AIを使ったエンジニア業務として近年注目されている「データサイエンティスト」。未経験で転職を考えている方は、まずは資格を取得するのがおすすめです！
この記事では、データサイエンティストになるためにおすすめの資格を紹介します。また、資格の難易度や資格以外の勉強法も解説します。
自分にデータサイエンティスト業務が合っているかどうか確かめるためにも、資格の勉強を楽しいと思えるかどうかもチェックしてみましょう。
データサイエンティストの業務内容
データサイエンティストの主な仕事は、必要なデータを集めて分析したり仮説を検証し、クライアントの課題解決をすることになります。
データサイエンティストは、
- データを活用できるプログラミングなどの技術
- データを解釈するための統計や数学的な知識
- クライアントの課題を把握・整理する能力
の3つが重要となります。
エンジニア業務ではありますが、データサイエンティストはクライアントとのやり取りが多くコミュニケーション能力が必要とされる業務なんです！
クライアントの意図に沿った提案をするために、プログラミング技術やデータ可視化ツールを使いこなしながら円滑にコミュニケーションを取る必要があります。
ですので、どの業務もバランス良くこなせる方が向いていると言えるでしょう。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストに資格は必要？
データサイエンティストは、データを利活用するためにもプログラミング技術を向上させたり統計や数学的な知識を身につけることが大切です。
ですので、必要な技術や知識が身についているというアピールをするためにも、資格の取得はおすすめです。
ですが、業務要件に合致するモデルを作成出来たり、データ分析が出来たりする必要がありますので、未経験の方の場合は「Kaggleでメダルを獲得すること」の方が採用される確率は高いでしょう。
Kaggleとは機械学習のコンペのことで、機械学習の精度を競い合う仕組みとなります。ここで結果を残すことで技術をアピールすることができます！
データサイエンティストになるために取得したい資格
資格を取りたい場合は、以下の4点がおすすめです。
- 基本情報技術者試験
- 統計検定2級
- AWS 機械学習専門認定資格
- Professional Data Engineer
上記の資格試験の対象範囲には、データ基盤、データ分析、機械学習周りの内容が含まれています。
取得しておいて損はないでしょう！
![[Google 認定資格] GCP Professional Data Engineer の勉強方法と対策](https://estyle.co.jp/media/wp-content/uploads/2020/06/1a1b6b6c416fa0e83c5039642bbcaf6a-297x300.png)
データサイエンティストの資格の難易度
資格によって難易度が異なるため、まずは初心者向けの資格である下記2点の取得を目指すことをおすすめします。
- 基本情報技術者試験
- 統計検定2級
この2点はデータサイエンティストになるための勉強を始めたばかりの方におすすめです。
実践的な内容というよりかは、IT系の仕事をする際に知っておいた方がよい教養的な内容が多く含まれているので、別の職種からの転職を考えている場合に良いでしょう。
下記2点は、機械学習やクラウドに関する内容が含まれていて上記よりも実践的です。
- AWS 機械学習専門認定資格
- Professional Data Engineer
こちらは難易度は上記と比べるとかなり高いです。ある程度慣れてきたらチャレンジしましょう！
データサイエンティストの資格は独学でできる？
資格の勉強は全て独学で可能です。
全くの初心者の方は、実際にプログラミングに触れることができるPython講座やチュートリアルを通してプログラミングの世界に慣れてから徐々に難易度を上げていきましょう。
その後、統計学の勉強や機械学習の勉強に取り組むのがおすすめです。
| ジャンル | こんな人におすすめ |
| Python | 完全に0知識から始める人 |
| 機械学習 | 機械学習・統計初心者の人 |
| 機械学習 | ある程度知識がある人 |
| 統計学 | 完全に0知識から始める人 |
| 統計学 | ある程度知識がある人 |
| SQL | 完全に0知識から始める人 |
資格以外に勉強しておきたいことは？
資格以外に勉強するには以下3点がおすすめです。
- Python,SQLによるデータ加工
- 機械学習に関する知識
- Kaggle出場経験
現在は素晴らしい書籍がたくさん出版されていますので、実際に手を動かしながら学んでいくことが一番身になります！
データサイエンティストの将来性は？
結論から言うと、データサイエンティストはすぐになくなることは考えにくい職種と言われ、将来的にも需要があるでしょう。
理由としては、世界的に人工知能の開発が進められており今後ますます普及すると予想される点や、今後多くの企業がデータに詳しい人材を必要としている点があります。
ですので、人工知能に必要なビッグデータを取り扱えるデータサイエンティストの需要はより高まってくると言えるでしょう！
データサイエンティストになるメリット
データサイエンティストになるメリットは、データサイエンティストの仕事がなくなった場合でも他のAI関連のポジションで活躍できる可能性が高いところです。
AI関連の職種は、機械学習エンジニアやデータエンジニアなど様々です。機械学習や統計学の基本的な知識が身についていれば、他の職種の学習にも取り組みやすいため、転職が有利になるでしょう。
また、データサイエンティストは、難しい課題の解決に関わることができ最先端技術の実装に取り組むことができる点もやりがいを感じるでしょう。仕事にやりがいを求めている方には向いている業務と言えます！
逆に、データサイエンティストに向いていないタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
未経験でもデータサイエンティストに転職可能！
未経験採用を行っている企業が少ないデータサイエンティストですが、エスタイルは未経験でも積極的に採用を行っています。
エスタイルでは9割以上のメンバーが未経験からのスタートと、ポテンシャル採用を積極的に行っております。
経験・スキルやプロジェクトの状況により、期間が変動しますが約1〜3ヶ月間の研修期間を設けています。いきなり業務を行うのではなく、研修期間を経てデータサイエンティストとして活躍してもらうので未経験の方でもご安心ください！
未経験ではありますが、学習できる環境を整えているためモチベーションが高ければ高いほどスキルアップに！
皆さまからのご応募お待ちしております！
▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
