転職

データサイエンティストになるために資格は必要か

データサイエンティストという職種が話題になって久しいですね。

僕も何を隠そうデータサイエンティストになってやろうと転職してきた人間ですから、人のことをとやかく言うことは何もありません。

ですが、転職活動とデータサイエンティストとして少しだけ業務をしてきてちょっと思ったことを書いてみようと思います。

内容は、データサイエンティストになるために資格は必要なのか、ということです。

まぁ資格はどの分野の転職でも共通してあったほうがいいに決まっているわけで、結論としては転職に資格はあったほうがいいというわけです。

データサイエンティストがデータサイエンティストに転職する経験者転職ではそれほど問題にならないと思います。

経験者の転職では、プロジェクト経験のように業務でどんな経験をしたかというような業務ベースになるでしょう。

ですから経験者転職の場合は、そこまで資格がどうっていうのは問題にならないのではないでしょうか(問題になるのでしたらすいません・・・)。

一方で未経験からデータサイエンティストに転職する場合にはかなりシビアになってくるのではないでしょうか。

多くの企業はできるだけ即戦力が欲しいですし、そもそもデータサイエンティストがいない企業もありますからうまく育成できるかもわからないということで、あまり未経験者を採用するケースは少ないでしょう。

なのでそんな状況でも採用されるためには少しでもアピールするために資格のあるなしは重要です。

では経験者の転職として、どんな資格があると転職するのによさそうでしょうか?

こういう記事はいくつもありますが、この記事でも書いておこうと思います。

 

未経験者のデータサイエンティスト転職にはどんな資格があったらいいか

データサイエンスに必要な個別スキルはおおざっぱに以下のようなものがあるかと思います。

・データ分析一般
・情報全般
・データベース
・機械学習
・統計
・ビジネス

これらに対応するように、あったらいいと思われる資格を上げていきたいと思います。

データ分析一般

・日本ディープラーニング協会 G検定
・日本ディープラーニング協会 E検定

最近人気なのが、このG検定です。僕も本で読んだことがあります。

G検定は公式にはジェネラリスト検定といって、人工知能の歴史などの背景知識から簡単なアルゴリズム、社会実装のようなところまで比較的幅広くあります。

決してこの資格があるからディープラーニングができるようには決してなりませんが、一般的な知識として最低限知っておくといいという内容になっています。

このG検定に対して、E検定がエンジニア資格となっています。

こちらでは応用数学から機械学習・ディープラーニングの実装や環境面まで実際に使えるようになる必要があります。

G検定よりもずっと専門的になりますから、データサイエンティストのために資格をとるのであればG検定よりもE検定のほうが望ましいかと思います。

ただ、結構難しそうですので、未経験ではきついかもですね。

 

情報全般

・基本情報処理
・応用情報処理

情報処理の超有名資格がこの基本情報処理と応用情報処理になります。

システム系などの人は必ずこれらの資格を取らされるのではないでしょうか。

そういった内容だけあって、これらの資格があって困ることはないでしょう。

データサイエンティストの業務の基本ではもちろんあるのですが、データサイエンティストに特化したような内容には決してなっていません。

もし持っていたらとてもいいと思いますが、データサイエンティストになるためにこれらの資格を取るというのは少し違うかなと思います。

それならもう少しデータベース関連に特化するとか、機械学習系に力を入れたほうがいいんじゃないかと思います。

 

データベース

・データベーススペシャリスト
・オラクルマスター

データサイエンティストの仕事ではよくデータベースを扱うことになります。

データベースの知識をしっかり把握した上で、SQLを自由に使えるようになっているととても良いです。

僕はまだなぜかSQLをごりごりに使う案件は経験していないのですが、一般的にSQLは頻繁に使うのでデータベースの資格を持っているととても良いかと思います。

データベーススペシャリストですとかオラクルマスターの資格があると、アピールになりそうです。

 

プログラミング・機械学習

・Python3エンジニア認定データ分析試験
・UdacityやCoursera, Udemyをやりきった修了書

データサイエンティストの業務ではデータ分析業務として、データ加工や機械学習、統計などをやることになります。

そのため、そういったことができるPythonやRのプログラミングは必ず行います。

機械学習もPythonやRで行うことが多いですから、どちらかをできるようになっておくといいですね。

Python系については「Python3エンジニア認定データ分析試験」の資格があります。

一応この資格よりも基礎的な「Python3エンジニア認定基礎試験」もありますが、これは基本的な文法のみなので少し弱い気がします。

やるならデータ分析試験を頑張ってみたいですね。

そしてもしくは、UdacityやCourseraのようなオンライン学習サイトで受講し、課題などをしっかりやって修了書を取るのもいいのではないかと思います。

UdacityやCourseraは英語になりますし、内容も基本と言いつつ結構難しいところまでやるものが多いので、ぜひしっかりと受講して修了書を取得するまでがんばるのは力になるでしょう。

Udemyだと動画を最後まで見るだけでよく簡単なので、UdacityやCourseraの方がいいと思います。

 

統計

・統計検定2級

データサイエンティストだと統計的な知識も必須になります。

統計関連で有名なのが統計検定です。

一般的に統計検定は2級を取得していると、基本的な統計の知識を保証されるという認識です。

準1級や1級もありますが、さらに難しくなるので、一旦2級の問題とかを見て様子を見て、判断するのが良いのではないでしょうか?

 

ビジネス

・簿記3級

データサイエンティストというと技術的な側面しか必要ないかと思われますが、会社などによってはコンサルのようなデータサイエンティスト職もありますので、そういった会社にはビジネス的な資格もあると良いかと思います。

ビジネス面の資格で代表的なのを一つ選ぶなら簿記3級でしょう。

コンサル系では、他社の状況を把握する会計知識は必須ですから、そういった分野のデータサイエンティストを目指す方は、簿記を持っていることはアピールになるでしょうね。

 

終わりに

今回は未経験からデータサイエンティストに転職するにあたり、どのような資格があると良さそうかについて書きました。

もちろん経験者のデータサイエンティスト転職では資格はもちろん大事ですが、それよりも業務面が重要視されると思うので、あくまでこの記事は未経験の方向けになります。

技術的な資格からビジネス面の資格まで紹介しましたが、データサイエンティストという職種の中でもコンサル色が強い会社から技術色の強い会社もあります。

なので、自分が目指す業界・会社はどのようなところで、コンサル系・技術系のどのあたりを重視すべきか調べた上で、それに応じた資格を取れると良いかと思います。

データサイエンティストになってからの仕事・経験にもし興味がある方はこちらもぜひご覧ください!


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