データサイエンスの分野は、ビジネスのデジタル化が進む現代においてますます需要が高まっています。キャリアアップを目指すなら、データサイエンス関連の資格取得は強力な武器となるでしょう。
本記事では、データサイエンティストの役割や求められるスキル、さらにおすすめの資格7選を詳しく解説。資格取得のメリットや効果的な学習方法についても紹介します。
資格を活用し、キャリアを次のステージへ進めましょう。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストは、膨大なデータから有益な情報を抽出し、ビジネスや社会問題の解決に貢献する役割を担う専門職です。統計学やプログラミング、データベースの知識を駆使して、データを分析し、洞察を導き出すスキルが求められます。
この章では、データサイエンティストの役割やアナリストとの違いについて見ていきましょう。
データサイエンティストの役割と重要性
データサイエンティストは、単にデータを分析するだけでなく、ビジネスや社会問題の解決に向けた提案を行う重要な役割を担います。
データ解析の結果を基に、新たな戦略を導き出し、実際のビジネスに適用していきます。
- ビジネス課題の特定とデータ分析計画の立案
- 膨大なデータの収集とクリーニング
- データ分析を通じたパターンやトレンドの発見
- データの可視化やレポート作成による洞察の共有
- クライアントや社内関係者へのデータに基づく意思決定支援
データサイエンティストの役割は、企業の競争力を高めるために欠かせないものです。特に、データを戦略的に活用し、ビジネスの方向性を変える力を持っています。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータに関連する業務を担当しますが、役割と求められるスキルには明確な違いがあります。データサイエンティストは、より高度な分析やモデル開発に焦点を当てており、未来を予測する力が求められます。
両者の違いを以下の表にまとめました。
| 項目 | データサイエンティスト | データアナリスト |
|---|---|---|
| 役割 | 複雑なデータセットの解析を行い、新たな洞察や戦略を提案する | 過去のデータを基に分析し、トレンドやパターンを特定する |
| 求められるスキル | プログラミング、統計学、機械学習、ビジネス理解 | 統計学、データ整理、レポート作成 |
| 主な業務 | データモデルの構築、AIや機械学習の導入 | データの集計や分析結果の可視化 |
| データの活用方法 | 将来の予測やビジネスの最適化のために新しいモデルを開発する | データをもとに現在の状況を把握し、改善案を提案する |
データサイエンティストは、未来の予測やビジネス戦略の構築に重点を置き、複雑なデータ分析とモデル開発に取り組みます。一方、データアナリストは、主に過去のデータを分析し、現在のパフォーマンスを理解する役割を担っています。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストは、データ解析にとどまらず、ビジネス課題を解決するために幅広いスキルが必要です。ビジネス力やデータサイエンス力、エンジニアリング能力など、複数の領域にわたるスキルセットが求められます。
この章では、データサイエンティストとして必要な5つの重要なスキルを紹介します。
ビジネス力
データサイエンティストは、ビジネスの目標を理解し、沿ったデータ分析を行う力が求められます。
ビジネス課題を正しく把握し、その解決にデータをどう活かすかを考えることが重要です。
- ビジネスの目標を理解する力
- 課題を分析し解決策を導く力
- データを活用した意思決定の支援
データサイエンティストは、単なるデータの専門家ではなく、ビジネスの全体像を理解し、データ分析がどのように企業の成長に貢献できるかを常に考える必要があります。
データサイエンス力
データサイエンティストは、データの分析手法や統計学的なアプローチに精通している必要があります。
多様なデータを活用し、ビジネスインサイトを引き出すための専門知識が求められるでしょう。
- 統計学に基づいたデータ分析の知識
- データを解釈しビジネスに応用する力
- 機械学習やAI技術の理解
データサイエンス力は、膨大なデータから意味のあるパターンやトレンドを見つけ出すための基盤であり、データサイエンティストの中心的なスキルです。
データエンジニアリング力
データを効率的に収集、整理、保存し、必要に応じて活用するための技術が求められます。
大規模なデータセットを扱う際には、データのインフラ設計や管理が欠かせません。
- 大規模データを管理するスキル
- データベースやクラウドシステムの理解
- データの処理と最適化に関する知識
データエンジニアリング力は、分析に適した形でデータを管理し、迅速かつ効率的にアクセスできるようにするために重要です。
プログラミングスキルとデータベーススキル
データサイエンティストは、データ解析やモデリングのために、PythonやRといったプログラミング言語を使いこなすスキルが必要です。
また、データベースの理解も必須でしょう。
- PythonやRなどのプログラミング言語の知識
- SQLを使ったデータベース操作のスキル
- データ処理フレームワークの活用
