はじめに

データサイエンスとは、大量のデータを収集・分析・活用することで、ビジネスや社会に価値を提供する学問・技術のことです。データサイエンスは、近年急速に発展しており、多くの業界や分野で活用されています。

そのため、データサイエンティストと呼ばれるデータサイエンスの専門家の需要も高まっています。

しかし、データサイエンティストになるためには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。また、どのような資格が求められるのでしょうか。

この記事では、データサイエンティストに必要なスキルや知識を紹介し、代表的な4つの資格を詳しく解説します。

データサイエンティストに必要なスキルや知識

まずデータサイエンティストになるためには、どのようなスキルや知識が必要なのでしょうか。一般的には、以下のようなスキルや知識が必要とされています。

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数学的な手法

統計学や機械学習などの数学的な手法を使って、データを分析したり、予測したり、最適化したりする能力です。

数学的な手法を理解することで、データの特徴や傾向を把握したり、問題解決のためのモデルを構築したりすることができます。

IT技術

プログラミングやデータベースなどのIT技術を使って、データを収集したり、加工したり、可視化したりする能力が必要です。

IT技術を習得することで、効率的にデータを扱ったり、自動化したり、インタラクティブに表現したりすることができます。

コミュニケーション能力

分析結果や提案を伝えたりするためのコミュニケーション能力が不可欠です。

コミュニケーション能力を使って、ビジネスや社会のニーズを理解したりするできます。また、他者と協力したり、説得力や影響力を高めたりすることができます。

ビジネス理解力

データをビジネスに活かす方法を考えたり、価値あるインサイトやアクションプランを提供したりするためのビジネス理解力が必要です。

ビジネス理解力を身につけることで、データサイエンスの目的や方向性を明確にしたり、成果や効果を測定したりすることができます。

データサイエンスに関連する資格4選

海外で活躍するデータサイエンティストを目指す方向けに海外の資格をまとめた記事はこちら

データサイエンティストになるためには、資格が必須というわけではありませんが、資格を取得することで自分のスキルを証明したり、学習の目標や指針としたりすることができます。

データサイエンスに関連する資格は多数ありますが、ここでは代表的な4つの資格を紹介します。

G検定

G検定は、日本で最もポピュラーなデータサイエンス関連の資格です。AI・データサイエンスに関する基礎知識から応用知識までを幅広くカバーしています。

試験は年2回（6月と12月）実施されます。対象者は、AI・データサイエンスに興味がある人や、これから学習を始める人です。難易度は、初級〜中級と言われています。学習期間の目安は、3〜6ヶ月です。

G検定のメリットは、以下のようなものがあります。

• AI・データサイエンスの全体像や基本的な用語を理解できる
• AI・データサイエンスの学習やキャリアにおける第一歩となる
• AI・データサイエンスに関する興味や意欲を高める

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、Python3の基礎的な知識と技能を測る試験です。Pythonは、データサイエンスにおいて最も使われているプログラミング言語の一つです。

試験は年4回（3月、6月、9月、12月）実施されます。対象者は、Pythonを使ってプログラミングを始めたい人や、Pythonの基礎を確認したい人です。難易度は、初級と言われています。学習期間の目安は、1〜3ヶ月です。

Python3 エンジニア認定基礎試験のメリットは、以下のようなものがあります。

• Pythonの文法や機能を理解できる
• Pythonで簡単なプログラムを作成できる
• Pythonでデータ分析や機械学習などの応用分野に進むための基礎を身につける

統計検定

統計検定は、統計学に関する知識と応用力を測る検定です。統計学は、データサイエンスの根幹となる学問です。

試験は年2回（5月と11月）実施されます。レベルは1級から4級までありますが、データサイエンティストを目指すならば2級以上が望ましいと言われています。難易度は、中級〜上級と言われています。学習期間の目安は、6〜12ヶ月です。

統計検定のメリットは、以下のようなものがあります。

• 統計学の基礎から応用までを幅広く学べる
• 統計学の理論や手法を実践的に使える
• 統計学の専門性や信頼性を高める

TensorFlow Developer Certificate

TensorFlow Developer Certificateは、TensorFlowを使って機械学習のモデルを開発できる能力を認定する試験です。TensorFlowは、Googleが開発した機械学習のフレームワークです。機械学習は、データサイエンスの中でも最も先端的な分野です。試験はオンラインで受けることができます。

対象者は、機械学習に関する基礎知識を持ち、TensorFlowを使ってモデルを作成できる人です。難易度は、上級と言われています。学習期間の目安は、6〜12ヶ月です。

TensorFlow Developer Certificateのメリットは、以下のようなものがあります。

• TensorFlowの基本的な使い方や応用例を理解できる
• TensorFlowで様々な種類や規模のモデルを開発できる
• TensorFlowで最新の機械学習技術に挑戦できる

まとめ

この記事では、データサイエンティストになるために必要なスキルや知識を紹介しました。また、データサイエンスに関連する代表的な資格として、

• G検定
• Python3 エンジニア認定基礎試験
• 統計検定
• TensorFlow Developer Certificate

の4つを詳しく解説しました。これらの資格は、自分のスキルを証明したり、学習の目標や指針としたりすることができます。

自分の目的やレベルに合わせて、適切な資格を選んでぜひとも挑戦してみてはいかがでしょうか？

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