や分析には、プログラミングのスキルが必須です。
データサイエンティストはシステム開発の際にプログラミング言語を使用する場合があるためです。
また、Webサイトのセキュリティやデータの可視化、機械学習の実装にも必要です。
とりあえず必要なプログラミング言語としては、AIや人工知能に活用されている「Python」と統計解析に力を発揮する「R」を学びましょう。
PythonやRのスキルがなければ、データの収集自体が不可能で十分な分析もできません。
さらに、分析基盤などの、本来はエンジニアが担当する仕事に携わるケースもあるので、プログラミングのスキルを得ておくとより作業がスムーズに進められるでしょう。
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、データベースに関する知識を身につけておくと、仕事に寄与します。
企業が持っているデータは膨大で、いかに効率的に作業できるかがポイントです。
大量のデータを長時間に渡って処理をすると、企業のサーバーに大きな負荷がかかってしまいます。
データが効率的にまとめられれば、分析に要する時間や戦略を立てる時間も早くなり、スピーディーな作業が可能になります。
データベースに関する研修を社内に導入すれば、従業員の知識量が増えるので、データ処理の効率化を期待できるでしょう。
データ抽出に使用するデータベース言語の「SQL」の学習をおすすめします。
統計学や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には、統計学の知識が不可欠です。
ビッグデータなどの情報を集めた後、分析を行ってビジネスに活用できるように考慮するので、統計学を用いてデータを複数の視点から分析できる方がビジネスでは役立ちます。
実際に、データ分析に関する本は、ほとんどが基礎的な数学が把握できる前提で書かれており、数学に自信がない人が読んでも理解は困難です。
さらに、データマイニングをマスターしておけば、データの分類や関連性の発見、事象の予測確立が行えて、厳密なデータ分析が可能になります。
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は、簡単にまとめれば、「ビッグデータを活かして企業の問題解決に役立つ提案を行うこと」です。
企業にごとに業務の流れなどが異なりますが、基本的な仕事内容は以下のとおりです。
・要件定義
・データ収集、加工、保存
・データ集計、分析
・データ整理・提案
はじめにヒアリングを行い、顧客の課題を明確にした上で、データ分析によって実現したい方向性を明確にします。
その方向性に向けて必要なデータを収集し、容易に分析できるように加工して保存する流れです。
さらに、あらゆる観点から集計および分析を行い、統計処理にてデータを整理し、ビジネスでの活かし方を検討します。
データサイエンティストの仕事は分析だけして終わりではありません。
ただ結果を伝えるのではなく、問題の解決に向けた対策や方向性を見極めるのがポイントです。
そして顧客に対してわかりやすい形で課題解決案を提案します。
つまり、データサイエンティストの仕事にはコンサルタントのような業務も含まれており、ビジネスに関する基礎的な知識を備えておくのはもちろん、市場や競合他社の動向を観察するのも重要です。
データサイエンティストにおすすめの資格は？
データサイエンティストにおすすめの資格としては以下のようなものが挙げられます。
どの資格も、データサイエンティストの仕事に直結する知識が問われます。
今回紹介する資格を保有していると、データサイエンティストとして転職するケースやフリーランスとして独立する場合に大変役立つでしょう。
データサイエンティスト検定
データサイエンティストに必要とされるデータサイエンス力やデータエンジニア力、ビジネス力に関して、見習いレベルの実務能力および知識の証明に加え、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を保有していることを証明できる資格です。
データサイエンス初心者向けの資格のため、データサイエンティストを目指す人は、始めに受けるべき検定です。
2023年6月に行われた第4回の合格率は約44％、合格ラインの目安は正答率約79％となっています。
毎回の試験ごとにもちろん振れ幅がありますので、目安としてお考え下さい。
データサイエンティストになりたい人やデータサイエンス力を試してみたい人は、取得してみてはいかがでしょう。
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OSS-DB技術者認定試験
LPI-Japanが主催している民間資格です。オープンソースのデータベースプログラム「PostgreSQL」を基本とした試験で、データベースの基礎となる知識が身に付きます。
資格は「Silver」と「Gold」の2段階あり、Silverではデータベースシステムの設計・開発・導入・運用、Goldは大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングの知識が問われます。
Goldは受験資格があり、Silverの合格者が受験可能です。
合格率は非公開ですが70％程度といわれています。
市販の教材以外にも、サイトから無償で教材をダウンロードできます。
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オラクルマスター
オラクルマスターは、オラクルデータベース管理に必要とされる知識や技術が評価される資格試験です。
オラクルマスターの資格を取得すれば、日本オラクル社のオラクルデータベースを扱える証明になります。
オラクルマスターは世界的にみてもシェアが高く、採用している企業も多いです。
データベースの構築運用をはじめ、SQLを用いてのデータ抽出、データベースの管理など、データベースに関することが幅広く出題されます。
