この連載「初心者も狙えるデータサイエンス系資格は？」では、社会人が持っておいて損のない、かつ初心者向けのデータサイエンス系の資格を紹介しています。
前回は「そもそもデータサイエンスとは何か」「なぜ今データサイエンスが注目されているのか」を説明しました。
第2回となる本記事では、複数のデータサイエンス系の資格を紹介しつつ、またその中でも特に数学初心者のビジネスパーソンが狙うべき資格をピックアップします。
久しく数学を勉強していないな…という人にもおすすめできる資格を集めたので、ぜひ資格取得の参考にしてみてくださいね。
一般的なビジネスパーソン向けのデータサイエンス系資格6つ
現在、データサイエンス系の資格には以下のようなものがあります。
| 資格名 | 設立年/実施団体 | 目的 |
|---|---|---|
| 統計検定 | 2011年/ 統計質保証推進協会 |
統計学の知識の有無を問う検定 |
| G検定（ジェネラリスト検定） | 2017年/ 日本ディープラーニング協会 |
ディープラーニングの基本知識をもち、ビジネスでの活用例を把握しているかを問う検定 |
| E資格（エンジニア資格） | 2018年/ 日本ディープラーニング協会 |
ディープラーニング（※）の理論を理解し、実際に実装するスキルがあるかを問う検定 |
| Python3エンジニア認定データ分析試験 | 2020年/ Pythonソフトウェア財団 | Python（※）を使ってデータ分析ができるかを問う試験 |
| データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 2021年/ データサイエンティスト協会 |
データサイエンティストとして身につけておくべきスキルを把握しているかを問う検定。 |
| データサイエンス数学ストラテジスト | 2021年/日本数学検定協会 | データサイエンスに関わる数学を理解しているかを問う資格。 |
※ 「Python」や「ディープラーニング」は、第1回「データ分析の手順」のステップのうち、「データ分析」のステップで使うプログラム言語、およびデータ分析手法のこと
上記表の他にも似たような資格はありますが、今回はエンジニアではない一般の社会人向けの資格、そしてエンジニア向けの資格でも特にデータ分析に特化した資格をご紹介します。
統計検定
2011年に新設された「統計検定」は、統計学の基本的な知識を問う検定です。
データサイエンスに特化した検定ではありませんが、データサイエンスを勉強するうえで絶対に欠かすことのできない、統計学の基本的事項を学べます。
G検定（ジェネラリスト検定）・ E資格（エンジニア資格）
2017年・2018年と続いて新設された「G検定（ジェネラリスト検定）」と「E資格（エンジニア資格）」は、機械学習、特にディープラーニングと呼ばれる技術への理解が問われる試験です。
G検定は一般の方向けで、ディープラーニングの基本的な仕組みやその歴史の理解が問われます。
一方、E資格はエンジニア向けの試験で、ディープラーニングを実際にプログラミングで実装するスキルが試されます。
現在AI搭載の製品のほとんどにこのディープラーニングが用いられているため、この資格を学ぶことで、最先端技術への理解が深まります。
Python3エンジニア認定データ分析試験
2020年新設の「Python3エンジニア認定データ分析試験」は、Pythonというプログラミング言語を使ったデータ分析の実装スキルの試験です。
最終的にプログラミングを用いたデータ分析スキルを習得したい方は、この試験を目標にするとよいでしょう。
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
2021年新設の「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」は、データサイエンティストが身に付けておくべき最低限の知識が問われる試験です。
「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」から、まんべんなく出題されます。
データサイエンス数学ストラテジスト
同じく2021年新設の「データサイエンス数学ストラテジスト」では、データサイエンスで使用する数学が出題されます。
資格には上級と中級の2つのレベルがあり、上級は大学初年度の数学も範囲に入ります。
一方中級は高校1年レベルの数学しか出ないので、数学初心者の方も受験しやすいでしょう。
ただ他の資格と比べ全てが数学の問題なので、計算問題を間違えず素早く解く技能が求められます。
以上ご紹介した6つの資格をレベル分けすると、以下のマップになります。
資格勉強をする際の参考にしてみてください。
| これから勉強する人で、数学初心者の方 | 統計検定 |
| これから勉強する人で、高校数学の理解ができている方 | G検定（ジェネラリスト検定） データサイエンティスト検定リテラシーレベル データサイエンス数学ストラテジスト |
| エンジニア志望の方 | E資格（エンジニア資格） Python3エンジニア認定データ分析試験 |
