1. どの資格・検定を取得すべき?
2. 取得するとどんな嬉しさがあるの？
3. 資格取得はキャリアアップにつながる？
記事の内容
- データサイエンス資格で未来のビッグデータ業界を攻略せよ！
- 世界を変えるデータサイエンティストになる！業界で差をつける正しい資格選びとは？
- データサイエンス資格検定3選で未知の世界を開拓する！
記事の信頼性
- 日本ディープラーニング協会 E資格 を保有し、現役エンジニアの筆者が、自身の経験と調査した結果から執筆した記事です。
近年、スマホを中心としたデジタル社会の急拡大に伴い、データサイエンスは需要が急激に伸びています。
それ故にスキルレベルを資格で証明することは年収UP・キャリアUPに大きく貢献する可能性があります。
その一方でデータサイエンスには様々な側面があり、検定資格も複数存在。
なので挑戦する際には、自分が習得したいスキルや目的にあった資格・市場で評価される資格を選ぶ必要があります。
また、資格取得には一定の費用や準備期間が必要であることに加えて、全ての資格が絶対的な価値を持つわけではありません。
評価されない資格を取得しても、その費用や時間はムダに終わります。
ではどうするか？
①データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
②日本ディープラーニング協会 G 検定・E 資格
③Python3 エンジニア認定データ分析試験
確実にスキルアップをして、ムダなくキャリアアップにつなげていきましょう！
データサイエンス資格で未来のビッグデータ業界を攻略せよ！
1. データサイエンス資格の重要性が、現代社会やビッグデータ業界で高まっている
2. データサイエンティストが、ビジネスにおいて果たす役割
3. データサイエンス資格がもたらすキャリアアップへの効果
データサイエンス資格は、現代社会においてはますます重要度が高まっています。より多くの企業や組織が、ビッグデータを有効活用することで、ビジネスプロセスの改善や革新を目指しています。
このような状況下で、データサイエンティストの役割はますます重要になっています。なぜならデータ分析や機械学習のスキルを持つことで、ビジネスにおける意思決定プロセスの改善や新しいビジネスモデルの構築に役立てることができるから。
データサイエンティストは、未来のビッグデータ業界の中で活躍し、重要な役割を果たすことができますよ。
データサイエンス資格を手に入れ、未来を見据えたキャリアアップを目指してみませんか？
データサイエンス資格取得のメリットと求人市場について
データサイエンティストの需要が急増していることは、業界関係者や専門家たちからも指摘されています。
その理由として、ビッグデータの処理や分析を通じて、企業の業務改善や収益増加などの成果が上がっていることが挙げられます。
その中においてデータサイエンスの資格取得は、求人市場においても大きなアドバンテージとなります。なぜなら統計学や機械学習の技術を身につけることで、あらゆる分野でのデータ分析業務に就くことが可能になるから。
日本ディープラーニング協会HP
成功事例から見る、リスキリングの鍵 ② 〜合格者に聞くリスキリングによって変わった自身の待遇と視座〜
という記事には以下のように記載されています。
SHINYAさん（40代）も、「給与が上がった（評価が上がった）, 起業や新しい事業企画の実現などに繫がった, 機密性の高いデータの分析業務を任されるようになった」とリスキリング後に待遇アップやより責任ある業務への配置などの変化を味わった。
引用元：日本ディープラーニング協会HP
記事にはその他にも資格取得によるリスキングにより大きな変化があったとの声が多数記載されています。
このように今後、ますますデータに頼った社会へと進む中で、資格取得によるリスキングはますます重要になることを念頭に置いたうえで、スキルアップしていくことが求められているのです。
Pythonエンジニアの年収が気になる人はこちらの記事も御覧ください。
1. 適切な年収の目安が分からない。2. 業界や地域によって年収の水準は違うの？3. なんで年収が高いの？こんな疑問・悩みを解消します 記事[…]
データサイエンティストに求められるスキルの多様化と今後のトレンドについて
データサイエンスは急速に進化し、求められるスキルも、年々増加していることをご存知でしょうか？
例えば、ビジュアルコンピューティング、自然言語処理、データエンジニアリングなどがそのうちのいくつかです。
またマシンラーニングやディープラーニングなどの分野もますます重要になっており、専門家が不足しているとされる中、データサイエンティストに求められるスキルはますます多様化しています。
このトレンドはデータサイエンティスト協会の発行しているデータサイエンティストのスキルチェックリスト新旧比較表を参照すると顕著にわかります。
このように日々トレンドは変化しており、常に学び続ける姿勢が求められていると言えますね。
データサイエンスを楽しく学ぶ方法はこちらの記事で紹介しています。
1. 学習コンテンツが多すぎて、どこから始めればいいのかわからない。2. 自分に合った学習方法がわからない。3. 実践的なスキルを身につけたいが、どのように学習すれば良いかわからない。[…]
データサイエンス資格で未知の世界を開拓する！
1. データサイエンスの知識を持っていることが相関関係や傾向を見つけ出し、ビジネスや社会問題の解決に役立てることができる。
2. データサイエンス資格を持っていると、データドリブンなビジネスや政府機関、そして医療や研究、エンターテイメント産業などの分野で仕事をすることができる。
3. データサイエンスの知識と技能を駆使して、自分が未知の世界を開拓し、新しい未来を切り開いていくことができる。
データサイエンスの知識を持っていることは、まるでマジシャンのような感覚。
