データサイエンティストに必要なスキル・資格は？17資格をレベル別紹介！

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サイエンスを駆使するデータ分析・解析の専門家の事で、現代のデータ駆動型社会において必要不可欠な人材です。主な役割としてデータを収集、分析することで得たインサイトを基に、ビジネスや科学の意思決定を支援する役割を果たします。

データサイエンティストの定義

データサイエンティスト協会では、データサイエンティストを以下のように定義しています。

データサイエンティストとは、データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル 出典：一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティストが注目される背景

データサイエンティストが注目されている背景として、経済産業省と独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が令和4年6月に取りまとめ公表した「デジタルスキル標準」の中の「DX推進スキル標準（DXを推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準）」において、データサイエンティストがその1つを占めており、各企業がDX人材を育成・採用する際の指標となっていることが挙げられます。

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データサイエンティストとして活躍するために必要な3つのスキル

データサイエンティストとして活躍するために必要な3つのスキルを紹介します。

データサイエンティストに必要なスキルをデータサイエンティスト協会では「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つと定義しています。

今回はそれを基に、データサイエンティストに必要なスキルを3つに分類し、それぞれの分類ではどのような能力や知識・スキルが必要なのか、詳しく説明します。

1. データサイエンス力

データ分析能力

データサイエンティストはビッグデータと言われる大規模で複雑なデータセットを分析し、そのパターンやトレンド、および洞察を発見する能力が求められます。統計学、確率論、データ可視化などの手法や様々なツールを駆使してデータを理解・解釈し、後述するドメイン知識を基に仮説を立て、問題を解決するために統計的アプローチや機械学習を駆使する能力が必要です。

プログラミングスキル

データサイエンティストはPythonやRなどデータの処理を得意とするプログラミング言語を駆使して、データの前処理・モデルの構築や評価・データの可視化などを行います。プログラミングのスキルは、サイズの大きいデータの処理や、データ処理の自動化、複雑なモデルの実装に必要です。

機械学習の知識

データサイエンティストは機械学習アルゴリズムに精通し、データから予測モデルを構築する能力が求められます。モデルのトレーニング、評価、および改善も業務内容に含まれます。また、深層学習やリカレントニューラルネットワークなどの高度な機械学習技術にも理解が必要です。今話題のChatGPTをはじめとする生成系AIや、AmazonやNetflixの「一人ひとりの履歴からその人に合ったものを提示する機能」も、こういった機械学習の技術が組み込まれています。

2. データエンジニアリング力

データ処理スキル

生のデータを整理し、使いやすいフォーマットに変換して、分析やモデリングに適した状態にするためのスキルセットでデータベースとSQL（Structured Query Languageの略）の知識が必要です。データを処理することで、データサイエンティストはクリーンで整形されたデータを用いて高度な分析や機械学習モデルの開発を行えるようになります。

データ品質管理

データの信頼性が高く、正確で、セキュリティが確保されていることを確認するプロセスです。これにより、データ分析や意思決定が信頼性のあるデータに基づいて行われ、ビジネス上の問題を正確に把握できるようになります。

インフラストラクチャ管理

クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、Google Cloudなど）やコンテナ化技術（Docker、Kubernetesなど）を使用して、データサイエンティストがデータを安全に保存し、高度なデータ処理を行うための環境を整備するプロセスで、スケーラビリティとパフォーマンスを確保します。

3. ビジネス力

ドメイン知識

データサイエンティストは所属業界やビジネス領域に関する深い理解を持つ必要があります。この知識をドメイン知識と呼び、データをビジネス課題に結びつけられることでデータ駆動の意思決定を支援することができます。ドメインの知識には、例えば業界のトレンド、競争状況、および顧客のニーズや業界特有の習慣などが含まれます。

コミュニケーションスキル

データサイエンティストはビジネスステークホルダーとコミュニケーションを円滑に取り、データの意義を説明し、洞察を共有する必要があります。クリアで効果的なコミュニケーションは、データプロジェクトの成功に不可欠です。

プロジェクト管理

プロジェクト計画、リーダーシップ、優先順位付けなどのプロジェクト管理スキルを持つことで、データプロジェクトを成功に導きます。タイムラインを守り、リソースを適切に管理します。

ただし、これらすべてのスキルを1人で完璧に持つようなスーパーデータサイエンティストは世界にもほとんどいないため、所属企業の中で足りてないスキルや社会に求められているスキルをカバーするよう、自身に必要なスキルが何なのか見極めて身につけていく必要があります。