数学初心者が狙うべきデータサイエンス系資格3選
前章で、一般的なビジネスパーソン向けのデータサイエンス系資格を6つ挙げましたが、
次は、この中で数学初心者でも取得しやすいおすすめ資格を3つご紹介します。
① 統計検定
数学初心者が狙うべき資格、1つ目のおすすめは「統計検定」です。
統計検定は統計学についての基礎が学べる資格です。1～4級がありますが、数学初心者のビジネスパーソンの方は、まず統計検定4級から受けるのがおすすめです。
4級は高校までの数学を理解していれば合格できるレベル。数学を久しく学んでいないという方も、しっかり復習し学べば合格を目指せるでしょう。
統計検定で学ぶ統計学は、様々なビジネスの場に登場します。
データの収集をしなければならないとき、統計学の理解があれば、それぞれの課題に対してどのようなデータを集めればよいかがわかります。
そしてそれらを表やグラフにまとめるとき、Excelの使い方がよくわかっていれば、効率的に会議の資料を作れるでしょう。
いま業務で行っている統計作業の効率を上げるだけでなく、スキルアップにもつなげることができる資格です。
また統計検定4級レベルの知識は、以降に紹介する資格にも不可欠ですので、データサイエンス系の資格でまず目指してほしい資格ともいえます。
② G検定（ジェネラリスト検定）
次に紹介するのは、G検定（ジェネラリスト検定）です。
G検定は、ディープラーニングの基本的な知識を効率的に勉強できる資格です。
ディープラーニングとは今様々な領域で活躍しているAIと大きな関わりがある分野のため、この資格を学ぶことでAIに関わる業務に知識を活かせます。
G検定に合格するには、大学初年度で習う統計学や微分積分や線形代数の知識が必要です。
これらの勉強を数学初心者が突然始めるのは大変かもしれません。しかし、純粋な数学の問題はあまり多くは出題されません。問題の多くは機械学習、ディープラーニングの歴史、その仕組みの大まかな理解、そして社会でどのように応用されているかを問うものです。
純粋な数学の問題が少なく、現代のデータ分析の最先端であるディープラーニングを勉強できるG検定は、AIが発展する中で活躍したいビジネスパーソンにぴったりの資格です。
③ データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
最後に紹介するのは、データサイエンティスト検定 リテラシーレベル（以下、DS検定）です。
DS検定は、データサイエンスとビジネスとの関わりがわかり、データサイエンスの重要性を認識できる、多くのビジネスパーソンにおすすめの資格。
資格を主催するデータサイエンティスト協会のHPでも、検定の対象を「データサイエンティスト初学者や、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソン」と定めています。
試験では、先に紹介したG検定と同様、微分積分、線形代数、統計学の理解が試されます。またグラフや表の種類、またその読み取りやプログラミングの仕組み、その種類も知っておかなくてはなりません。
一見、数学初心者にはハードルが高そうですが、この試験では実際にプログラムは書かなくても大丈夫です。
また数学の計算問題はあまり多くないので、データの読み取り、プログラミングの簡単な理解、そしてビジネスでの応用をしっかり理解しておけば合格できます。
3つの資格はどの順番で取るのがおすすめ？
ご紹介した3つの資格は、社会人が働くうえでどれも役立つため、全部取得するのがおすすめです。
順番としては、統計検定→ G検定→データサイエンティスト検定 リテラシーレベルがよいでしょう。
まず統計検定の勉強を通して数学力を鍛えます。その後、G検定（ジェネラリスト検定）、データサイエンティスト検定 リテラシーレベルへと学習を進めるとスムーズです。
連載「初心者も狙えるデータサイエンス系資格は？」、2回目の今回は、一般的なビジネスパーソン向けのデータサイエンス系の資格をご紹介しました。
データサイエンス系の資格は複数あり取得難易度も様々です。数学初心者の方は、記事後半で紹介した3つの資格のうち、自分のレベルに合ったものから受験を検討してみてください。
なお数学は、中学レベルが最低でも必要です。自信が無い方は、中学数学の学び直しをしておくとよいでしょう。
次回は、数学初心者が特に狙うべき資格の1つ目「統計検定」を深堀りしてご紹介します。ビジネスにおいてどのようなメリットがあるのか、資格取得に向けてどう勉強すればいいのか、しっかりと解説していきます。
時代に即したデータサイエンス系の資格をいち早く取得したい！という人は、ぜひご覧になってくださいね。
参考URL
https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade4/
https://www.jdla.org/certificate/general/
https://www.datascientist.or.jp/dskentei/
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