【2023年最新】データサイエンティストにオススメな8つの資格を紹介

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データサイエンティストの案件

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、統計学やビッグデータなどを活用しながら必要な情報を収集し、分析を行う専門家です。

似た職種としてデータアナリストが挙げられますが、どちらも厳密な違いはありません。

しかし、データアナリストがデータの集計から分析を重視する一方で、データサイエンティストは収集したデータの結果からビジネスに応用して活用する広い範囲の分野までを担当するケースが多いようです。

そのため、データサイエンティストはデータ収集や分析だけではなく、得られた結果から会社を発達させるための課題の発見から提案までを行う仕事だと考えてよいでしょう。

データサイエンティストが今注目される背景

インターネット、通信機器、IoTなどの情報技術が発達したことによって、現代ではあらゆるデータの収集が可能になりました。

ビッグデータを実用化することにより、ビジネスでの市場拡大を目指すことも視野に入れることができるため、需要が高まっている職種といえるでしょう。

しかし、市場の需要に対して豊富な経験を持つデータサイエンティストの人材は不足しています。

また、IT関連だけではなく、医療や物流、製造などの幅広い場面において膨大なデータを用いた戦略が求められており、顧客のニーズも多様化されていることから高い能力を持つデータサイエンティストは重宝されるでしょう。

データサイエンティストの仕事内容

要件定義

まずはデータを抽出するにあたって、クライエントである企業がどのような課題を抱えているのかをヒアリングし、課題に合わせたデータは何かを検討します。

ここで企業との認識に差が出てしまうと不必要なデータを収集することになってしまうため、しっかりと企業の悩みに寄り添い提案していく力が必要となるでしょう。

データ収集・加工・保存

必要なデータが何かが定まったら、集めたデータに対して下処理を行います。

ここでいう下処理とは、ノイズのあるデータや不必要なデータを洗い出し、必要なデータを抽出する作業を行います。

精度の高いデータを集めることで、AIの精度が向上し、より正確なデータ分析を行うことにつながるため注意深く行う必要がある作業といえるでしょう。

データ集計・分析

収集したデータから、必要な意味のある情報を抽出して見つけ出すことでクライエントの悩みや要望を関連付けて問題改善を行うことにつながります。

問題改善に繋がる情報を厳選してデータを集計していくことは、質の高い分析を行うために必要な工程といえるでしょう。

データ整理・提案

最後に、得られたデータから分析を行った結果を整理し、クライエントにデータを提供します。

その際、データを提供するだけではなくビジネスシーンでどのように活用できるのか対策から方向性までしっかりと提案する力が求められます。

また、得られたデータをわかりやすくまとめて伝える力も求められるため、データサイエンティストには自分で考察できる力と、わかりやすく人に伝える能力が求められるといえるでしょう。

データサイエンティストの年収事情

フリーランスの場合の年収相場

データサイエンティストのフリーランスとしての年収の相場は約840万円です。

平均単価は73万円で、60万円から80万円までの案件数が多く募集されています。

データサイエンティストとしてクライアントへのヒアリングから提案までを一通り行えるような高いコミュニケーション能力と分析能力を持ち、実務経験があるほど高単価の案件を目指すことができるでしょう。

参照：エンジニアスタイル

正社員の場合

正社員でのデータサイエンティストとしての平均年収は約699万円です。

国税庁が発表している1年を通じて勤務した給与所得者の平均給与によると、1人当たりの平均給与は461万円とのことなので、データサイエンティストの平均年収は平均よりも高い傾向にあることがわかります。

参照：求人ボックス

参照：国税庁ホームページ

データサイエンティストに求められるスキルとは

機械学習・ディープラーニングの知識

データサイエンティストはデータを分析するだけではなく、分析基盤を構築する業務にも従事することがあります。

そのため、機械学習やディープラーニングに関する知識を有しておくと活躍の幅が広がるでしょう。

pythonやR言語などの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言語」を主に扱います。

そのため、プログラミングのスキルを身につけることによってデータの収集から解析の作業までをスムーズに行うことが可能になります。

特にその二つのプログラミング言語は、統計や機械学習を行う際に頻繁に利用することになるでしょう。

さらに、複数の言語を扱うことができると、できることや活躍の場が広がるため複数言語を習得しておくことに損はないといえます。

統計学・データマイニングに関する知識

データ分析を行うにあたって、統計学の知識は必須となりますがデータマイニングに関する知識も必要になります。

さらに、データの分類や関連性を発見し、考察ができるデータマイニングに関する知識を身につけておくことで、クライアントに対する適切な解決策の提案につなげることが可能です。