データサイエンティストになるなら資格は必須？

データサイエンティストに必須の資格はなく、資格がなくてもデータサイエンティスト職に就くことは可能です。またデータサイエンティストとしてのキャリアアップという視点でも、必ずしも必要とは限りません。というのも、データサイエンティストに最も重要なのは、先述したスキルを実務で使えることと、その実践経験だからです。加えて、データサイエンスに必要なスキルのうちビジネス力、特にドメイン知識に関しては、資格で証明することの難しいスキルとなっています。

ただし、資格を取得することで就職や業務上におけるメリットもあります。次の項目で詳しく見ていきましょう。

データサイエンティスト向けの資格を取得するメリット

データサイエンティストに必要な知識を体系的に学べる

データサイエンティストに求められる知識は数学や統計学などの理論的な分野からプログラミングやデータベース構築などの実用的な分野まで非常に幅広いです。
データサイエンティスト向けの資格を取るための勉強をすれば、そうした知識を体系的に学ぶことができます。

業務範囲を超えた知識が習得できる

仕事で使う技術はどうしても偏りが出てきてしまい、経験分野も狭くなる傾向があります。
社外でも通用するデータサイエンティストになるためには、幅広い知識を持つことが望ましいとされます。
データサイエンティスト向けの資格勉強を通して、日常業務ではあまり使わない技術や知識に触れる機会が作れます。

勉強のモチベーションアップにつながる

データサイエンティストに必要な数学・統計学・AI技術などの勉強は難易度が高く、独学で学ぶには相当の根気が必要です。特にゼロからデータサイエンティストを目指す場合、勉強のモチベーションを保つ事が難しいかもしれません。
データサイエンティスト向けの資格取得を目指すことで、ゴールや勉強の進め方が明確となるため、モチベーションを維持しやすくなります。

就職や転職に有利

データサイエンティストに関する知識やスキルを客観的に証明できるため、企業への就職や転職の際に有利になると考えられます。
先ほども述べたように、データサイエンティストの業務や転職において資格取得は必須ではありませんし、データサイエンティストとしてどのような経験を積んだか、どのような実績があるかが最重要視されます。
一方採用のシーンを考えたときに、同等の経験や実績を積んだ方との比較になった際には、資格を取得していることがアピールにつながることもあるでしょう。
各分野の専門性を証明できる資格も多いため、データサイエンティストとして即戦力であることの証明にもなるでしょう。

データサイエンティストにオススメの資格17選：レベル別

「データサイエンティスト 資格」と検索すると、様々な記事で紹介されている資格が異なり、また難易度が明らかに異なる資格が同列に紹介されていることもあります。
かなりの数の関連資格があることもあるので、データサイエンティストにオススメな資格17選をレベル別に分けてみました。ご自身の現在のスキルや、目標に合わせて検討してみてください。

入門レベル（データサイエンティストを目指す方）

データサイエンティストになるための基礎的な知識を身につけられる資格を紹介します。これからデータサイエンティストを目指す方や、データサイエンティストの仕事を始めたばかりの方は、ご参考にしてください。

ITパスポート

ITパスポート試験はITを利活用するすべての社会人・これから社会人となる学生が備えておくべき、ITに関する基礎的な知識が証明できる国家資格です。ITに関する用語等にあまり自信がない方はまずこちらの資格から挑戦してみるのもオススメです。

ITパスポート試験について詳しくはこちら

データサイエンス数学ストラテジスト 中級

これからデータサイエンス数学に関わる方を対象とした、データサイエンス数学の基礎となる中級レベルの理解度・習熟度を測定する資格で、久しぶりに数学を勉強される方にもオススメです。内容としては確立や微分・積分をはじめとする高校1年生程度の学習範囲で問題が出題されます。

データサイエンス数学ストラテジスト 中級について詳しくはこちら

統計検定2級

統計検定2級は、大学基礎科目レベルの統計学の知識の習得度と活用のための理解度を問う検定です。統計検定は4級から用意されているため、少し難易度が高いという場合は4級や3級から挑戦するのもオススメです。一般的なデータサイエンティストを目指すためのスクールの入学規準が統計検定2級程度の知識という事もあり、スクールの入学を検討されている方にもオススメの資格です。

統計検定2級について詳しくはこちら

Python3エンジニア認定基礎試験

プログラミング言語Pythonの専門知識を評価する試験で、経済産業省が認めたガイドライン「ITスキル標準（ITSS）」ではレベル1に位置します。公式が認定したテキストやスクールがあり、出題範囲が明確なため、認定された学習方法での勉強がオススメです。データ分析の道をまだ迷われているけどPythonを学習されたい方はこちらが推奨です。

