データサイエンティストにおすすめな統計検定とは？現状や資格、学習方法について解説

データサイエンティストは現在、世界中で注目されている職種の1つであり、これからさらに注目を集める可能性があります。そんな、データサイエンティストに必要不可欠であるものが統計学です。また、統計学の知識を証明する統計検定という資格もあります。

そこで本記事では、データサイエンティストの現状や統計検定などの資格について解説していきます。

ぜひ参考にしてください。

データサイエンスとは

そもそもデータサイエンスとは、人工知能（AI）や統計、科学的方法、データ分析などの複数の方法を利用し、組み合わせてデータの解析を行うことを言い、データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。

データサイエンスの目的は、データの解析によって洗い出された情報をもとに新たな技術の開発や今ある技術を進化させ発展させることです。

そのため、データサイエンスの精度が向上すると、結果的に新たな技術や技術の進化、発展が期待できる可能性が高くなります。

データサイエンスを多く利用する現場の例を挙げると、大企業でのデータ分析やソフトウェア開発です。

企業でのデータ分析の言い方を変えると「データサイエンスをビジネスに利用している」ということです。

ビジネスでは多くのデータが必要であり、正しいデータサイエンスが行えると、結果としてビジネスの成功率も高まります。

そのため、ビジネスでデータサイエンスが利用されています。

また、ソフトウェア開発では今までの技術で開発したものを進化、発展させるために膨大なデータが必要不可欠です。

新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要になり、良質なデータの収集は良いソフトウェアの開発につながるため、ソフトウェア開発でデータサイエンスが利用されます。

その他にもデータサイエンスは多くの現場で利用されていることから、重要性がとても高いことがわかります。

特にデータサイエンスが重要な理由として、多くのツールが普及している現代、放置されているデータが多く、そのデータには良質なものも含まれます。

そのため、データを回収し利用するためにデータサイエンスが重要といわれています。

データサイエンティストの現状

2022年現在、新型コロナウイルスなどの未知のものが要因により、従来の生活がおくれないようになることもあります。

そんな中、未知のもののデータの分析や解析を行うデータサイエンスの重要性が高まっています。

また、データサイエンスの重要性が高まることと比例し、データサイエンティストの重要性も高くなっているのが現状です。

しかし、具体的な情報が少ないため、本当に重要性があるのかと思う方も多くいることでしょう。

そこで、データサイエンティストの現状を以下のことを中心に解説していきます。

それぞれ解説していきます。

年収

データサイエンティストの2022年7月現在の日本での平均年収は、約650万円と言われております。この数字を日本の平均年収と比較すると、日本の平均年収が約400万円と言われているため、比較的高い水準であることがわかります。

データサイエンティストの派遣社員・フリーランスの平均時給は約2,500円であり、平均時給も比較的高い水準であることがわかります。

そのため、データサイエンティストを年収の面で見ると、日本では現状、需要がある職業です。

また、データサイエンティストのアメリカでの平均年収は、約1,200万円と言われており、日本のデータサイエンティストの倍近くの年収を稼いでいることになります。

この数字からわかる通り、データサイエンティストは日本のみならず世界中で必要とされている職業です。

案件数

データサイエンティストには、企業に勤める正社員と企業に常駐して業務を行う、派遣社員・フリーランスが存在します。

正社員としてデータサイエンスを行う方は、企業が倒産などをしない限り、業務がなくなるということは考えにくいです。

一方で、企業に常駐して業務を行う、派遣社員・フリーランスのデータサイエンティストは、案件がなければ業務が行えないため、どのくらいの案件数があるのかが重要です。

現状日本では、多くの求人サイトがあり、多くの案件があります。

また、データサイエンティストの案件は月単位で契約されることが多く報酬も高い傾向があり、一度信頼してもらえるようになれば継続して案件をこなすことも可能になります。

そのため、正社員にならずあえて派遣社員・フリーランスといった道を選ぶ方もいます。

しかし、データサイエンティストになるためには、高度な専門的知識や技術が必要になり、派遣社員・フリーランスの場合、継続して契約してもらえないと職がなくなってしまうこともあるため、注意しましょう。