そのため、データサイエンティストとして活躍したいと考えている方は、統計学やデータマイニングに関する知識はしっかりと習得しておきましょう。

データベースに関する知識やスキル

データサイエンティストは、問題解決に必要なデータを抽出するために大量のデータを処理する必要があります。

そのため、効率的にデータを収集し、適切な処理を行っていくことで仕事をスムーズに進めていくことができるでしょう。

データベース性能を改善することで処理速度を上げ、サーバーの負担を減らすことにつながるため、データベースに関する知識やスキルを身につけておく必要があります。

データ分析ソフトウェアの知識・スキル

データ分析を行い、クライアントに提案する際にExcelやSPSSを用いてわかりやすい資料を作る必要がある場面があるでしょう。

クライアントにとってもなじみの深いツールも扱えるようになっておくことで、説明をスムーズに進めることができたりやりとりがしやすくなる事も考えられます。

ビジネススキル

コミュニケーションスキル

データサイエンティストはデータを分析して得られた結果を元に、クライアントに対する提案を行う必要があります。

その際、わかりやすく得られたデータ分析に関して説明する力や、クライアントに提案を気持ちよく受け入れてもらうための高いコミュニケーション能力が現場では求められるでしょう。

問題解決能力

データサイエンティストは、得られたデータを元にクライアントの課題に対してどのようにアプローチしていくべきかを考察し、提案、改善していくことが求められます。

そのため、データを分析するだけではなく、クライアントの抱えている課題を把握し、適切なデータを抽出して解決する能力が必要です。

データサイエンティストに役立つ資格

基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験

基本情報技術者試験と応用情報技術者試験はITに関する知識を網羅的に学ぶことができ、IT系の資格の中でも数少ない国家資格なので取得しておいて損はありません。

網羅的・体系的に他のIT知識を身に着けることができるため、他の職種と関わることも多いデータサイエンティストが資格を取得することで、クライエントの理解を深めることにもつなげることができるでしょう。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

統計士・データ解析士

統計士・データ解析士は内閣府移行認可一般財団法人実務教育研究所の実施する認定資格で、統計士の場合は「現代統計実務講座」、データ解析士の場合は「多変量解析実務講座」の通信教育を修了することで資格を取得することができます。

約4カ月から8カ月程度の受講期間に全4単元の報告課題や終了報告課題を提出することで取得することができます。

試験がなく、受講終了することが取得の条件になっているため、自分のペースで着実に知識を身につけて資格を取得したい方におすすめです。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験を取得することで、データベースの設計から運用、管理までデータサイエンティストに必要なスキルを証明することができます。

「Silver」と「Gold」の2種類あり、Goldを受けるにはSilverに合格しなければならないため、段階的に知識を身につけることができます。

Silverはエントリーレベルのため、難易度は高くはありません。しかし、Goldになるとミドルレベルになるため難易度が上がります。

しかし、どちらも合格率は60％程度なので、しっかりと学習すれば取得が十分に狙える資格といえそうです。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

オラクルマスター

オラクルマスターはデータベースの管理から運用、SQLの習熟度が問われる「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。

主に「Bronze」、「Silver」、「Gold」、「Platinum」の4つの難易度に分けられており、下位の資格を取得することで次の上位資格の受験が可能になります。

そのため、確実に知識やスキルを積み重ねていきながら成長していく事ができるでしょう。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

統計検定

データサイエンティストは、データを分析するうえで統計の知識を使う機会が非常に多いです。

そのため、統計に関する知識を有していることはデータサイエンティストとして必須のスキルといえるでしょう。

そのため、統計に関する知識や活用法を問われる試験の統計検定の資格を有していることは、データサイエンティストとしての必要最低限の知識とスキルを有していることの証明となります。

データサイエンティストとして活用できる資格として、データサイエンス基礎とデータサイエンス発展の2種類の資格が挙げられます。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