Python3エンジニア認定基礎試験について詳しくはこちら

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア認定基礎試験と同様に、プログラミング言語Pythonの専門知識を評価する試験で、経済産業省が認めたガイドライン「ITスキル標準（ITSS）」ではレベル1に位置します。こちらも公式が認定したテキストやスクールがあり、出題範囲が明確なため、認定された学習方法での勉強がオススメです。データ分析に特化したPythonを学ばれたい場合はこちらが推奨です。

Python3エンジニア認定データ分析試験について詳しくはこちら

G検定

G検定はディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定するものです。データサイエンティストを抱える組織の管理職の方や、ビジネスでAIや機械学習、ディープラーニングといった分野と関連する方にピッタリの資格です。もちろん、データサイエンティストを目指すか迷われている方にもオススメです。

G検定について詳しくはこちら

初級レベル（データサイエンティストとしてのスタートを切った方）

データサイエンティストとしての第一歩を踏み出し始めた方や、新卒でデータサイエンティストとして雇用された方、データサイエンスを学ばれている学生など、これからデータサイエンスに携わる方に目指していただきたいオススメの資格となります。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験はITエンジニアが共通して理解しておくべき基本的な知識を証明する国家資格です。試験の実施機関であるIPAも以下のように基本情報技術者試験を説明しています。

ITエンジニアとしてキャリアをスタートするには、まず基本情報技術者試験から受験することをオススメします。しっかりとした基礎を身に付けることにより、その後の応用力の幅が格段に広がります。 出典：IPA 情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験

基本情報技術者試験について詳しくはこちら

データサイエンス数学ストラテジスト 上級

社会で活躍できるデータサイエンス数学ストラテジストとして認定する上級レベルの理解度・習熟度を測定する資格で、数学力に自信のある方、即戦力としてビジネスに活用したい方にオススメです。

データサイエンス数学ストラテジスト 上級について詳しくはこちら

OSS-DB技術者認定試験 Silver

オープンソースデータベース技術者認定資格（OSS-DB技術者認定資格）は、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を認定するIT技術者認定資格です。Silverはその中でもデータベースに関する一般知識、運用管理、開発・SQLなど基礎的な部分を扱っており、データと日々接するデータサイエンティストにとって、なくてはならない知識です。一方でデータサイエンスよりも早くから企業で必要とされていたスキルという事もあり、すでに企業内に知識を持った人材も多いため、データサイエンス力を鍛えた後でも遅くない分野となります。

OSS-DB技術者認定試験 Silverについて詳しくはこちら

データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル

データサイエンティスト協会が主催する、データサイエンスのリテラシーレベル（見習いレベル）の検定です。データサイエンティスト初学者やこれからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン、データサイエンティストに興味のある学生を対象とした資格ではありますが、スキル分類のすべての範囲から出題されるため、ある程度学習されたかたや、一定の経験がある方の方が受験しやすいでしょう。

データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルについて詳しくはこちら

中級レベル （データサイエンティストとして一定のキャリアを重ねた方）

データサイエンティストの標準的なレベルの資格を紹介します。すでにシステムエンジニアやプログラマーとして働いていて、ある程度のITスキルをお持ちの方や、すでにデータサイエンティストとして働いていて、さらにステップアップしたい方にオススメです。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、その名の通り基本情報技術者試験の上位資格として位置付けられている国家資格です。情報基礎理論・開発技術・プロダクトマネジメント・SQL・プログラミングなどが内容となっており、データサイエンティストとしてチームをまとめる方や、キャリアアップを狙う方にオススメの資格となっていますが、覚悟して臨む必要のある難しい試験となります。合格率は20%程度となっておりますが、応募者総数から計算すると10%強になり、その難しさがうかがえます。

応用情報技術者試験について詳しくはこちら

統計検定準1級

統計検定準1級は、統計検定2級までの基礎知識をもとに、実社会の様々な問題に対して適切な統計学の諸手法を応用できる能力を問うものです。一般的に、データサイエンティストには統計検定準1級程度の知識が必要と言われています。

