最終更新日:2024.2.7FacebookTwitterはてブデータサイエンティストは仕事満足度No.1※であり、学生からも転職を考えている社会人からも人気のある職種です。「データサイエンティストになるならまずは資格取得」と考える方が多いでしょう。そこで本記事では、実務的に役立つデータサイエンティストのおすすめ資格13選をカテゴリ別にご紹介します。資格ごとにどういった能力を証明できるか、どんな方におすすめかなど詳しく解説するので、データサイエンティストの資格に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。資格は就職・転職を保証するものではないデータ企業に入社した後も研鑽が欠かせない資格取得のプラスして英語力を身につけようまとめデータサイエンティストにおすすめの資格13選それでは早速、データサイエンティストにおすすめの資格を5つのカテゴリに分けてご紹介します。ITリテラシーを身につけられるITパスポートITパスポートは経済産業省が認定している国家試験であり、取得によって一定のITリテラシー(基礎的な素養)を証明できる資格です。2023年の受験者数は25万人を突破し、過去最高を記録しました。経済産業省認定の国家試験であり、ITパスポートよりもレベルの高いITリテラシーが問われる資格です。「基本」と「応用」の2種類あり、後者の合格率は例年20%前後と比較的難度の高い資格となっています。公式サイトデータサイエンスの基礎が学べるデータサイエンティスト検定データサイエンティスト検定とは、データサイエンティストに求められるビジネス力・データサイエンス力・データエンジニア力を総合的に評価する資格です。データサイエンティスト(見習いレベル)」のスキル・知識があることを証明できます。具体的にはデータサイエンティストとしてのビジネスリテラシーと、現場でどう立ち回れば良いかを体系的に学べます。2回(春・秋)データサイエンティスト検定の公式サイトG検定・E資格G検定・E資格はJDLA(日本ディープラーニング協会)が運営する民間資格です。データサイエンティストとの関わりも深い、AI(人工知能)や機械学習といったスキル・知識を証明できる資格として人気があります。G検定はその入門資格として、受験資格がなく誰でも受験可能です。E資格は、JDLA認定のプログラムを試験日の過去2年以内に終了した方だけが受験できます。データ分析試験データサイエンスの現場でもよく利用されるプログラミング言語である、「Python(パイソン)」を使ったデータ分析のスキル・知識が問われる民間資格です。資格取得を目指すことでデータサイエンスについて幅広く学べる上に、実務的な試験内容なのでデータサイエンティストとして一通りのスキル・知識を身につけられます。受験には一定のプログラミング経験が必要ですが、Pythonはプログラミング初心者にも比較的優しい言語です。データ分析試験の公式サイト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日本数学検定協会が2021年9月にスタートした、比較的新しい民間資格です。中級・上級に分かれており、中級は数学IAまでの問題、上級は大学初学年レベルの数学問題が出題されます。データサイエンティストには大学レベルの数学スキル・知識が最低限必要です。政府各省庁の後援を得ています。具体的には、公的統計(国の行政機関や地方公共団体などが作成する統計)の基本内容を正確に理解し、それらを適切に利用する能力が備わっているかを評価する資格です。高校数学のIA・IIBレベルの数学知識が求められる資格であり、資格取得を目指すことでデータサイエンティストの基礎実務を学ぶことができます。実施している民間資格です。データサイエンス関連資格の中では難度が高く、大学専門課程レベルの数学知識を求められます。統計学の手法・理論について深い理解が求められ、出題範囲が広いことも資格取得を難しくしている要素です。本格的な統計スキルを証明できる資格なので、データサイエンティストの中でも資格を所有している方は限られています。実施している民間資格です。データサイエンスに関する大学専門課程レベルのスキル・知識を評価する資格として、データサイエンティストの専門スキルを客観的に証明できます。ちなみにDXエキスパートの下位資格に当たる「DX基礎」「DS発展」を取得すれば、データサイエンティストに欠かせない専門スキルを段階的・体系的に学ぶことが可能です。試験ではPythonを使った実務的な問題も出題されるため、幅広い知識を必要とします。世界的なデータベース企業の日本法人である、日本オラクルが実施している民間資格です。オラクルデータベースは世界中で利用されており、データサイエンスやシステム開発などさまざまなデータ・IT現場のスタンダード製品となっております。データ活用に関するスキル・知識を客観的に証明できる資格です。データサイエンティストによってはデータベース構築から求められるケースが多いため、データベースの知識を深めるためにおすすめの資格となっています。EngineerはGoogleが実施している民間資格です。Cloudにおいて、データエンジニアリングの基本的なスキル・知識を客観的に証明できる資格として人気があります。近年ではデータサイエンス基盤をクラウド上で構築するケースが多く、データサイエンティストでも一定のクラウドスキルがないと通用しない時代です。Engineerの取得によってデータ処理システムの設計、機械学習モデルの運用化といった能力が評価され、グローバルでも価値の高い資格だと言えます。ちなみにGoogleの認定資格はすべて取得から2年間の有効期間が設けられています。Professional(CAP)CAPは米ACB(分析認定委員会)によって実施されている民間資格です。データサイエンティストとして熟練したスキル・知識を客観的に証明でき、グローバルでも価値の高い資格となっています。