データ分析に必要な資格とは？！
結論をいうと、データ分析に必要な資格というのはないです。
この資格がないとデータ分析ができないということはないですからね。
ただ、資格を取得するためには勉強しなけばいけませんし、勉強した結果、知識をつけることができます。
データ分析エンジニアの職種で就職しようとする際にも、資格があることで最低限これだけの知識があると示すことができ、アピールになります。
というわけで今回は、データ分析に役立つ資格を紹介したいと思います。
まず、一つ目は基本情報技術者試験です。
基本情報技術者試験は午前の部と午後の部の二部制の試験となっています。
実は午前、午後の試験共にデータ分析を意識した出題傾向に変わってきています。
午前試験では、数学の出題比率が上がっています。
具体的に出題される数学は、
・線形代数
・確率統計
などです。
文系の人にとっては少し大変になりますが、難易度が高い数学が出題されるわけではないので、根気強く勉強するしかないですね。
午後の試験ではプログラミング言語を選択する問題で変更がありました。
元々あったCOBOLが廃止されて、新しくPythonが追加されました。
Pythonはデータ分析を行う上での代表的なプログラミング言語です。
こういった点を見てみると、基本情報技術者試験は全体的にデータ分析を意識して作られるようになったのがわかると思います。
二つ目はPython 3 エンジニア認定データ分析試験です。
元々、Python 3 エンジニア認定基礎試験というものがあったのですが、新たに上記の試験が追加されました。
これも、最近のデータ分析の需要に応じて試験が作られたのだと思います。
内容は、
・データエンジニアの役割
・Pythonと環境
・数学の基礎
・ライブラリによる分析実践
などです。
いずれの項目もデータ分析に必須の項目です。
なので、勉強した成果を試す試験にちょうど良いでしょう。
三つ目は統計検定です。
統計検定は、日本統計学会が認定する統計学に関する知識や活用力を評価する資格試験です。
統計検定の勉強すれば、基本的な統計情報を読み取れるようになるでしょう。
この数値や表、グラフが何を示しているのかを読み取れるようになります。
統計検定は4級から1級までありますが、データ分析をする人は、2級を目指すと良いと思います。
2級は大学教養程度の統計学です。
大学の統計学なので、高校数学の基礎が分からないと少し大変かもしれません。
微分積分なども必要なので、自分は文系でわからないという人は一から勉強しましょう。
どう勉強したら良いかわからない人もいると思うので、書籍を紹介しておきます。
→統計検定対策の参考書
2級であれば、ここのリンクの統計検定２級対応「統計学基礎」をまず、しっかり勉強しましょう。
これを完璧にした後、リンクの統計検定２級公式問題集に取り組んで試験対策すれば、合格できる可能性はかなり高くなると思います。
ただ、これらの２冊の参考書は受験者の大体が勉強していると思います。
なので、最低限これだけは勉強いておいてほしいです。
データ分析だけにとどまらず、データサイエンティストを目指す人は、準1級以上を取得できるように頑張ってほしいです。
実は、準1級の内容は「統計学の活用力 ― データサイエンスの基礎知識」とされていて、あくまで基礎知識といっています。
データサイエンティストは高度なレベルを要求されるので、より高いレベルを目指している人は、準1級以上にもチャレンジしてみてください。
最後に紹介する資格はG検定・E資格です。
G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催するAI技術に関する試験です。
事業を活用する人材（ジェネラリスト）用のG検定とエンジニア向けのE資格があります。
実は、E資格の受験をするためには、ディープラーニング協会が指定する認定プログラムの講座を受講する必要があります。
なので、結構お金がかかってしまいますが、取得できれば知識の証明にもなりますし、データ分析に対する意欲も証明できるでしょう。
E資格の試験内容は以下です。
・応用数学（線形代数，確率・統計，情報理論）
・機械学習の全般
・深層学習の全般
G検定は参考書があったり、過去問が公開されていたりします。
→G検定対応の参考書
ただ、E資格はこれといった参考書がないので、認定プログラムの講座でしっかり勉強しておくことが大切です。
以上がデータ分析に役立つ資格の紹介でした。
それぞれ、しっかり対策しないと取得できないものなので、データ分析初学者の人にとっては大変なことも多いと思いますが、着々と勉強してきましょう。
これらの資格を取っていくと相乗効果で知識も高まっていくと思います。
一つずつ取っていくことで、知識の高まりを実感できると思います。
データ分析を仕事としている人、これからデータ分析をしたい人、
さまざまな人がいると思いますが、今回ご紹介した内容が役に立てばうれしく思います。
