データサイエンスを学ぶためのおススメの資格
『データサイエンティストになるには、どうしたらいいの？』
結論から申し上げますと、データサイエンティストになるためには、資格があるわけではありません。
そのため、極端なお話、明日からデータサイエンティストを名乗る事も可能です。
ですが、必要とされる資格がないからこそ、さまざまな顧客の問題をデータ分析から解決する糸口を提案する為に、身に着けておいた方がよい知識が多くあります。
また、資格はデータサイエンティストとしての知識を客観的に証明できるものでもあります。
そのうえで、取っておいたら良い資格をご紹介します。
【おススメの資格７選】
1. 統計検定（準1級）
2. 基本情報技術者試験、応用情報技術者試験
3. データベーススペシャリスト試験
4. オープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB Exam）
5. Python 3 エンジニア認定データ分析試験
6. G検定
7. アクチュアリー資格試験（数学）
1. 統計検定準1級
統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が行っている民間の試験です。
統計に関する一般的な知識や、活用する力を5段階（4級～1級）で評価しています。
統計検定準1級は、大学の基礎課程で学ぶ統計学より更に一歩踏み込んだ専門的な知識が求められます。
データ収集法、問題に応じた適切な分析手法の適応、またその結果から正しい理解が評価の対象となります。
2. 基本情報技術者試験、応用情報技術者試験
情報処理推進機構（IPA）が実施する国家試験。
基本情報技術者試験は、文字通り情報処理の技術者として、セキュリティ、データベースなど、ITに関連する知識＆スキルを評価する試験です。
応用情報技術者試験は、ネットワークやシステムの構築から、プロジェクトのマネジメントに関するより実践的で即戦力となる知識が求められます。
3. データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験も、上記の「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」
情報処理推進機構（IPA）が行っている国家試験です。
データベーススペシャリスト試験に合格するには、「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」、より深くデータベースに特化した知識と技術を有し、データの保守、管理、活用、システム開発、運用など幅広いスペシャリストとしての技量を有する必要があります。
4. オープンソースデータベース技術者認定試験（OSS-DB Exam）
特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）が実施する、オープンソースデータベースに関する技術力と知識を認定するIT技術者向けの試験です。
*オープンソースデータベースって何？
企業が扱うデータを管理、保守する為に、データベースを利用しています。
そのデータベースが無料で自由にアレンジができるソフトの事をオープン・ソースと言います。
SilverとGoldの2レベルがあり、Silverを保有している事を条件に、Goldの受験が可能になります。
認定の有効期間は5年間となり、更新が必要です。
どちらかというとエンジニア向けの資格ですが、近年、自社でアレンジができる、管理ができる（コストが抑えられる）という観点より、オープンソースデータベースを利用する企業が増えてきています。
そのため、データサイエンティストの業務として、不可欠なデータベースの設計→開発→導入→運用→抽出の基本的な技術を持っている事を示すよい認定試験と言えるでしょう。
5. Python 3 エンジニア認定データ分析試験
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定する、データ分析の基礎や文法を問う試験です。
Pythonは知名度＆人気度が急上昇中のプログラミング言語と言えます。
身近なものであればYouTube、Instagramから、機械学習、ディープラーニングなどの分野でよく使われています。
また、データサイエンティストとして欠かせないデータ分析に活用される言語の一つです。
特にユーザーの行動やアクセスなどの分析をPythonではより細かく行う事が出来ます。
6. G検定
G（ジェネラリスト）検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングに関する基礎的な知識を有し、活用ができる人材の認定資格です。
データサイエンティストとして、ディープラーニングに関する知識や活用方法を理解することは必須と言えます。
7. アクチュアリー資格試験（数学）
アクチュアリーは日本語で「保険数理士」「保険数理人」とも訳され、確率や統計学などの手法を用い、保険、年金などの分野で、不確かな将来のリスクや分析を扱うプロフェッショナルです。
公益社団法人日本アクチュアリー会が行っている資格試験の一次試験（基礎科目）内に、「数学」が含まれています。
データサイエンスで必要となる確率、統計などの数学的要素の知識が網羅されています。
まとめ
以上、7つの資格をご紹介いたしましたが、他にも多くの資格が存在します。
資格を持っているからと言って、全ての資格が実務に直結しているわけではありません。
ですが、データサイエンティストとして知識を広げ、技術を高めるモチベーションとして資格試験を使うのも良い手段と言えるのではないでしょうか。