市場価値

データサイエンティストの市場価値は現状、高いです。

先ほど解説した年収と案件数を見ていただけるとわかると思いますが、データサイエンティストは年収が高く、案件数も多いです。

しかし、データサイエンティストになるためには、高度な専門的知識や技術が必要であり、なりたいからといって簡単になれるような職業ではありません。

そのため、市場で活躍できるデータサイエンティストが少なく、第一線で活躍できるデータサイエンティストが必要になっています。

このようなこともあり、データサイエンティストの市場価値は高く、今後とても重要な職業になる可能性が高いです。

将来性

データサイエンティストの将来性は2022年7月現在、高いと言えます。

しかし、技術の進化、発展により、AIがデータサイエンスを行える時代になってしまうと、データサイエンティストの需要は下がる可能性が高いです。

ただ、AIがデータサイエンスを行えるようになる時代はまだまだ先であり、現在データサイエンティストの人手不足が問題視されているため、将来性は高く、需要の高い職業であると言えます。

データサイエンティストに必要な知識・スキル

データサイエンティストは現状、市場価値の高い職業であり、人手不足が問題視されています。そのため、多くの方がデータサイエンスに興味を持ち、データサイエンティストになることで技術の進化、発展に貢献できます。

しかし、データサイエンティストになるためには、高度な専門的知識や技術が必要不可欠です。そこでここでは、データサイエンティストに必要な知識やスキルを解説していきます。

必要な知識・スキル

データサイエンティストに必要な知識は、統計学、情報工学、ビジネスの3点があげられます。

統計学

まず、統計学では、数学的知識とデータ分析の手法を学びます。

数学では、確率・統計、微分積分などの初心者向けのものはもちろん、アルゴリズムや解析モデルといった専門性の高い知識が必要です。

データサイエンティストになりたいと思っている方は、大学で解析学などが学べる学部に入ることがおすすめです。

データ分析の手法では、データを分析するために必要な統計処理や数理モデルの作成を行えるようになることが必要です。特に場面に応じた統計処理の使い分けができるようになるとさまざまなデータサイエンスを行えるようになります。

情報工学

次に、情報工学では、プログラミング言語やデータベース、ビッグデータの処理といったスキルが必要になります。

データサイエンスでは、プログラミング言語が必須であり、データ分析や収集などさまざまな場面でプログラミング言語を利用します。

特にデータサイエンスの現場で利用されている言語は、PythonやRといったものです。

データベースは、データ分析の環境構築や活用を行う際に必要になるものであり、要件やスケーラビリティといったものを考慮し、場面に応じたデータベースの選択を行える能力が必要になります。

ビッグデータの処理は、容量の大きなデータを扱う際に必要な知識であり、処理の方法によって作業の効率化をはかれます。

また、ビッグデータの処理は現在、発展している分野であるため、こまめに情報を仕入れ、学ぶことが重要です。

PythonやRに関する詳細な情報は以下の記事で解説しています。

データサイエンスに利用されるPythonとは？特徴や学習方法を解説データサイエンスについての基本的な知識。それに必要なスキル。そして用いられるプログラミング言語としてPythonを紹介。...

データサイエンスで利用されるR言語とは？特徴やPythonとの違いを解説データサイエンスで使用される言語としてR言語の特徴や学習法法を、Pythonとの違いを交えて紹介。...

