データサイエンティストになるための資格取得の順序は、まず基礎知識を固め、その後に実務的な分析スキルを深めるように進めるのがおすすめです。以下は、一般的なおすすめの資格取得のステップです。
ステップ 1：基礎知識の資格
目標：ITの基礎知識とデータ分析の基礎スキルを習得する。
- 基本情報技術者試験（日本）
- ITの基礎知識やプログラミングに関する理解を深める国家資格です。データサイエンスに特化していないものの、データ処理やアルゴリズムの基礎を学ぶのに役立ちます。
- CompTIA Data+
- データの基本概念（データの収集、可視化、分析プロセス）を学ぶことができるため、初心者がデータサイエンスの道に入るための第一歩として適しています。
ステップ 2：中級レベルの資格
目標：データ分析、統計学、SQLなど実践的なスキルを取得し、データサイエンスに求められる実務スキルを習得する。
- Google Data Analytics Professional Certificate
- データの収集、処理、分析、可視化に関するスキルを実際にプロジェクトを通じて学べます。特に初心者から中級者にかけてのスキルアップに役立ちます。
- Certified Analytics Professional (CAP)
- 統計、モデリング、データ分析のプロセスを学べる資格で、実務経験も推奨されています。ビジネスでのデータ活用に必要な知識を得られるため、実践的なデータサイエンティストを目指す人に適しています。
ステップ 3：上級レベルの資格
目標：高度なデータサイエンススキル（機械学習、ビッグデータ、クラウド環境）を取得し、実務での応用力を高める。
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- Azureプラットフォームを用いたデータサイエンスのスキルを学ぶ資格です。クラウド上でのデータ処理やモデル構築を実務で活用できるようになるため、クラウド技術が求められる職場には特に有利です。
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
- 機械学習や深層学習に特化し、AWSプラットフォームでのモデル構築と運用に関する知識を深められます。大規模なデータを扱う企業に向けたスキルであり、データサイエンティストとして高度な専門知識を証明できます。
- Certified Data Scientist (CDS) by DASCA
- 統計学、データマイニング、機械学習などの幅広いスキルを証明する資格で、高度なデータサイエンティストを目指す方に適しています。
ステップ 4：専門分野の資格（必要に応じて）
データサイエンスの応用範囲に応じて、特定の分野に特化した資格を取ることも考慮できます。
- TensorFlow Developer Certificate（機械学習に特化）
- SAS Certified Advanced Analytics Professional（統計解析に特化）
- Tableau Desktop Specialist（データ可視化に特化）
まとめ
- 基礎知識の資格（CompTIA Data+ など）で土台を固める
- 中級資格（Google Data Analytics、CAPなど）で実務スキルを磨く
- 上級資格（Microsoft Azure Data Scientist、AWS Machine Learningなど）で専門知識を証明する