勉強を始めたばかりの初心者は、こんな疑問を抱えている方は多いのではないでしょうか。この記事ではこういった疑問を抱えている方に向けて、データサイエンティストに必要な資格についてご紹介していきます。複雑で膨大なビッグデータを解析することで、自社のビジネスに貢献しているデータサイエンティストですが、仕事をする上で一体どんなことが必要とされるのでしょうか。あわせて読みたい【2019年完全保存版】データサイエンティストにおすすめのプログラミングスクール10選!AI・機械学習が学べる!この記事はデータサイエンティストになりたい、AIについて学びたい、という人向けのプログラミングスクールと、その選び方を紹介しています。まとめデータサイエンティストってどんな仕事?データサイエンティストの仕事を一言で簡単に表すと、「データ分析の専門家」です。企業は皆営利目的で事業を運営しているため、日々自社のサービスや商品を改善し、見つめ直して事業を伸ばしていくことが重要視されています。売り上げや顧客データなど様々なデータを分析することで、データからわかることを分析して事業戦略を作っていきますが、この企業が集めた膨大なデータは不完全であったり、分類にバラつきがあったりするのです。データサイエンティストはそんな不完全かつ膨大なデータを統計やITのスキルで分析することで、整理したり、論理的に整理したりすることが仕事です。企業にとっても、膨大なデータを解析して結果を導き出してくれる人材は必要不可欠ですし、大きな戦力として重宝されている傾向にあるのです。データサイエンティストの年収は?そんなデータサイエンティストですが、これからなってみたいと考えている方が知りたいのが、実際どのくらいの年収が貰えるのかについてですよね。データサイエンティストの年収は、経験やスキルによってだいぶバラつきはありますが、約400万円〜1,000万円くらいだと言われています。ここまでバラつきがあるのには、「データサイエンティスト」という職業は、人によって技術や経験によるバラつきが非常に激しいことが理由として挙げられます。大企業に勤めて、何年か経験を積んでいるのであれば年収600万円はいきますし、マネジメント経験もあれば年収1,000万円越えも狙うことが出来る職種です。理系の大学や院卒の人が優遇される傾向にあり、データマイニングや統計・人工知能を使った業務経験、その他業界の知識を求められるケースがほとんどなので、未経験から高給を狙うのは少し厳しいかもしれません。ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを入手することが可能になり、PCのスペックの向上によって、そのデータを分析する為の時間も短...データサイエンティストに必要な資格は?データサイエンティストになるために必要な資格はなんでしょうか。実際にデータサイエンティストとして働いている私がおすすめする取っておくべき資格を紹介します。G検定・E検定ほとんどのデータサイエンティストが持っている資格がこのG検定、E検定です。この2つの資格は、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業の競争力を向上させることが目的の日本ディープラーニング協会によって最近設立された資格になります。豊教授が理事長を務めるデータサイエンス界ではかなり有名な協会です。どちらもディープラーニングに関する知識のための試験であることは明白なのですが、G検定とE検定には若干違いがあります。G検定(ジェネラリスト検定)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応用する能力を持つ人材」を検定していて、主に基礎的な知識や事業に活かすための知識を有しているかを図ることを認定する目的があります。一方で、E検定(エンジニア検定)は、「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つ人材」を検定しており、ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する目的で行われています。料金は、G検定が一般/12,960円(税込)学生/5,400円(税込)E検定が一般/32,400円(税込)学生/21,600円(税込)で受検することが出来ます。このG検定・E検定の資格ですが、最近できた資格であるため勉強法がそれほど確立されていません。そのため、勉強の際は公式テキスト・問題集を活用することをお勧めします。RinkerKindleAmazon楽天市場Yahooショッピング・【初心者向け講座】G検定対策講座G検定対策講座として基礎を身に着けるのにおすすめの講座です。E検定対策講座E検定は受験資格にJDLA認定講座を受講する必要があります。Plan公式サイトJDLAの認定講座は高額な講座が多く資格取得には長い時間が必要となることが多いようです。Aidemyはd最安で受講できる講座の1つです。ワードが出てくると必ず話題に上がる言語がPythonです。利用も注目されています。具体的に言うと、人間と同じようなAIロボットをPythonを使って作ったりすることが可能になるためです。エンジニア認定データ分析試験」です。この試験では、「Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を認定すること」を目的として作られました。5,000円」で受けることが出来ます。Pythonについて基本的な理解を深めたい方におすすめです。第3版」と「模擬試験」の2つで勉強するに限ります。模擬試験はこちらからみることができます。第3版」は認定教材として認められています。この中から試験は出ますので完璧に対策しておけば受かるでしょう。開発、設計などに必要な知識を評価するための検定です。画像処理の基礎知識のみを図る検定であるのに対して、エキスパートは専門知識の理解と応用をする能力が図られるので難易度がかなり高いと言われています。画像処理に関しては、AIによる画像認識機能などについての理解が必要になることが重要な能力の1つであるとも言われています。