データサイエンティストに資格は必要?取得方法について詳しく解説
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  • 2019.10.13

    データサイエンティストに資格は必要?取得方法について詳しく解説

    今回の記事では、データサイエンティストに必須資格があるのかどうかについて言及しつつ、データサイエンティストに必要な資格などを詳しくご紹介していきましょう。

    将来性の非常に高いデータサイエンティスト。もし関心があるのであれば、こちらの記事を一読することをおすすめします。

    本記事のポイント
    • データサイエンティストに資格がいるのかどうか
    • データサイエンティストの主な仕事内容
    • データサイエンティストが取得したい資格

    データサイエンティストに必須資格はない

    最初に注記しておきますが、データサイエンティストになるために必須の資格はないです。専門職ではありますが、免許や資格がなければなることができないというキャリアではないということを覚えておきましょう。

    しかし「なんの資格や専門性がなくてもなれるのか」という問いに対しては「難しい」と言わざるを得ません。膨大なデータを処理し、市場調査に生かすという「ビッグデータ活用」が主な仕事となるデータサイエンティストには、それなりの知見が必要だからです。

    まずはデータサイエンティストがどんな仕事をしているのかを知り、その仕事をより良いものにするためには、どんな資格が必要なのかについて考えていきましょう。

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    データサイエンティストの仕事内容

    こちらではデータサイエンティストの具体的な仕事内容について見ていきましょう。いわゆる「ビッグデータ活用」の側面しか仕事内容が知られていないデータサイエンティストですが、その中身を紐解いてみると、実はいろいろな仕事を担当していることが分かります。

    データ収集・保管環境の構築と運用

    データサイエンティストの仕事の1つとしてデータ収集・保管環境の構築と運用が挙げられます。データを解析する前に、解析するべきデータを収集しなければなりませんが、その時点からデータサイエンティストの受け持つ業務となります。具体的に見ていきましょう。

    データの収集

    ソーシャルネットワーキングサービスや業務システムなどから、データを収集します。また、それと同時に収集したデータを蓄積するための環境構築なども行わなければなりません。

    データの蓄積

    前段階で収集したデータを蓄積して、実際に運用できる形にまで運用します。また、回収したデータは単一の型に統一されていませんので、蓄積をする段階で扱いやすいように1つの型に統一しなければなりません。収集したデータをどれだけ扱いやすいデータとするかも、データサイエンティストの仕事の1つです。

    データのコントロール

    蓄積したデータを利用し、解析できる段階にまで昇華させるステップです。またこの際に、データを外部へ運用できるようにするため、利用する上での負荷対策についても行わなければなりません。

    収集データの解析

    収集したデータを外部で運用できるところまで昇華させたら、次の段階で解析に入ります。こちらも詳しく見ていきましょう。

    データの分析

    収集したデータを分析して、ビジネスインサイトを探し出す作業となります。例えば「昨年度において、既存加入者の退会率が上昇している理由」などについて分析を行い、明確な理由を言語化します。

    データサイエンティストはビジネスにおける意思決定者の判断をサポートする仕事であるとも言えます。正しい判断をするための材料を収集したデータから引き出す仕事を担っています。

    分析結果のレポーティング

    また、データの収集からデータの分析にかけては1度のみならず、段階的に複数回行われることが多いはずです。このような場合、都度、詳細な分析結果のレポーティングを行い、データの変遷を目で追えるようにしなければ意味がありません。

    1度目のデータ分析の結果行ったアクションで、2度目のデータにどのような効果をもたらしているのか、といったような「データ分析からのアクション」を長い目で見れるように、データサイエンティストはレポーティングを詳細に取る必要があります。

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    データサイエンティストが取得したい資格まとめ

    さて、データサイエンティストの仕事内容について概要を押さえたところで、これらの仕事をより上質なものにするために取得しておきたい資格を確認していきましょう。

    統計検定

    統計検定とは、統計に関する知見や、統計データを活用するスキルを評価する全国統一試験です。データに基づき、正当かつ客観的な判断を下し、課題に対して科学的な視点で解決策を生み出すというスキルを測ることができる検定となっています。

    ビッグデータの解析を主とするデータサイエンティストにとっては、そのスキルを資格的に表すことができる資格の1つであると言えるでしょう。

    統計検定は年に2回実施されており、札幌、東京23区内、名古屋、大阪地域、福岡地域など日本各地で受験ができるようになっています。
    参考:http://www.toukei-kentei.jp/

    情報処理技術者試験

    情報処理技術者試験とは、IT技術に関する知見や活用能力に対する本質的な知識を問われる試験です。基礎・応用の2つの難易度が設定されており、取得に応じた情報処理技術者としての知見を指標化できる日本で最もよく知られた資格の1つであると言えるでしょう。

    すでに述べたとおり、データサイエンティストの仕事の範疇は非常に広く、単にデータ活用ができるだけでなく、基礎的なITへの知見がなければなりません。そのため、情報処理技術者試験を通じて、ITへの知識を習得するということは、本質的な意味でのデータサイエンティストへのアプローチであると言えます。

    情報処理技術者試験は年に春と秋の2回実施されており、全国約70ヶ所で開催されています。
    参考:https://www.jitec.ipa.go.jp/index.html

    ディープラーニング検定

    ディープラーニング検定は、機械学習の1つであるディープラーニングをビジネスインサイトの発見に活かすことができるスキルを測る検定の1つです。

    データサイエンティストの仕事は機械学習と繋がることも多く、ディープラーニングに関する知見も持ち合わせていることが好ましいと言われています。

    検定の難易度は2つに分かれており、E検定が合格率7割、G検定が6割弱とのこと。比較的に取得しやすい資格であると言えるでしょう。

    ディープラーニング検定は年に5回(E検定2回、G検定3回)実施されており、全国各地で開催されています。
    参考:https://www.jdla.org/

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    まとめ

    今回の記事では、データサイエンティストに必須資格があるのかどうかについて言及しつつ、データサイエンティストに必要な資格などを詳しくご紹介していきました。

    最初に述べたとおり、データサイエンティストになるために必須の資格というものはありませんが、取得しておくと好ましい資格や専門性は数多く存在します。

    一朝一夕で手に入れられる資格ばかりではありませんので、将来的にデータサイエンティストへの道を考えているということであれば、数年スパンで計画的に資格取得・専門性の向上を目指していくということが推奨されます。


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