プログラミングスキルとデータベーススキルは、データの収集や分析に必要なツールを活用し、効率的に作業を進めるための基本的な技術です。
統計学・データマイニングの知識
データ分析の核となるのが統計学です。データサイエンティストは、統計手法を駆使してデータを解析し、有益な情報を引き出します。
データマイニングは、大量のデータから有用なパターンを発見する技術です。
- 基本的な統計手法の理解と活用
- 大規模データからのパターン発見能力
- 機械学習アルゴリズムの適用
統計学とデータマイニングは、データサイエンスにおいて最も基盤となる知識であり、正しく理解してこそ、効果的な分析が可能となるのです。
おすすめのデータサイエンス資格7選
データサイエンス分野でキャリアを築くためには、専門知識やスキルを証明できる資格が大きな武器になります。この章では、データ分析や統計、プログラミング、AIなど、データサイエンティストにとって有用な7つの資格を紹介します。
おすすめのデータサイエンス資格の特徴を、以下の表にまとめました。。
| 資格名 | 社名 | 特徴 | 難易度 | 料金 | おすすめの人 |
|---|---|---|---|---|---|
| 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協会 |
|
|
|
|
| 統計検定 | 日本統計学会 |
|
|
|
|
| Python3エンジニア認定基礎試験 | Pythonエンジニア育成推進協会 |
|
|
|
|
| OSS-DB技術者認定試験 | LPI-Japan事務局 |
|
|
|
|
| G検定・E資格 | 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|
|
|
|
| データベーススペシャリスト試験 | IPA（情報処理推進機構） |
|
|
|
|
| Certified Analytics Professional (CAP) | INFORMS |
|
|
|
|
それぞれの資格の特徴やメリットを理解し、自分に合ったものを選びましょう。
データサイエンティスト検定
データサイエンティスト検定は、データサイエンスに必要なスキルを幅広く評価する資格です。
データ分析や機械学習に関する知識を証明するため、データサイエンティストを目指す人にとって有益です。
- データ分析の基礎知識が問われる
- ビジネスにおけるデータ活用能力を評価
- 機械学習やAIに関連する問題が出題される
この資格は、実務で活かせる知識とスキルを証明できるため、キャリアアップを目指すビジネスパーソンにも適しています。
統計検定
統計検定は、データ分析に不可欠な統計学の知識を証明する資格です。
統計の基礎から応用までを網羅し、データサイエンスに欠かせないスキルを学ぶことができます。
- 統計学の基礎から応用までを幅広くカバー
- 1級から4級まであり、段階的に挑戦可能
- データ分析の実務に役立つ知識を習得
統計検定は、データ分析における信頼性とスキルを証明し、統計的な手法を実務に活かしたい人に適しています。
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基本的な文法やプログラミングの基礎を問う資格です。
AIやデータサイエンスに欠かせないスキルであり、プログラミングの第一歩として最適です。
- Pythonの基本的な文法や構文を習得できる
- データ処理や分析に必要な基礎スキルが問われる
- 初心者でも安心して学べる試験範囲
この資格は、Pythonを使ったデータ分析やAIのスキルを身につけたい初心者に適しています。
OSS-DB技術者認定試験
OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースのデータベース（特にPostgreSQL）に関するスキルを評価する資格です。
データベース管理や設計に興味がある人にとって重要な試験です。
- PostgreSQLに特化した技術や知識を習得できる
- データベース管理や運用に必要なスキルが問われる
- Silver（基礎）とGold（上級）に分かれている
OSS-DB技術者認定試験は、データベースのスキルを証明し、キャリアアップを目指すエンジニアに適しています。
G検定・E資格
G検定はAIやディープラーニングの基礎知識を問う資格で、ビジネス活用に関心がある人向けです。
一方、E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格です。
- G検定はビジネス活用に特化した知識を評価
- E資格はAIやディープラーニングの技術実装スキルを評価
- AIや機械学習の知識を体系的に学べる
G検定・E資格は、AIをビジネスで活用したい人や、技術実装を目指すエンジニアにおすすめです。
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、データベースに関する高度な技術と知識を証明する国家資格です。
データベース設計や運用、管理に必要なスキルを評価します。
- データベースの設計、管理、運用に関するスキルを証明
- データベースセキュリティやパフォーマンス最適化の知識が必要
- 高度な専門知識を要求される試験内容