ビジネス

最後に、ビジネスでは、データビジュアライゼーションや関連分野の理解といった知識が必要になります。

データビジュアライゼーションは、解析したデータをグラフや表にして可視化することであり、収集したデータを多くの方にわかりやすく理解してもらうためにとても重要な作業になります。

関連分野の理解は、データサイエンスをビジネスで応用する際、とても重要になることであり、分析するデータの仮説を立てる工程で必要になります。

そのため、データサイエンティストになるためには、データサイエンスだけを学ぶのではなく、かかわりのある多くのことを学ぶ必要があります。

データサイエンティストにおすすめの資格5選

データサイエンティストにおすすめな資格を5選紹介していきます。資格を取得することで企業へのアピールにつながるため、データサイエンティストになりたい方は取得を目指すことがおすすめです。

統計検定

引用：統計検定

統計検定は、統計学の知識やスキルを見極める試験になります。

統計検定では、4級から1級まであり、統計検定1級を所持していると、統計学をマスターしている証明にもなります。

そのため、統計学を学びながら統計検定の取得を目指すことがデータサイエンティストになるための近道です。

基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験

引用：情報処理推進機構

基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験は、IT系資格の中で唯一の国家資格です。

資格取得には、情報処理の基礎理論やプロジェクトマネジメント、データベースといったデータサイエンティストに必須な知識やスキルが必要になります。

応用情報技術者試験は、基本情報処理技術者試験の上級者向け資格になっており、高度な専門的知識やスキルが必要になります。

OSS-DB技術者認定試験

引用：OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、データベースの設計や開発、運用といった知識やスキルの試験です。OSS-DB技術者認定試験には、SilverとGoldの2つのレベルが用意されており、Goldは上級者向けの資格であり、Silverを取得しなければ受験できません。

オラクルマスター

引用：be an ORACLE MASTER – | オラクル認定資格制度

オラクルマスターは、オラクル社が運営、主催する民間資格であり、データベースの構築や運用、管理の概要、抽出といったものの試験になります。オラクルマスターは、4段階の試験レベルが設けられており、Bronze、Silver、Gold、Platinumの順に取得していく必要があります。

データスペシャリスト試験

引用：情報処理推進機構

データスペシャリスト試験は、データベースの設計や運用、管理に特化している国家資格になります。先ほど紹介した応用情報技術者試験のさらにレベルが高い試験であり、この資格を取得していると高度な専門的知識があるデータサイエンティストだと認められます。

データサイエンティストにおすすめの学習方法

データサイエンティストについて興味がある方は多いと思いますが、どのように学習すればよいのか悩んでいる方も多いと思います。

ここでは、データサイエンティストにおすすめの学習方法を解説していきます。

データサイエンティストにおすすめの学習方法は以下のステップで行うことです。

データサイエンスに興味を持つことから始め、データサイエンティストについて知り、まずは統計学の基礎から学びましょう。

このタイミングでPythonやRといったプログラミング言語の学習も併用して行う必要があります。

統計学の基礎が学べたら、それをPythonかRといったプログラミング言語を利用し、実装していきます。

続いて、機械学習を学び、再びPythonかRで実装します。

機械学習は奥が深く完全に理解しようとするととても時間がかかりますので、初めのほうは軽く学び実装するという工程を繰り返し行うようにして学んでいくと挫折をしないように学べるのでおすすめです。

機械学習での実装が完了したら、どのようにしてビジネスにデータサイエンスを導入するのか学びましょう。

ビジネスでデータサイエンスを活かせるデータサイエンティストにならなければ需要が高くないため、データサイエンティストとして食べていくことが困難になる可能性があり、このステップは念入りに行うことがおすすめです。

その後、データベースを学びましょう。特に「SQL」を利用できるようになることがとても重要です。

ここまで学べばデータサイエンティストについての基礎的な知識はついているはずなので、自分の適性のデータサイエンスを深く学び、資格の取得にチャレンジしてみてください。

最後に、データサイエンスは現在、急激に発展している分野でもあるため、日々の学習が必須になります。そのため、データサイエンティストは継続することがとても重要な職業です。

まとめ

本記事では、データサイエンティストの現状や統計検定などの資格について解説しました。データサイエンティストは現状、とても需要の高い職種であり、さまざまな資格が存在します。

データサイエンティストに興味がある方は、統計学やプログラミング言語、データベースについて学んでみてください。