つまり、オラクルマスターの資格取得を目指して勉強していれば、データベースに関する知識をひと通り学べるのです。
資格は順番にブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナとありますが、基礎となるブロンズの合格にも相当の学習量が必要です。
合格ラインの正解率は60～70％とされています。
合格率は公表されていませんが、40～60％といわれています。
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統計検定
統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が行っている統計学の知識および技術を証明する全国統一の検定試験です。
取得すれば、統計学の知識とスキルを磨くことができます。
統計検定は、日本統計学会によって公式に認定され、総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省の後援を受けています。
ビッグデータの解析や処理を行うデータサイエンティストにはぜひ取得したい資格です。
試験は難易度順に1級・準1級・2級・3級・4級の5段階あり、1級の合格率は約21％の狭き門です。
データサイエンティストに求められるレベルは準1級と言われています。
大学などで統計学を学んだ人であれば、準一級は挑戦しやすいと思いますが、基礎知識がないと苦戦すると思われます。
ただ、準1級の受験資格は2級合格者なので、まずは2級以下の資格から受験する必要があります。
＼「日本統計学会公式認定 統計検定 2級 公式問題集」での勉強がおすすめ！／
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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が運営する、ディープラーニングに関するスキルを認定する資格です。
ディープラーニングは深層学習とも呼ばれる機械学習の一種です。
G検定はデジタル時代のビジネスに関わる全ての人向けで、ディープラーニングはもちろん、AIに関する技術手法やビジネス応用の基礎知識を有しているかどうかを確認できます。
E資格は、ディープラーニングの理論を把握し、最適な手法を選択して実装する能力や知識を持っているのかを確認するエンジニア向けの資格です。
E資格は、日本ディープラーニング協会が認定しているプログラムが終了しているのが受験資格です。
ただし、プログラムを修了してから2年が経過すると受験資格が失効してしまいますので計画的に受験勉強を進めてください。
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欠かせないスキルで、この検定を通して得ることができます。
G検定の合格率は55〜70％程度、E資格は70％前後ですが、難易度は決して低くありません。
＼G検定の勉強は「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版」がおすすめ！／
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Python3エンジニア認定基礎試験
Pythonは、データサイエンティストが扱う頻度が高いプログラミング言語です。
Python3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行っている民間の認定試験です。
プログラミング言語の「Python」を使用したデータ分析に関する基礎知識を習得できます。
Pythonはデータサイエンティストとしてキャリアアップするためにも得ておきたい言語です。
試験内容は基礎が中心で難易度はそれほど難しくはないといわれており、合格基準は正答率70％程度です。
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情報技術者試験
情報技術者試験は、IT系の資格としては数少ない国家資格で、情報技術者としての知識や技能が一定以上の水準であることを経済産業省が認定する試験です。
ITに関する基礎知識が幅広く出題される「基本情報技術者試験」その上位の資格に「応用情報技術者試験」あります。
基本情報技術者試験はIT関連の知識を幅広く問われます。もう一方の応用情報技術者試験は特定の分野に特化した掘り下げられた出題で、自分の得意分野を選択する方式です。
基本情報技術者試験の合格率はおよそ21～41％、応用情報技術者試験の合格率はおよそ18～24％と、特に、基本情報技術者試験の難易度は低めといえます。
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Google Professional Date Engineer
Google Professional Date Engineerとは、Googleの認定資格でデータエンジニアリングや分析に関わるGoogle Cloudのプロダクト知識を包括的に問う試験です。公式ドキュメントでは当該業務の経験が3年以上ある人の受験が推奨されています。しかし、中には実務経験がほとんど無い未経験のような人でも、独学で合格した例もあります。Googleの公認資格ということは海外でも活躍できる国際資格ですが、使用する教材や書籍が非常に少ないのがネックです。
難易度は、高いと言わざるを得ません。理由としては、機械学習やビッグデータ領域の基礎知識が必要になることや、扱うGCPサービスが広範囲に及ぶこと、既述のように日本語の教材が少ないことなどが挙げられます。
合格率は40%台〜60％台とそれほど低くないと感じるかもしれませんが、受験者層が情報系の学生やデータサイエンスに関連する業務や研究を行っている人々が多いのでレベルの高い試験と言えるでしょう。
＼「Official Google Cloud Certified Professional Data Engineer Study Guide (English Edition) 」での勉強がおすすめ！／