データベーススペシャリスト試験は、データベースエンジニアとしてキャリアアップを目指す人に最適です。
Certified Analytics Professional (CAP)
Certified Analytics Professional (CAP)は、データ分析のプロフェッショナル向けに設計された国際資格です。
データ分析の全プロセスをカバーし、実務に必要なスキルを評価します。
- データ分析の全プロセスを網羅した試験内容
- ビジネス課題のフレーミングからデータの活用までカバー
- データ分析の実務経験が求められる
CAPは、データ分析の専門家としてのスキルを証明し、キャリアアップを目指す人に最適な資格です。
その他のデータサイエンティストの資格については、下記をご覧ください。
データサイエンス資格取得のメリット
データサイエンスの分野では、実務経験に加えて資格を取得することが非常に重要です。資格を持つことで、自身のスキルを客観的に証明でき、キャリアアップや転職の際にも強力なアピールポイントとなります。
ここでは、データサイエンス資格取得の3つの主要なメリットについて探っていきましょう。
スキルの証明とキャリアアップに繋がる
資格を取得することで、データサイエンス分野における自分のスキルを客観的に証明できます。
上司やクライアントに信頼され、昇進や新しいプロジェクトへの抜擢に繋がるでしょう。
- データサイエンスのスキルを第三者に示す
- 資格を持つことで専門性が評価される
- 昇進や新しい仕事の機会を得やすくなる
資格は、自分の能力を証明するだけでなく、今後のキャリアにおいても成長の機会を広げる手段です。
専門知識の体系的な学習ができる
資格取得を目指すことで、データサイエンスに関する知識を体系的に学ぶことができます。
特定の分野に特化した学習を進めることで、スキルの幅を広げ、実務に活かせる応用力が身につきます。
- 基礎から高度な内容まで段階的に学習できる
- 実務で役立つ知識を効率的に習得できる
- 資格取得を通じて最新技術のキャッチアップが可能
資格を取得することで、日々進化する技術にも追いつき、実践的なスキルを磨くことができます。
就職や転職でのアピールポイントになる
データサイエンスの資格を持っていることは、就職や転職の際に大きなアピールポイントとなります。
特に、未経験の分野に挑戦する際にも、資格があることで即戦力として評価されやすくなります。
- 資格があることで採用担当者に強い印象を与えられる
- 新たな分野への転職やキャリアチェンジにも有利
- 自分の市場価値を高めることができる
資格は、就職活動やキャリアチェンジの際に自分を強くアピールする材料となり、採用される確率を高めます。
データサイエンティストのキャリアパスと年収
データサイエンティストは、企業や社会におけるデータ活用の要として急速に需要が高まっています。キャリアパスや年収の幅も広く、スキルや経験に応じて成長の機会が豊富です。
この章では、データサイエンティストとしてのキャリアパスと、年収について見ていきましょう。
データサイエンティストのキャリアパス
データサイエンティストは、様々なキャリアパスを歩むことができます。
キャリアの初期段階では、データ分析や機械学習のスキルを磨き、次第に高度なプロジェクトやリーダーシップを担う役割へと進むことが一般的です。
| 初期 | データサイエンティストとしての技術を学び、経験を積む |
| 中期 | プロジェクトマネージャーやデータエンジニアとして、チームをリードしデータ戦略を策定 |
| 後期 | データサイエンティスト部門のリーダーやチーフデータオフィサー（CDO）として、企業のデータ活用戦略全体を管理 |
このように、データサイエンティストは、技術的なスキルを基盤にキャリアを積み重ね、将来的には経営層に参画することも可能でしょう。
データサイエンティストの年収
データサイエンティストの平均年収は696万円で、日本の平均年収と比較して高い水準にあります。特に経験を積むことで年収はさらに高まり、上級レベルの専門家では1,236万円にも達することがあるでしょう。
データサイエンティストは、経験やスキル、勤務先に応じて年収の幅が広がります。特に高度なスキルを持つデータサイエンティストは、高収入を得るチャンスが多い職業です。
参考：求人ボックス
データサイエンスの勉強方法
データサイエンスの学習には、さまざまな方法があります。書籍での独学、動画を活用した学習、そしてセミナーの受講などがあり、それぞれにメリットがあるのです。
この章では、それぞれの勉強方法について紹介します。
書籍での独学
引用元：Amazon
書籍は、データサイエンスの基礎を体系的に学ぶのに最適な手段です。
時間の制約を受けずに、自分のペースで進めることができるため、初心者でも安心です。
- 「大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる」という書籍は、基礎を短期間で学ぶためにおすすめ
- 基礎知識から実践まで幅広くカバーしており、章ごとに読み進めることが可能
- ハードウェアやアルゴリズムの知識も含まれており、初心者から中級者まで対応
書籍は、自分のペースで学習できる点が大きなメリットであり、通勤や移動時間などを活用して知識を深めることができます。