統計検定準1級について詳しくはこちら

OSS-DB技術者認定試験 Gold

オープンソースデータベース技術者認定資格（OSS-DB技術者認定資格）は、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関する技術力と知識を認定するIT技術者認定資格です。GoldはSilver範囲の応用に加え、データベースの運用管理、性能監視パフォーマンスチューニング、障害対応など応用的な部分を扱っており、データサイエンティストの中でもデータエンジニア的な働き方をしている方・目指している方にオススメの資格となります。

OSS-DB技術者認定試験 Goldについて詳しくはこちら

E資格

E資格はAIエンジニアとしてのスキルを問われる、機械学習モデルの構築や実装を行う実務者向けの資格となっています。G検定がビジネス向けなのに対して、データサイエンティスト向けの資格と言えるでしょう。合格率は高いですが、現時点ですでに技術力のある方が受験されているため、受験者の高い習熟度が合格率に影響を与えていることからも、決して簡単な資格とは言えませんので注意が必要です。またE資格を受験するためには、JDLAが認定し、試験範囲をカバーしているJDLA認定プログラム（さまざまな団体が実施している講座）を試験日から起算して過去2年以内に終了している必要があります。

E資格について詳しくはこちら

上級レベル（データサイエンティストとしてシニアレベルを目指す方）

データサイエンティストの上級者として合格を目指したい資格を紹介します。上級レベルでは専門分野が明確化している資格が多いため、すでに実務経験を持つ方や、自身のキャリアパスに適した高度な知識を目指したい方にとってオススメの資格となります。

統計検定1級

レベル的には定量的なデータ解析に深くかかわるような大学での専門分野修了程度となり、かなりの知識量が必要です。試験では統計検定準1級の内容に加え、各種統計解析法の考え方や数理的側面での正しい理解が問われます。試験は午前に行われる「統計数理」と午後に行われる「統計応用」に分かれ、それぞれに合否が出ます。統計検定1級の合格には「統計数理」と「統計応用」の両方の合格が必要ですが、どちらか片方が不合格となった場合でも、10年以内にもう片方に合格することで統計検定1級合格となります。

統計検定1級について詳しくはこちら

画像処理エンジニア検定

データサイエンスの中でも「画像処理」分野のエキスパートを目指す方にオススメの検定で、画像処理エンジニア検定はベーシックとエキスパートの2つのレベルがあります。ベーシックとはいったものの、画像処理という先端分野の知識が求められるため、工業、医用、リモートセンシング、ロボットビジョン、交通流計測、バーチャルスタジオ、画像映像系製品などの分野でデータの処理の経験を積んだ方や、これからそのような領域に挑戦したい方にオススメの資格となります。

画像処理エンジニア検定について詳しくはこちら

データ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、応用情報技術者試験の上位資格として位置付けられている国家資格です。その他データベース系の資格と比較して、特定のデータベースに関する知識ではなく理論や概念が問われるため、かなり高難易度の資格と言えるでしょう。一方で受験料が安く、かつ国家資格として社会的に認知度や信頼度が高い事が特徴と言えます。

データスペシャリスト試験について詳しくはこちら

海外のデータサイエンティスト関連資格5選

データサイエンティスト関連資格の中で海外認知度が高い資格として以下の5つが挙げられます。

ご自身のキャリアとして海外に挑戦する方や、以下認定団体のツールを業務活用する方でない限りなかなか挑戦の難易度の高い資格ばかりです。ご自身のデータサイエンティストとしてのキャリアに必要か見極める必要があります。

Certified Data Scientist（CDS）

幅広いデータサイエンスのトピックを包括的に認定する資格

Certified Analytics Professional（CAP）

データサイエンスのうち、データの分析や解析といったデータアナリスト分野に関する内容に焦点を当てた資格

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Microsoft Azureというクラウドサービスを使用してのデータサイエンススキルに焦点を当てた資格

Google Data Analytics Professional Certificate

Google のツールとテクノロジを使用してデータ分析やデータサイエンスを行うスキルがあるかどうかに焦点を当てた資格

IBM Data Science Professional Certificate

IBMのツールとプラットフォームを使用してさまざまなデータサイエンスを行うスキルがあるかどうかに焦点を当てた資格

SAS Certified Data Scientist

SASを使用してのデータ分析、機械学習、AI のスキルがあるかどうかを認定する資格

データサイエンティストに必要なスキル取得・資格取得のための勉強方法

データサイエンティストに必要なスキル取得・資格取得のための勉強方法別に、メリットとデメリットをまとめました。それぞれの手法ごとに、ご自身のキャリア目標や目標とする期間、資金状況や個人的な好みなどを勘案し検討しましょう。