幅広い分野から出題されるのが特徴です。DSエキスパートの英語版に近いと言えます。データサイエンティストとして一定のキャリアを積み、本格的な海外進出を果たしたい方におすすめの資格です。シリコンバレーを始めとした先進企業が集まる諸外国地域では、データサイエンティストを積極採用する事業会社がほとんどです。CDS)米オープングループが実施している民間資格です。オープングループはさまざまな技術の中立的な標準化と認証開発をリードする団体であり、IBMやインテル、FUJITSUなどが加盟しています。CDSを取得することで、データサイエンティストとしてビジネス課題の理解・解決に向けた実践的なスキル・知識を客観的に証明できます。CDSの特徴として、資格取得のためにトレーニングやテストを受ける必要はないことです。試験は「オープングループ社員との面談」によって行われ、申請書と面談内容を通じてスキル・知識の要件を満たしているかどうかを問われます。CDS)の公式サイトデータサイエンティストに資格は不要?実は、「データサイエンティストになるための資格」というものは存在しません。さまざまなデータ職・IT職と同じようにデータサイエンティストはオープンな職種であり、資格の有無や学歴に関係なく誰もがデータサイエンティストを目指すことができます。プログラミングなどのデータサイエンスに関するスキル・知識は欠かせません。本記事でご紹介しているようなデータサイエンス管理資格を取得することで、データサイエンティストとして必要なスキル・知識を体系的に学習でき、その能力を証明できます。データサイエンティストの資格を取るメリットデータサイエンティストは資格や学歴がなくても目指せる職種です。資格を取得するメリットはどこにあるのでしょうか。データサイエンスの土台を築ける1つ目のメリットは、データサイエンスに関するスキル・知識の土台を築けることです。資格取得を目指す過程で、ITリテラシーにはじまり数学・統計・解析などさまざまなスキル・知識に自然と触れ、吸収していけます。データサイエンティストの資格を持っているからといって、即戦力として活躍できるデータ人材は稀です。言うと「資格は必要なのか?」と一層思うかもしれませんが、データサイエンスの土台をどれだけしっかり築いているかによって、就職・転職後の成長スピードに圧倒的な差が出ます。データサイエンティストの資格を取得し、スキル・知識の土台を築くことには大きなメリットがあるのです。知識・スキルを身につけた証明になるデータサイエンスに関するスキル・知識を客観的に証明できるのも資格取得のメリットです。近年、日本においてもデータサイエンティストが注目されており、データ人材戦略に力を入れている事業会社も増えています。多くの事業会社はデータサイエンティストを含めデータ人材の能力を測るための、独自の尺度を持っていません。そこで着目するのがデータサイエンティストの資格です。データサイエンティストの資格を取得していればそうした事業会社に対して、一定の能力があることをアピールできます。一方で、データ企業に就職・転職する場合は資格よりも、学士・修士や前職でどれだけデータ分析に触れてきたかなどが求められます。データサイエンティストと一口に言っても、就職・転職したいのが事業会社かデータ企業かによって目指す方向性が異なるので注意してください。最後に、データサイエンティストの資格取得にあたっての注意点を3つご紹介します。資格は就職・転職を保証するものではない本記事でご紹介した資格を含めたさまざまなデータサイエンティストの資格は、取得によって就職・転職を保証するものではありません。したがって資格勉強を始める前に「なぜその資格を取得するのか?」という目的を明確にした上で、取得した資格をどう活かすかまで考えながら資格取得を目指してください。データ企業に入社した後も研鑽が欠かせないデータサイエンティストを目指す方の中には、「資格を取得してデータ企業に就職・転職すればデータサイエンティストになれる」と考える方もいます。データ企業に入社したからといって前線で活躍できるわけではありません。入社後も継続的な研鑽を重ねなければ、いつまでもアシスタントレベルで燻ることになります。資格取得のプラスして英語力を身につけようデータサイエンティストを本格的に目指すのであれば、資格取得にプラスして英語力も身につけてみましょう。データサイエンスの前線は欧米諸国であり、データサイエンスに関する最新の情報・論文は英語力がなければ読み解けません。世界的に見ると日本はデータ後進国なので、英語力を身につけ、海外の最新情報・論文からデータサイエンスに関するスキル・知識をどんどんアップデートしていってください。まとめ本記事ではデータサイエンティストのおすすめ資格や、資格取得のメリットなどを解説しました。資格取得は大学のデータサイエンス部での学び直しよりも学習的・時間的な難度が下がるため、今からデータサイエンティストを目指したい文系学部の学生や社会人が体系的なスキル・知識を身につけるためにおすすめです。前述のように「資格取得=データサイエンティストになれる」わけではないため、目的に応じてどの資格を取得すべきか熟考した上で行動に移しましょう。理想的なデータ分析組織をインストールする「データビズラボ」のメディア運営を担当しています。データ戦略・データ活用・データ活用基盤・データマネジメント・データ民主化など、データ分析に関するあらゆる情報を発信しています。統計データ可視化データマネジメントBIツール社長ブログ2020年6月発売/データ視覚化のデザインデータにまつわる情報を定期的に購読するデータビズラボが配信している「データにまつわる有益なコンテンツ」の更新情報をお届けします。お問い合わせサービスに関するご質問や講演依頼など、お気軽にお問い合わせください。2営業日以内にお返事いたします。資料請求お問い合わせ。