動画での独学
YouTubeなどのオンライン動画は、視覚的に学ぶことで理解しやすく、短時間で効率的にスキルを習得できる方法です。
特に初心者にとっては、概念を視覚的に把握するのに役立ちます。
- 「【永久保存版】データサイエンス入門完全攻略」というYouTube動画は、データサイエンスの基礎を9割理解できる内容
- PythonやKaggleなど、実践的なツールやプラットフォームを使った学習を提供
- 完全未経験者向けに、3ヶ月で入門レベルに到達できるロードマップを提示
動画は視覚的に学べるため、理解が難しい部分でも実際の操作やプロセスを確認でき、効率的に学習を進めることが可能です。
セミナーを受講する
セミナーは、専門家の指導のもと、実践的なスキルを学べる場として効果的です。
直接質問ができたり、最新のトピックに触れることができるため、即戦力としてのスキルを磨きたい人におすすめです。
- 参加者同士のネットワーキングも期待でき、キャリアに役立つ情報が得られる
- 専門的なスキルを習得し、実践的なケーススタディを通じて学べる
- 受講後すぐに実務に活かせる知識を提供
セミナーは、集中してスキルを高めたい人に最適な学習方法で、最新技術や業界動向にも触れられるため、実践力を高める場として有効でしょう。
データサイエンティストの勉強方法について知りたい方は、下記をご覧ください。
ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」がおすすめ
データサイエンスの知識を短期間で集中的に学びたい方には、ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」が最適です。「データサイエンティストセミナー」は、未経験者でも2日間で実務で使えるスキルを身に着けられるプログラムです。
講師と直接対話できる会場、ライブウェビナー形式や、eラーニングでの受講も可能なため、幅広いニーズに対応しています。
セミナーの内容
「データサイエンティストセミナー」では、データサイエンスの基礎から実践的なスキルまでを短期間で学べるように構成されています。
Pythonや統計学の基礎、ビジネス課題を解決するためのデータ分析手法が中心です。
- データサイエンス基礎知識とデータ分析手法
- 統計基礎と前処理の技術
- Pythonを使ったデータ分析の実践
- ビッグデータの解析およびIoTやクラウド活用の知識
「データサイエンティストセミナー」では、受講者がすぐに実務で使える技術や知識を習得できるカリキュラムが組まれています。
セミナーの詳細
「データサイエンティストセミナー」の受講料金や受講形式などは、下記の通りです。
セミナーは、対面での受講やオンラインでのライブ形式、そして自分のペースで進められるeラーニングが用意されています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 受講料金 | 58,300円（税込） 41,800円（割引、eラーニングのみ） |
| 受講形式 | 会場受講、ライブウェビナー、eラーニング |
| 受講場所 | 東京会場またはオンライン |
| 受講時間 | 2日間（10:00～17:30） |
料金は統一されていますが、eラーニングは割引が適用されています。
セミナーを受けてほしい人
このセミナーは、データサイエンスの基礎から応用までを短期間で学びたい方に最適です。
未経験者でも安心して学べるよう設計されており、ビジネスでのデータ活用を考えている方にもおすすめです。
- データサイエンス未経験者
- データ分析を業務に取り入れたいビジネスパーソン
- 実務で即戦力となるデータ分析スキルを習得したい方
このように、特にデータを活用して業務改善や新しいビジネスチャンスを見出したい方に向いており、初心者でも安心して受講できます。
詳細は下記をご覧ください。
セミナーの口コミ
ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」の口コミを紹介します。
人材育成の一環として採用した社員2名に受講してもらいました。ふたりともデータサイエンティストの経験はありませんでしたが、受講後すぐにデータサイエンティストを活かせるようになっており驚きです。短期間で今では即戦力になっております。
オンライン受講でしたが、時間・難易度・テンポ共にちょうど良くとても楽しいセミナーでした！質問にも快くご回答いただき大変安心できるオンライン講座だと思いました。
引用元：ProSkilll「データサイエンティストセミナー」
データサイエンス資格を取得しキャリアアップしよう
データサイエンス分野の需要は今後ますます高まることが予想され、スキルや知識の習得はキャリアアップに直結する重要な要素です。
資格取得は、自分の能力を客観的に証明し、ビジネスの場で即戦力として認められる大きな武器となります。データサイエンスの資格を活用し、次のステージへ進みましょう。
また、短期間で実践的なスキルを学びたい方には、ProSkilllの「データサイエンティストセミナー」がおすすめです。
未経験者でも2日間で業務に活かせるスキルを習得できるこのセミナーを通じて、データ活用のプロフェッショナルとしての一歩を踏み出してみませんか？
詳細は下記をご覧ください。