独学で勉強する

データサイエンティストを独学で目指すことや必要なスキルを独学で習得するには、自己管理と計画性が非常に重要です。また、オンラインコミュニティやフォーラムで他の学習者との情報共有やサポートを受けることもオススメです。最終的に、自己学習の方法を調整し、独自の学習プランを構築することが成功への鍵となります。

メリット

自分のペースで学習できる

データサイエンティストを独学で目指すことの最大の利点は、自分のペースで学習できることです。いつでもどこでも、個人のスケジュールに合わせて進めることができます。これは、通常の学習プログラムやクラスでは難しい柔軟性を提供します。

選択肢の自由がある

データサイエンティストに必要なスキルを独学習得する場合、データサイエンティストに求められる広いスキルの中から、自分が学びたい分野を自由に選択できます。また分野の選択だけでなく、書籍・eラーニング・無料の講座・YouTubeなどリソースが豊富にあるため、予算にあわせて学習することも、自分に合った学習スタイルを選択することも可能です。

デメリット

自己モチベーションと時間管理の課題

データサイエンティストを目指すかどうかにかかわらず、独学のデメリットは、モチベーションを保ち、時間を効果的に管理する難しさです。誘惑に負けず、計画的に学習を進めることが求められます。多くの場合モチベーションを保つのが難しい場合もあります。

方向性の不確かさ

独学では、幅広いデータサイエンススキルの中から、どのトピックを優先的に学び、どの順序で進めるべきかについて方向性が不確かになることがあります。本当に自分に必要なスキルなのかを判断し、必要な情報がその教材にどのレベルで含まれているのか判断するのは難しいかもしれません。

リアルタイムのフィードバックの不足

独学でデータサイエンティストを目指す場合、リアルタイムの指導やフィードバックが不足するため、学習の進捗状況を正確に評価するのが難しいだけでなく、誤った方法で学んでいる場合、それに気付くのが遅くなることがあります。

大学・大学院に通って勉強する

大学・大学院に通い、データサイエンスの専攻を選び学位取得を目指す方法は、実務経験がない場合に、学んだスキルの信頼性を担保できるという点においては一番のアプローチです。大学で学ぶことが選択肢として入る場合は、自身のキャリア目標や資金状況に合っているか検討しましょう。

メリット

専門的な指導とリソースの豊富さ

データサイエンスを大学で学ぶ主要な利点は、経験豊富な教授からの専門的な指導と、キャンパス内のラボやコンピュータリソースへのアクセス容易であることです。専門家から学び、実践的なスキルを習得できます。

信頼性と認知度

大学での学位は、将来のデータサイエンティストとしてのキャリアにおいて信頼性と認知度を高めるのに役立ちます。学歴に対する評価が変わりつつあるとはいえ、日本の多くの企業は大学の学位を高く評価する傾向にあるため、データサイエンスの専門知識を証明する手段として役立ちます。日本の多くの企業は大学の学位を高く評価し、データサイエンスの専門知識を証明する手段として役立ちます。

デメリット

費用と時間の投資

大学に通うには決して安くはない授業料や学材費がかかるため、経済的な負担になる可能性があります。また、データサイエンスの学士号を取得するには通常3〜4年間のコースを修了する必要があり、修士号を取得する場合はさらに追加で1～2年間の時間がかかります。社会人向けに夜間のコースがある場合でも、ご家庭をお持ちの場合は事前に家族との相談が必要でしょう。

固定スケジュールと柔軟性の制約

大学のカリキュラムは通常固定されており、柔軟性が制限されます。大学に通っている間は講義のスケジュールを中心とした生活スタイルに合わせる必要があるでしょう。またカリキュラムも必修が多く、ある程度独学で学習済みの方やデータサイエンティストとしてのキャリアをすでに歩み始めている方にとっては、既習の内容の講義も履修しなければいけない場合があります。
カリキュラムを一部選択式としている大学もあるため、ご自身のデータサイエンティストとしてのキャリアパス目標に合ったカリキュラムを提供しているかを事前に確認しましょう。

競争が激しい

大学のデータサイエンス専攻への入試は競争が激しく、偏差値も他学部と比べ比較的高くなる傾向にあります。現在社会人の方にとっては入学試験のための勉強も必要になりますので、事前に傾向をしり、対策のための学習が必要になるため、ある程度の時間と覚悟が必要でしょう。