普通の人が見逃している相関関係や傾向を見つけ出し、それをビジネスや社会問題の解決に役立てることができます。
今や医療や研究、そしてエンターテイメント産業においても、データサイエンスの力を駆使した仕事が無数に存在。
データサイエンス資格を持つことで、自分が未知の世界を開拓することができますよ。
あなたの知識と技能を駆使して、新しい未来を切り開いていきましょう！
データサイエンスが求められるビジネス分野の例
データサイエンスは、様々なビジネス分野で活用されています。例えば、
- マーケティングでは、顧客の行動や嗜好を分析して、効果的なキャンペーンや商品開発
- 製造業では、機器の稼働状況や故障予測を分析して、生産性や品質を向上
- 農業では、気候や土壌などの条件を分析して、作物の生育や収穫量を予測し、農作業を最適化
- 医療では、検査画像や患者データを分析して、診断や治療に役立つ情報を提供
このような成果が実現されています。
データサイエンスの応用例：環境問題解決に向けたデータ分析
特に環境問題は、地球の温暖化や生物多様性の低下など、私たちの生活に大きな影響を及ぼす重要な課題です。データサイエンスは、環境問題の原因や影響を明らかにし、適切な対策を提案するために応用されています。
例えば、気象データや衛星画像を用いて気候変動の傾向や自然災害のリスクを予測したり、AIや人工知能を用いてエネルギー効率や再生可能エネルギーの利用を最適化したり、統計数理研究所が主導する国際プロジェクトである「データ中心科学による地球環境問題解決」では、アジアや欧州の研究者と協力して地域ごとの環境問題に対応したりしています。
世界を変えるデータサイエンティストにおすすめの資格３選
1. データサイエンスにおける正しい資格の重要性について
2. 多くの資格や認定団体が存在するが、自分に適した資格を選ぶことが重要であること
3. 適切な資格を持つことで、データサイエンティストとして業界でトップ・スペシャリストとして知られ、多くの企業から必要不可欠な人材として認知されることができること。
データサイエンスは現代社会においてますます重要性を増しています。言わば、ビジネス界や政治界において「金融や医療分野と並び、トップ・スペシャリスト」として重宝される存在となりつつあります。
データサイエンティストになるために必須の資格はありませんが、スキルを証明したり向上させたりするために、いくつかの資格を取得することがおすすめです
なぜなら正しい資格が得られることで、あなたは業界でそのスペシャリストとして知られることができ、多くの企業にとっての「必要不可欠な人材」となることができるから。
しかし、いくつもの資格や認定団体があるため、どれが正しい選択なのかわからないことも珍しくありません。
そこで
データサイエンティストに役立つ資格として、以下の 3 つを紹介します。
- データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
- 日本ディープラーニング協会 G 検定・E 資格
- Python3 エンジニア認定データ分析試験
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
データサイエンス力、データ活用力、データコミュニケーション力の 3 つの能力を測る試験です。
試験時間は 90 分で、出題範囲は情報処理・人工知能・統計学などの情報科学系の知識やビジネス分野でのデータ活用方法などです。
勉強時間は個人差がありますが、一般的には約 100 時間程度と言われています。
日本ディープラーニング協会 G 検定・E 資格
ディープラーニングに関する基礎知識や応用技術を有していることを認定する試験です。
G 検定は初級レベルで、試験時間は 120 分で、出題範囲はニューラルネットワークや機械学習の基礎理論や実装方法などです。E 資格は中級レベルで、出題範囲は G 検定よりも高度な内容になります。
勉強時間は個人差がありますが、一般的には G 検定では約 150 時間程度、E 資格では約 300 時間程度と言われています。
勤務先からも高く評価され自信に繋がりましたよ。
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 を使ってデータ分析を行うことができるかどうかを判断する試験です。
Python は現在最も人気のあるプログラミング言語であり、多くのライブラリやフレームワークが提供されています。
この試験では、Python の基本的な文法や操作だけでなく、NumPy や pandas などの主要なライブラリや Jupyter Notebook などの環境も問われます。
Python資格の勉強法はこちらの記事で詳しく紹介しています。
資格取得に必要な勉強量は？Python習得に有効な対策は？こんな疑問を解消します 記事の内容 独学でもできる！Python初級者から始[…]
以上のように、データサイエンスに求められる資格とその勉強時間を紹介しました。
これらの資格は必須ではありませんが、取得すれば自分のスキルアップや就職活動に有利になるはず。
以上が私が考えるデータサイエンティストにおすすめの資格です。
未来を切り拓くデータサイエンスの道 資格検定でスキルアップ！ まとめ
1. どの資格・検定を取得すべきか迷う
2. 受験費用や対策時間の負担が気になる
3. 資格・検定取得後のキャリアアップや就職につながるか不安がある
こんな悩みへの結論は
①データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（DS検定）
②日本ディープラーニング協会 G 検定・E 資格
③Python3 エンジニア認定データ分析試験
です。
お読みいただきありがとうございました。
これからも幅広い知識を身に着けて、仕事を楽にしていきましょう！
ではまた！