データスペシャリスト試験

データスペシャリスト試験は、データベースに関係するスキルや知識を持つ専門家として、主導的に下位者を指導する役割を担う人材を証明することができます。

高品質なデータベースの規格や案件定義、運用から保守までの知識やスキルに関する出題がされます。

データベースに関する専門的な知識を証明する資格となるため、データサイエンティストとして取得しておいて損はないといえるでしょう。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析に関する出題がされる試験です。

データ分析を行うにあたって、統計分析や機械学習に強いPythonを扱える知識とスキルを有していることの証明になるため、データサイエンティストとして活躍の幅を広げるためのアピールとして利用することができるでしょう。

また、合格率も70％と高いため、難易度も低く取得しやすい資格といえます。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

G検定・E資格

G検定（ジェネラリスト検定）とE資格（エンジニア資格）は、どちらも日本ディープラーニング検定協会が実施している資格です。

G検定（ジェネラリスト検定）は、主にディープラーニングを活用するビジネスパーソン向けの資格で、E資格（エンジニア資格）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（ジェネラリスト検定）は人工知能やディープラーニングの手法から統計問題まで幅広い出題がされますが、E資格（エンジニア資格）になると線型代数や学習アルゴリズム、軽量化と高速化技術まで一気に実用的な内容が出題されるようになります。

受験料を以下にまとめているので、受験される方は参考にしてください。

データサイエンティスト関連の資格を取得するメリット

データサイエンティストとして就職や活躍するために、必須となる資格は必要ありません。

しかし、資格を取得しておくことで客観的に自分のスキルを証明することができ、実務に必要な知識を習得することができるなどのメリットを得ることができます。

スキルの証明になる

エンジニアの実務能力は客観的に証明することが難しいため、資格を取得することでクライアントや企業に対して自分のスキルを証明することができます。

取得している資格がどの程度のレベルなのか共通認識することができるため、昇進や昇給を考えて実力をアピールしたい方は資格を取得しておいて損はないでしょう。

体系的に必要な知識を習得することができる

データサイエンティストとして活用する統計やデータ分析に関する資格は多く、学習したい知識やスキルに合わせて学ぶことができるため必要な知識を体系的に習得することができます。

そのため、データサイエンティストとして複数の言語を習得したり、スキルや手法を学んでいくことでスキルアップにつなげることができ、その結果昇進や昇給につなげることもできるでしょう。

データサイエンティストとしてフリーランスを考えている人が把握しておきたいこと

副業から始めてみる

いつかはフリーランスを考えている人や本職以外にも収入を得たい方は、ぜひ副業案件から始めてみてください。
いきなりフリーランスになるのも良いですが、副業案件でクライアントとの信頼関係を築けていれば、
フリーランスとして独立をする際も案件に困ることはないでしょう。

そこから新たな案件を紹介してもらうことも多いです。

具体的な案件はエンジニアスタイルにも掲載しているので、ぜひ一度ご覧ください。
データサイエンティストの案件

案件情報と自分のスキルは照らし合わせておく

自分が参画できる案件がどれくらいあるのかを把握しておくことで、
自分に今足りないことや、身につけておきたいスキルが明確になります。

その際、ポートフォリオを作っておくことが実は役に立ちます。
ポートフォリオ作成は自身のスキルの証明になるだけでなく、作成の過程で自分のスキルをあらためて棚卸することができるからです。

具体的なメリットや作成方法はこちらをご覧ください。

フリーランスになるメリットやリスクは知っておく

フリーランスになると、会社員と比較しても大きく環境が変わります。
例えば、ローンの審査や保育園の審査に通りにくくなることや、帳票をつける必要があるなどです。
特に社会保障面で会社員と異なることが多いので、これらを事前に把握して対策をしておきましょう。

まとめ

データサイエンティストになるには資格の取得は必須ではありません。

しかし、様々なデータを取得し、分析することで課題の解決を行うことができるデータサイエンティストの需要は高く、豊富な経験を持つ人材が求められている一方で人材不足が課題となっています。

そのため、資格を取得することで専門的な知識やスキルをもつデータサイエンティストとしてアピールすることができるため、資格を取得しておいて損はないといえるでしょう。

1. データサイエンティストになるには資格は必須ではない
2. データサイエンティストはデータを分析するだけではなく、得られた結果から課題解決方法を提案する力が求められる
3. 資格を取得することで、専門性が求められるデータサイエンティストとして客観的に自分のスキルをアピールすることにつなげることができる

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