スクールや講座で学ぶ

スクールや専門講座を通じてデータサイエンティストの資格を獲得する方法は、独学で学ぶケースと大学や大学院に通うケースとの間を取ったような、中間的なアプローチです。内容として、資格試験対策スクールと、データサイエンティストを目指すスクールがあり、資格取得を目標とするのか、データサイエンティストになることを目標とするのか十分検討する必要があります。

メリット

専門的な指導と実務経験

データサイエンススクールや講座では、経験豊かな講師から指導を受け、通常は短期間でデータサイエンスのスキルを習得できます。プロジェクトや課題を通じて実務経験を積む機会が提供され、実践的なスキルを向上させることができます。

職業的なネットワーク構築

スクールや講座を受講することで、同じ分野の仲間やすでにデータサイエンティストとして活躍している講師との関係を構築できます。職業的なネットワークを広げ、データサイエンティストとしてのキャリアに役立つつながりを築く機会が提供されます。

デメリット

理論・リテラシー育成の欠如

スクールや講座の期間にもよりますが、短期間での育成を求められているがゆえに、数学・統計学など理論的な理解やデータリテラシーの育成が不足している場合があります。短期的なフォーカスが小手先のスキルに偏ってしまうと、実践の場や応用が必要なシーン、意思決定の場面で困ることになります。スクールを選ぶ際には、理論やマインドセットが学習できるかを確認してみましょう。

コース選択の難しさ

データサイエンティストを目指せるスクールや講座は数が多く豊富にあるため、受講料、育成目的、個別の目標、コースの内容など、多くの要因を検討する必要があります。大学を選ぶときのように、「大学名」や「偏差値」のような単純な指標がないため、個人の目標やスキルレベルに合ったコースを見つけるために、事前のリサーチが必要です。

データサイエンティストに必要なスキルの取得・資格の取得をするためには、独学、大学進学、スクールなどの学習方法の中から、自身のキャリア計画に合わせた行動計画を策定することが肝要です。

資格取得のための準備と対策

データサイエンティストにオススメの資格を取得するためには、計画的な準備と対策が不可欠です。ここではデータサイエンティストに必要な資格を効率よく取得するための一般的なアプローチについて、ステップに分けてご説明します。

目標を設定する

まず、資格取得に向けて明確な目標を設定することが重要です。どの資格を取得したいのか、その資格が将来のデータサイエンティストとしての自身のキャリアにどのように寄与するかをクリアにしましょう。目標設定をすることで、モチベーションも維持しやすくなります。

試験の要件を確認する

目標とする資格の試験内容や形式を確認しておくことで、必要なスキルや知識・準備しなければいけない内容等が明確になり、学習計画が立てやすくなります。

合格基準、出題範囲、筆記試験や実技試験の有無などについての情報を収集しておきましょう。

学習計画を立てる

試験日から逆算した学習計画を立てましょう。その際、学習資料、学習計画表、そして達成すべき目標を組み込むと良いでしょう。

スクールに通う場合は、この時点でどのスクールにするか十分検討を進め申し込みましょう。

また、定期的に学習計画を見直し、予定に対しての進捗状況の確認をし、必要に応じて学習計画を立て直す事も大切です。

模擬試験を受ける

学習の進捗を確認することや、自分の知識やスキルをテストするためにも、模擬試験が用意されている場合はぜひ受験しましょう。模擬試験は、実際の試験の形式や難易度を把握し、弱点を特定するのに役立ちます。また、模擬試験の結果を分析し、現時点で自身に不足している領域を改善するための方針を立てることも大切です。

試験を申し込む

余裕をもって、試験を受験する日程を決定し、試験を申し込みましょう。試験日程を確定することで、学習計画を調整し、最終的な準備を整えることができます。

資格取得は達成感と専門知識の向上をもたらす重要なステップです。上記のステップを参考に、データサイエンティストにオススメの資格取得を目指しましょう。

まとめ

データサイエンティストとは、データを分析・解析することや、機械学習や深層学習の技術を活用することでビジネスや科学に価値を提供する専門家です。データサイエンティストの評価や採用には実務経験と実践的なスキルが最重要視される一方、資格取得はスキルの証明となり、キャリアの発展に一定寄与します。データサイエンティストにオススメの資格は様々なスキル分野において、入門レベルから上級レベルまであり、ご自身の学習フェーズとキャリア目標に合わせて目標とする資格を選択することが良いでしょう。また資格取得のための手段もご自身の指向や経済状況などに合わせて選択することができます。目標とする資格と学習の手段が決まったら、試験日を基準に準備し、計画的に資格取得を目指しましょう。