「データサイエンティストになるために資格は必要？」と疑問に感じている方は多いのではないでしょうか。結論として、データサイエンティストに必須の資格はありません。しかし、データサイエンティストに関する資格を取得することでスキルを客観的に証明できたり、知識を体系的に身につけられたりと、キャリア形成においてさまざまな場面で役立ちます。
この記事では、データサイエンティストが資格を取得するメリットやおすすめの資格8選、効率的な勉強方法まで詳しく解説します。資格取得を検討してい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は資格を取るべき？
データサイエンティストになるうえで必須の資格はありません。ただし、自身の状況や目的によっては資格取得により大きなメリットが得られます。
以下のような場合は、データサイエンティストに関する資格の取得を検討してみてください。
- 未経験からデータサイエンティストへの転職・就職を目指している
- データサイエンスの知識を体系的に整理したい
- 学習のモチベーションを保つための明確な目標が欲しい
- 勤務先から資格手当や受験補助が支給される
資格を取る目的を明確にしたうえで、自身の状況に適した資格を選ぶことが大切です。
データサイエンティストに関する資格を取得するメリット
データサイエンティストに関する資格を取得すると、スキルアップやキャリア形成においてさまざまな場面で役立ちます。主なメリットは以下の3つです。
- データサイエンスに関する知識が体系的に身につく
- 転職やキャリアアップなどに役立つ
- スキルや知識を客観的に証明できる
ここでは上記3つのメリットについてそれぞれ解説します。
①データサイエンスに関する知識が体系的に身につく
データサイエンティストに関する資格を取得することで、データサイエンスに関する知識が体系的に身につきます。データサイエンスは統計学・プログラミング・ビジネス理解など、学ぶべき領域が非常に広く、独学だとどこから手をつければいいか迷いがちです。データサイエンティスト関連の資格には明確な出題範囲が設けられているため、その範囲に沿って学習を進めることで、知識の抜け漏れを防ぎながら効率よくスキルを積み上げられます。
また、自身のレベルに合った資格を段階的に取得していくことで、データサイエンティストに必要な知識を無理なく身につけられるでしょう。
②転職やキャリアアップなどに役立つ
データサイエンティスト関連の資格は、転職活動やキャリアアップの場面でも有効活用できます。特に未経験からデータサイエンティストへの転職を目指す場合、資格は実務経験のなさを補う材料になります。
採用担当者からすれば、資格の有無によって候補者のスキルレベルや学習意欲を判断しやすくなるため、書類選考や面接でのアピールポイントとして活用できるのです。また、社内での昇進・昇格審査においても、資格はデータサイエンティストとしての専門性を示す根拠になり得ます。
③スキルや知識を客観的に証明できる
データサイエンティスト関連の資格は、自身のスキルや知識を客観的に証明する手段にもなります。データサイエンスのスキルは独学や実務で身につけても、それを証明するのが難しいという側面があります。
資格を取得すれば、企業やクライアントに対してデータサイエンティストとして必要な能力を持っていることを明確に示すことが可能です。特に転職では即戦力性が重視される傾向があるため、資格という客観的な証明があることでデータサイエンティストとしての信頼性が高まるでしょう。
データサイエンティストに関する資格8選
データサイエンティストに関連する資格は複数ありますが、ここでは特におすすめの資格8つを厳選して紹介します。それぞれの資格の概要は以下の通りです。
| 資格名 | 主催 | 特徴 | 難易度 |
|---|---|---|---|
| ①データサイエンティスト検定（DS検定） | 一般社団法人データサイエンティスト協会 | データサイエンス・データエンジニアリング・ビジネスの3領域を幅広くカバーする資格 | 初級～中級 |
| ②統計検定データサイエンス基礎（DS基礎） | 一般財団法人統計質保証推進協会 | Excelを用いたデータ分析や統計の基礎知識を評価する資格 | 初級 |
| ③統計検定データサイエンス発展（DS発展） | 一般財団法人統計質保証推進協会 | PythonやR言語を用いた高度なデータ分析スキルを評価するDS基礎の上位資格 | 中級～上級 |
| ④データサイエンス数学ストラテジスト | 公益財団法人日本数学検定協会 | データサイエンスに特化した数学スキルを評価する資格 | 中級～上級 |
