記事の監修者
1000万PVを超える新規メディアの立ち上げを開発責任者として行う。株式会社ウィルゲートを退社後、民泊の運用代行業者のTwistを設立し上場企業に売却。2016年株式会社Market Drive（現テックアイエス）を設立し、取締役副社長に就任。200万ダウンロードを超えるアプリを開発。現在はプログラミングスクールのカリキュラム制作も担当。現場でのエンジニアリングと経営の両面を支えている。
データサイエンティスト向け資格の一覧
データサイエンティスト向けの資格がいろいろな認定機関から出ています。
資格はさまざまな面で役立つので勉強に合わせての取得を検討してみてください。
特にpython系の資格は比較的難易度も抑えられているので挑戦してみましょう。
Python3 エンジニア認定基礎試験
Python3 エンジニア認定基礎試験には、Pythonに関する基礎概念や文法とそれらを応用した計算や処理の挙動について出題されます。
Pythonの便利さを理解し、正しく利用できるために必要な知識やスキルを測定することが理念です。
Python3エンジニア認定データ分析試験
データ分析試験は、基礎試験の知識を既に所有している前提で、機械学習の活用を含めた、分析業務に特化したライブラリ、そして分析業務に頻繁に使われるプログラミング環境の使い方について主に問われます。
G検定
ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する民間資格です。
E資格
ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する民間資格です。
データサイエンティスト検定™リテラシーレベル
データサイエンティストに必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力についてそれぞれ見習いレベルの実務能力や知識、また、数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの実力を有していることを証明することができます。
データサイエンス数学ストラテジスト(中級)
データサイエンスの基盤となる基礎的な数学（確率統計・線形代数・微積分）と実践的な数学（機械学習系・アルゴリズム系・ビジネス系数学）の2つを合わせて体系化したデータサイエンス数学に関する知識とそれを活用できるコンサルティング力を兼ね備えた専門家として、一定の水準に達した方を認定するもの
データサイエンス数学ストラテジスト(上級)
データサイエンスの基盤となる基礎的な数学（確率統計・線形代数・微積分）と実践的な数学（機械学習系・アルゴリズム系・ビジネス系数学）の2つを合わせて体系化したデータサイエンス数学に関する知識とそれを活用できるコンサルティング力を兼ね備えた専門家として、一定の水準に達した方を認定するもの
統計検定 データサイエンス基礎
具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、分析目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取り、当初の問題の解決のための解釈を行う一連の能力を「データサイエンス基礎」として評価・認証します。
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）
「データサイエンス基礎」を踏まえて、「データサイエンス発展」では大学教養レベルの一般的な内容について、CBT方式で評価・認証します。試験内容は、上記の数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセットに準拠します。
これによりデータサイエンスのスキルレベルを客観的に評価します。
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）
大学専門レベルでの高度な内容について、CBT方式で評価・認証します。試験内容は、上記の数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルのモデルカリキュラムを含むものとなります。
これによりデータサイエンスに関する専門的なスキルを客観的に評価します。
統計検定（１級、準１級、２級、３級、４級）
「統計検定」は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力は、仕事や研究をするための21世紀型スキルとして国際社会で広く認められています。
日本統計学会は、国際通用性のある統計活用能力の体系的な評価システムとして統計検定を開発し、様々な水準と内容で統計活用力を認定しています。
画像処理エンジニア検定
ベーシック 画像処理エンジニア検定は、画像処理分野の設計・開発に特化した検定です。
デジタル画像の処理についての知識を問われます。
画像処理の技術に関する基礎的な理解と、プログラミングなどに知識を利用する能力を測ります。
画像処理エンジニア検定 エキスパート
画像処理エンジニア検定は、画像処理分野の設計・開発に特化した検定です。
デジタル画像の処理についての知識を問われます。
画像処理の技術に関する専門的な理解と、ソフトウェアやハードウェア、システムの開発に知識を応用する能力を測ります。
さて、ここまでデータエイティストを目指す、もしくはデータサイエンティストとして就職する時などに役立つ資格についてご紹介しました。
もちろん、資格を持っているか持っていないかでは「持っている」方がいいです。
ただしそれ以上に、ご自身の実績やご自身で作ったシステムがあるとなお良いでしょう。
資格試験も大事ですが、ご自身の開発にも時間を使ってくださいね！
テックアイエスでは、自主制作までしっかりサポートし、転職のサポートも無料で行っています。
しっかり基礎から学習して活躍したい方は、ご相談くださいね！
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