データサイエンティストに関連する資格の難易度は、その資格が求めるスキルや知識の深さ、そして受験者の経験により大きく異なります。一般的なデータサイエンティスト関連の資格とその難易度について説明します。
1. 基本的なデータ分析系資格
- 基本情報技術者試験（日本）
難易度：中- 基本的なIT知識が求められる国家資格です。データ分析や統計学の基礎が含まれていますが、データサイエンスに特化していないため、比較的取り組みやすいです。
- CompTIA Data+
難易度：中- データの基礎を網羅する資格で、SQLやデータの可視化、分析プロセスに重点が置かれています。初心者向けですが、データサイエンスの基礎が試されます。
2. 中級のデータサイエンス資格
- Certified Analytics Professional（CAP）
難易度：中〜高- 統計、データモデリング、分析プロセスを中心にした資格で、実務経験も求められるため、中級レベルの知識が必要です。
- Google Data Analytics Professional Certificate
難易度：中- データ分析プロセスに関する基礎から実務までを網羅しており、Googleの提供するカリキュラムが魅力的です。初心者〜中級者向けです。
3. 上級のデータサイエンス資格
- Certified Data Scientist（CDS） by Data Science Council of America (DASCA)
難易度：高- 統計学、機械学習、データマイニングなど、データサイエンス全般の深い知識が求められるため、難易度は高いです。
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
難易度：高- Azureプラットフォームを用いたデータ分析スキルに特化しており、クラウド環境でのデータサイエンス知識が求められます。
- AWS Certified Machine Learning – Specialty
難易度：高- AWS環境での機械学習・深層学習に特化した資格です。機械学習モデルの開発や実装に関する知識が問われ、難易度は高めです。
難易度のポイント
資格の難易度は、データサイエンティストとして必要なスキル（プログラミング、統計学、機械学習、ビッグデータ処理等）の幅と深さによって変わります。多くの資格では実務経験が推奨または必要とされるため、資格取得を目指す場合はまず基礎的なデータ分析スキルやプログラミングスキル（特にPythonやRなど）を習得することが望ましいです。