| ⑤G検定 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA） | AIやディープラーニングの基礎知識・活用方法を問う入門向け資格 | 初級 |
| ⑥E資格 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA） | ディープラーニングの実装スキルを問うエンジニア向け上位資格 | 上級 |
| ⑦Python 3 エンジニア認定基礎試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 | Pythonの基礎文法・実装スキルを評価する入門向け資格 | 初級 |
| ⑧データ分析実務スキル検定（CBAS） | 一般社団法人データサイエンティスト協会 | 実務に直結したデータ分析能力を評価する資格 | 中級 |
ここでは各資格の詳細について順番に解説していきます。
①データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティスト検定（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する資格です。データサイエンティストに求められる『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領域にわたる基礎レベルの知識が問われます。
2021年にスタートした比較的新しい資格ですが、データ活用人材の需要が高まる中で注目度も上昇しています。試験範囲が体系的に整理されているため、これからデータサイエンティストを目指す方にとって、自身の知識の習得状況を確認する機会としても活用できるでしょう。受験資格はなく、学生から社会人まで幅広い層が受験しています。
GETT Proskilのデータサイエンティスト検定対策講座は、データサイエンスの基礎から実践までを体系的に学べるセミナーです。
Pythonを使ったデータ分析や統計の基礎、データ前処理、機械学習の基礎知識など、データ活用に必要なスキルを段階的に習得できます。初めてデータ分析に挑戦する方でも学びやすいカリキュラムで、ビジネスでのデータ活用や課題解決に役立つ知識を身につけたい方におすすめです。
セミナー名 データサイエンティスト検定対策講座 運営元 GETT Proskill（ゲット プロスキル） 価格(税込) 550円〜 受講形式 eラーニング
②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基礎（DS基礎）は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する統計検定の一つです。高校数学・情報の範囲を土台に、Excelを用いたデータ分析や集計結果の読み取りなどの実践的なスキルが問われます。
プログラミングの知識がなくても受験できるため、データサイエンティストを目指し始めたばかりの方でも取り組みやすい資格です。まずはExcelによるデータ分析の基礎を身につけたい方に向いています。
③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発展（DS発展）は、先に紹介したDS基礎の上位にあたる資格で、同じく一般財団法人統計質保証推進協会が実施しています。DS基礎がExcelによるデータ分析を中心とした内容であるのに対し、DS発展ではPythonやR言語を使ったより高度な統計的分析・機械学習の手法が問われます。
データサイエンティストとして実務レベルのデータ分析スキルを証明したい方に向いている資格といえるでしょう。DS基礎で土台を固めたあと、ステップアップとして取得を目指すルートが一般的で、段階的にスキルを積み上げていきたい方におすすめです。
④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は、公益財団法人日本数学検定協会が実施する資格で、データサイエンスに必要な数学の知識に特化している点が特徴です。中級と上級の2つのレベルがあり、中級では高校1年生レベルの数学が、上級では大学初年度レベルの知識が問われます。
データサイエンティストの業務は統計学や機械学習と深く結びついており、数学の基礎なくして習得は難しい分野です。「数学に自信がない」「久しぶりに数学を勉強する」という方は、まず中級から挑戦してみてください。
⑤G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（JDLA）が実施する資格で、AIやディープラーニングをビジネスに活用するための基礎知識が問われます。受験資格に制限がなく、エンジニアだけでなく非技術職の方でも受けやすい内容です。
