はじめに
こんにちは、くふうカンパニーグループでデータ分析を担当しているfukiです。
営業・CSからデータ分析に転向し、様々な資格を調査・取得しました。
今回は、業務や採用面接を通じて感じた各資格の方向性と強みについてまとめました。資格取得を検討している方の参考になれば幸いです。
※個人の印象なので、「自分はこう感じる」などのご意見歓迎です！
それではさっそく、各資格を見ていきましょう！
各資格の方向性・強み
Python系
Python系の認定資格です。
データサイエンスではPythonはほぼ必須で利用するので、実務を行う可能性がある場合は理解しておいて損は無いと思います。
他にも分析分野ではRなどの言語がありますが、利用機会は減少&機械学習には強くない為、これから学ぶのであればPythonが良いのではと思います！
Python3 エンジニア認定基礎試験
Pythonを体系的に理解したい場合に良い資格です。
ただ、面接などでは有利になることは少ないと思われます。
- 概要：Pythonの基礎的なコード、標準的なライブラリがある程度理解出来ているかを証明する資格
- 難易度：★☆☆☆☆
- 受験費用：11,000円（税込）
- 強み：これからPythonを理解するのに役立つ(データ分析のコードでは無い)
- 面接や業務での印象：
- 資格自体の知名度はあまり無いので面接ではどんな資格ですか？と聞かれるた
- 学習を進めていると言う印象は最低限持ってもらえる
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
基礎試験のデータ分析寄りの資格です、基礎的な内容に加えて、分析の知識が身に付きます。
データ分析職を目指す人は最初からデータ分析試験を受験しても良いかもしれないです。
- 概要：分析に利用する基礎知識とよく利用するPythonのライブラリ、コードの理解を証明する資格
- 難易度：★★☆☆☆
- 受験費用：11,000円（税込）
- 強み：データ分析の仕事をする上では必須の内容なのでやっておいて損は無い
- 面接や業務での印象：
- 基礎試験同様にあまり知名度は無いが、未経験のDS採用をやっている会社さん等の採用担当は知っていることがある。
- データ分析学習のために利用する資格という印象
統計系
統計関連の知識は分析や機械学習に限らず実務でも多分に利用します。
なぜなら、取得してきたデータがどのような特性を持っているかを理解した上で分析・予測等を行う必要があるからです。
この知識が抜けていると本来の結果とは全く別の結果を出してしまう事になりかねないので私はデータに関わる人であれば身に付けておいた方が良いと考えています！
統計検定 2級
データの背景や特性を把握するために必要な知識が身に付く資格です。
数学の知識が必要になりますが、データ分析では重要度の高い知識です！
- 概要：大学1~2年程度統計学の理解度を証明する資格
- 難易度：★★★☆☆
- 受験費用：7,000円（税込）
- 強み：データ分析の実務でもよく利用する
- 面接や業務での印象：
- 分析する上で間違った示唆・結果を出さないために必要な知識が身に付く
- 分析の前提となる知識なので、個人的にはPython実装系の資格よりも重要度が高い
- 面接でも実務に近い知見を持っていると一定の評価が得られる
統計検定 準1級
統計検定2級の知識を更に深めた内容です。
- 概要：大学3~4年程度の統計学の理解度を証明する資格
- 難易度：★★★★☆
- 受験費用：8,000円（税込）
- 強み：分析実務〜数年経験レベルの知識が得られる
- 面接や業務での印象：
- 複雑な分析やモデルの実装でも利用する知識が身に付く
- 他メンバーからも経験豊富な分析者という印象や、専門的な知識を持っていると思ってもらえる。
統計検定 1級
統計検定の中でも一番の難易度を誇る資格です。
1級では専門分野ごとに受験していく必要があり、それぞれの知識を証明することが出来ます！
- 概要：定量的なデータ解析に深くかかわるような大学での専門分野修了程度
- 難易度：★★★★★
- 受験費用：6,000円（税込）※分野ごとに受験する必要あり
- 強み：研究者・分析シニアレベルの知見が身に付く
- 面接や業務での印象：
- 準1級の内容を分野ごとに専門的な知見があると思ってもらえる。
ディープラーニング系
機械学習の中でもディープラーニングの知見を身に付ける資格です。
昨今のAIブームはディープラーニングを起点にしたものが多いのでこちらから興味を持った人が多いのでは無いでしょうか。（私もそうです笑）
ディープラーニングは上記で紹介した知識の延長上にあるものですが、AIを活用・実装するには重要な知識となるのでぜひ学習してみてください。
G検定
G検定はディープラーニングの基礎知識を持ち、事業活用の方針を決定する能力を証明する資格です。AIの理解を深めるためのビジネス寄りの資格として位置づけられています。
- 概要：ディープラーニング協会の「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、事業活用する能力や知識」を証明する資格
- 難易度：★★★☆☆
- 受験費用：13,200円（税込）
- 強み：ディープラーニングの概要を体型的に理解できる
- 面接や業務での印象：
- 資格としてはビジネス寄りの資格のため、「AIの理解があるビジネスマン」という印象になる
- ビジネスに適応できる力が身につく
- 分析者としての知識とはまた別になるが、AIに興味があり理解しているという印象を持ってもらえる
E資格
E資格はディープラーニングを実装できるエンジニアの能力を証明する資格です。深層学習の理論と実装スキルを身につけるための高度な資格です。
それなりの費用が掛かってしまうのが難点ですが、それを評価してもらえるので時間とお金に余裕があればぜひ取得してみて下さい！
- 概要：ディープラーニング協会の「深層学習を実装可能なエンジニア」の理解度を証明する資格
- 難易度：★★★★★
- 受験費用：33,000円（税込）
- 学習費用：10〜数十万円
- 強み：深層学習の実装理論を理解できる
- 面接や業務での印象：
- MLエンジニア寄りの知識が身に付くが、「分析」の界隈ではあまり利用しない
- 学習に認定講座を受ける必要がある為、学習期間と費用が比較的多くなるため、面接では知識に加えて行動力を評価して頂くことができる
最後に
データサイエンス関連の資格についてご紹介しましたが、いかがでしたでしょうか？
データサイエンススキルは、現在のビジネス環境において非常に注目を集めてきています。
自身のキャリアの方向性によって受けるべき資格を取得することで業務や面接でも違った印象を持ってもらうことが出来るのではと思います。
ぜひこの機会にデータ分析の世界に足を踏み入れて、新たな可能性を探求してみてください。