受検料は、エキスパートが「6,600円」、ベーシックが「5,500円」となっています。「コンピュータグラフィックス」という授業がありましてこの授業を受講するとこの資格を取れるくらいの実力がつきます。この資格をとると加点対象となり、テストの点数をほとんど取らなくても単位をとることができます。こちらの勉強方法としても公式問題集を活用するのがお勧めです。こちらは書籍の質が充実しておりかなりわかりやすいと評判です。情報処理の基礎理論から開発技術、プロジェクトマネジメント、SQLからプログラミングなどITスキルの内容は幅広く網羅しています。ともに「5,700円(税込)」と、他の資格より若干安いところも魅力の1つです。こちらの資格はエンジニアだけでなくIT系従事者なら誰も持っているといっても過言ではないほど有名な資格であり、たくさんの書籍があります。「OSS-DB」は何の略称なのか分からない方も多いですよね。これは「オープンソースデータベース」の略称で、インフラエンジニアの資格としても有名なLinuCを主催している、LPI-Japanによる資格でSilverとGoldの2つの種類が存在します。データベースの資格の代表格に後述するオラクルマスターが存在しますが、オープンソースデータベースであるところがオラクルとの違いです。料金についてですが、「Silver」と「Gold」ともに「15,000円」で受けられます。Gold資格を得るためには、まずSilver資格を取得することが必要であるということも覚えておきましょう。世界的にも知られている大企業オラクル。Databaseの有名なオラクルマスターは、SEやプログラマーの中でも人気の資格でもあるので、目指している方も非常に多いです。データベースの構築運用、SQLによるデータの抽出などDB管理の概念ごと学べてしまう世界共通の試験となっています。レベルは、「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4つに分かれていて、Bronzeでは2科目に合格する必要があり、Gold以上では有料の試験を受ける必要があります。受講料はレベルによって詳細に違うので、公式ホームページを確認してください。RinkerKindleAmazon楽天市場Yahooショッピング統計検定データ分析で避けては通れないのが、やはり統計学の存在です。近年、ソフトウェアの進歩によって分析自体は簡単になってきているものの、「分析結果から読み取れることは何か?」などの統計学知識が求められています。統計検定は、そういった統計に関するスキルを認定するための検定になっていて、総務省も応援している本格的な資格です。レベルは、「4級〜1級」まで存在し、それぞれ受検料も異なって来ます。料金はそれぞれ以下の通り。※1級の「統計数理」と「統計応用」を同時に受験すると10000円になります。詳しくは公式HPを参考にしてみてください。統計検定はデータサイエンティスト以外も受験する人が多いです。文系の友達も取っていた記憶があります。RinkerAmazon楽天市場Yahooショッピングデータサイエンティストにプログラミングは使う?「データサイエンティストはプログラミングが必要なの?」というのはよく聞かれる質問です。データサイエンティストは先ほども解説したように、データ分析によって得られた結果をもとに業務の改善を行うことが仕事です。複雑な処理はエンジニアに任せることが多いので、どちらかというとデータ整形処理を行います。そのため、プログラミングに関してはスクリプト系の言語をいくつか学んでおけば問題ないのではないかと言われているのです。従来は、多くの企業でSASやSPSSといったデータ分析・統計ツールが用いられていましたが、オープンソース系でも代替することが可能になったのでPythonの需要が高まっています。Pythonの他にもRがありますが、Pythonは様々なアプリケーション制作にも相性が良く、万能であるためにPythonへの移行が活発化してきています。これからデータサイエンティストとしてプログラミングを学ぶのであれば、Pythonを学習するといいでしょう。(現場の統計学)統計学自体の入門書としては、これが1番良書です。内容的には、「カスタードケーキがチョコパイに勝つには『味の改良』『販促キャンペーンの強化』どちらが有効か?」といったような非常に分かりやすい内容のものであったりするので、統計学についてよく理解出来ていないのであれば是非とも読んでほしい一冊です。plus)データサイエンティストとしての業務領域について簡単に理解するためにぴったりな一冊となっています。「何が機械学習なのか?」「ビジネスへの応用方法は?」など、機械学習がどのように使われるのか理解していない人のための一冊。統計学が最強の学問である[ビジネス編]――データを利益に変える知恵とデザインこちらもデータサイエンティストを目指していきたい方であれば、是非とも読んで欲しい一冊です。技術者であっても、ビジネス的な思考を取り入れて、分析していくことは非常に重要ですし、業務でも活きてくる知識がたくさんあります。統計学が最強の学問であると言われている所以なんなのか?是非とも読んでみてください。RinkerKindleAmazon楽天市場Yahooショッピングまとめ今回は、データサイエンティストになりたいのであれば取っておきたい資格についてご紹介してきました。これからデータサイエンティストになりたい方は、是非とも本記事を参考にして資格について考えてみてはいかがでしょうか。データサイエンティストという仕事は近年出来上がって来た職業であり、資格を取得している母数が少なく、あまり知られていない資格がほとんどであるため、資格がそれほど実践に生きず、他の資格ほど就職に有利に働かないかもしれません。データサイエンティストとして活躍したい場合は実務を積むことが一番の近道でしょう。Naviは、データサイエンティスト・AI・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