出題範囲はAIの歴史から機械学習・深層学習の活用事例まで幅広く、AIの全体像を体系的に学びたい方に向いています。データサイエンティストを目指す上での入口として取得する方も多く、この資格で基礎を固めてから、より専門的な資格へとステップアップするルートがおすすめです。
なお、G検定については以下の記事で詳しく解説しているので、ぜひこちらも合わせてご覧ください。
⑥E資格
E資格はG検定と同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する資格ですが、こちらはAIエンジニア向けの専門性の高い資格です。ディープラーニングの理論的な理解だけでなく、実際にモデルを実装する技術力まで問われます。受験には一般社団法人日本ディープラーニング協会認定の教育プログラムを修了していることが条件となっており、G検定を経てから受験する方が多い傾向にあります。
データサイエンティストとしてAI開発に深く関わりたい方や、機械学習の実装スキルを客観的に証明したい方にとって、取得できれば強力なアピール材料になる資格です。
E資格の詳細は以下の記事で詳しくまとめているので、気になる方はぜひこちらも参考にしてください。
⑦Python 3 エンジニア認定基礎試験
Python 3 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実施する資格で、Pythonの基礎的な文法や実装スキルが問われます。
Pythonはデータ分析や機械学習の現場で広く使われているプログラミング言語であり、データサイエンティストを目指すうえで避けて通れないスキルの一つです。「プログラミングは未経験」「まず何か資格を取ってみたい」という方も、最初の一歩として取り組みやすい資格といえます。
⑧データ分析実務スキル検定（CBAS）
データ分析実務スキル検定（CBAS）は、実務での活用を重視した資格で、知識の習得よりも「現場で使えるかどうか」を評価する点が特徴です。『シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）』と『プロジェクトマネージャー級（PM級）』の2種類があり、前者はExcelによるデータ整形・分析スキルを、後者は組織横断的にデータ活用を推進する能力を評価します。
データサイエンティストとして即戦力になりたい方や、データ分析を業務改善につなげたい方に向いている資格です。
データサイエンティストの資格勉強方法
データサイエンティストに関する資格の学習範囲は、統計学・プログラミング・機械学習・ビジネス知識など多岐にわたります。効率よく資格取得を目指すためには、自身に合った勉強方法を選ぶことが大切です。データサイエンティストの資格の代表的な勉強方法として、以下の2つが挙げられます。
- ロードマップを作り効率的に学習を進める
- 資格専門講座を受講する
ここでは上記2つの勉強方法について解説します。
①ロードマップを作り効率的に学習を進める
データサイエンティスト関連の資格に取り組む際は、事前に学習ロードマップを作成しておくことをおすすめします。データサイエンティストは学ぶべき領域が広いため、計画なしに学習を始めると途中で方向性を見失いやすくなります。
まず現在の自身のスキルレベルと目標を整理し、どの資格をどの順番で取得するかを決めておきましょう。例えば、未経験であればPythonやAIの基礎を固める入門資格から始め、段階的に難易度を上げていくのがおすすめです。取得する資格の優先順位を明確にしておくことで、モチベーションも維持しやすくなるでしょう。
②資格専門講座を受講する
データサイエンティスト向けの資格取得を効率よく進めるには、専門スクールやオンライン講座の活用が有効です。講師から直接指導を受けられるため、疑問点をその場で解消しながら学習を進められます。また、カリキュラムに沿って体系的に学べるため、独学に比べて知識の抜け漏れが生じにくい点も魅力です。
なかにはE資格のように、一般社団法人日本ディープラーニング協会認定の教育プログラムの受講が受験の条件となっている資格もあります。取得を目指す資格に応じて、対応した講座を選ぶようにしましょう。
データサイエンティストの資格まとめ
データサイエンティストを目指すうえで、資格の取得は必須ではありません。しかし、未経験からの転職や知識の体系的な習得を目指す場合、データサイエンティスト関連の資格は大きな武器になります。
DS検定やG検定、Python 3 エンジニア認定基礎試験など、自身のレベルや目的に合った資格を選ぶことが大切です。なぜ資格を取るのかを明確にしたうえで学習ロードマップを作成し、データサイエンティストとしてのキャリアを着実に築いていきましょう。