データサイエンティストの資格取得のメリット
データサイエンティストになるためには、資格は必須かと問われれば、そのようなことはありません。しかし、資格を保有していればデータサイエンティストとしての能力値は格段に向上します。ここでは、そんなデータサイエンティストの資格取得のメリットを2つ紹介します。
応用力をつけられる
実際にデータサイエンティストとして企業に入社した場合、その企業の業務に必要なノウハウを上司や先輩などから教わります。そうすれば、その企業内の教えられた仕事を1人で問題なくこなすレベルまでは成長できるでしょう。しかし、それ以外にデータサイエンスなどの勉強をしていないと、基礎が固まっていないので、その会社独自の知識以外は知識が無いので、それ以上の業務となると全くわからず、他の会社では通用しない人材になってしまいます。
そこで、資格取得によって基礎固めをしておけば、入社後に応用力を高められます。データサイエンティストは幅広い知識やスキルが必須です。事前にその土台となる基礎知識を習得しておけば、即戦力として活躍できるでしょう。
スキルや知識を有していることの証明になる
資格を取得すると、保有しているスキルや知識を客観的に証明できます。自身で書籍や過去問、動画サイトなどを使って独学で学んだだけでは、得た知識を証明するのは困難です。資格を保有していれば、一定の知識があることがアピールできます。
どの企業に就職しても、共通の基準となるのが資格です。就職自体に必ずしも資格が必要なわけではありませんが、一部の業務領域では、資格が必須のケースがあります。
また、資格は転職する際にも有利になるでしょう。
当記事で紹介している資格は初心者向けから高難易度までさまざまですが、それでもそれぞれの資格に相応の対策と学習量がなければ合格できません。
データサイエンティストを目指している人は、就職や転職を考慮して資格の取得を積極的に行いましょう。
データサイエンティストの資格取得に向けた勉強方法
テキストや過去問などを使用して独学で学習する場合、自分のやりやすいペースで勉強を進められるというメリットがあります。しかし、難関資格に挑戦する場合は学習範囲が広く、モチベーションの維持が困難なのが独学のデメリットです。
学校や講座などに通って学習する方法は、疑問が発生しても講師へ質問することですぐに解決できることです。また、会社の研修などで学習する方法もあり、企業が主催するプログラムに参加してデータサイエンティストに必要なスキルや知識を学習するのもおすすめです。
どの方法が自分に合っているのか、十分に見極めて参加しましょう。
データサイエンティストがなくなる？
データサイエンティストは基本的には将来性が見込まれていますが、AIの台頭などもあり、将来的になくなる職種だと言われています。それはなぜでしょう？
ここからは本当にデータサイエンティストがなくなるのかを解説します。
すぐになくなるということはない
総じて言えることとして、データサイエンティストの仕事が即座になくなる可能性は極めて低いと見なされます。確かに、データサイエンティストが行うデータ分析やデータ加工などの一部の作業は、「AIによって代替可能」との声が上がっています。この影響から、「データサイエンティストの仕事がなくなる」という意見もあるものの、基本的には需要が直ちになくなる可能性は非常に低いでしょう。
既述の通り、データサイエンティストが担当する業務の一部はAIによって置き換えられる可能性があります。ただし、データサイエンティストの主要な仕事である「問題の特定」「仮説の検証」「結果の解釈」「提案された成果」などは、まだAIにとっては困難な領域です。また、データ量が増加し続け、その解析や活用がますます重要になることから、逆にデータサイエンティストの需要は高まると予測されています。
細分化されて名前が変わる可能性はある
データサイエンティストの定義は元来曖昧であり、業務内容もはっきりしていません。このため、企業が期待するデータサイエンティストの役割と、実際のスキルとのギャップが生じ、採用後にミスマッチが起きることが少なくありません。
ミスマッチを避けるためには、今後データサイエンティストが「機械学習エンジニア」「データアナリスト」「ビッグデータアナリスト」などに細分化される可能性があり、結果としてデータサイエンティストという名称が消えるかもしれません。ただし、名称が変わるだけで、データサイエンティストに対する需要はなくなることはありません。
データサイエンティストの将来性
現在では、ほとんどの国民がスマートフォンやタブレットを持ち歩き、SNSやインターネットショッピングを誰もが気軽に楽しんでいます。このような中、情報技術の発達に伴い、ビッグデータの市場はますます拡大傾向にあります。しかし、一方でIT関連の人材不足は深刻です。
その上、データサイエンティストは、この業種自体の歴史が浅いことから、クライアントに満足いく提案ができる人材は数少ないのが現状です。
ビッグデータは今後も増加傾向が続くと考えられており、その活用のためにデータサイエンティストの需要はさらに高まっていくと考えられます。高度のスキルが必要なデータサイエンティストの育成には時間がかかり、十分な人材が揃うにはかなりの時間がかかるでしょう。そのため、将来性のある仕事だといえるでしょう。
まとめ
データサイエンティストとは、統計学などを駆使してデータから必要な情報を収集し、分析を行う専門家です。データサイエンティストとして就職するために取得が必須の資格はありません。とはいえ、関連する資格の取得を目指せば、「基礎が固まり応用力のある人材になれる」「キャリアアップにつながる」「就職や転職に有利になる」などのメリットがあります。
さまざまな資格の中から、自分のレベルに合った資格を取得してデータサイエンティストとして活躍してみてはいかがでしょう。データサイエンティストとしての知識やスキルはもちろん、コミュニケーション能力や英語力も磨けば、活躍できる場がさらに広がります。
