データサイエンティスト検定は意味がない？メリットや取得すべき人を解説

データ分析のスキルを習得するためには、データサイエンティスト検定（DS検定）をはじめとした資格の取得が有効です。しかし「データサイエンティスト検定を取得しても意味がないのでは」「本当にメリットがあるのか」と悩んでいる方も多いでしょう。

そこで、この記事ではデータサイエンティスト検定を取得するメリットについて解説します。取得すべき人の特徴やデータサイエンティスト検定を活かせる職業・職種も紹介するので、データ分析のスキルを身につけたい方は最後までご覧ください。

未経験からデータサイエンティストやAIエンジニアを目指したい方へ
データサイエンティスト検定（DS検定）が意味ないと言われる理由
データサイエンティスト検定（DS検定）を取得するメリット
データサイエンティスト検定（DS検定）の取得がおすすめな人
データサイエンティスト検定（DS検定）を活かせる職業・職種
データサイエンティスト検定（DS検定）を効果的に活用する方法
まとめ

未経験からデータサイエンティストやAIエンジニアを目指したい方へ

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データサイエンティスト検定（DS検定）が意味ないと言われる理由

データサイエンティスト検定（DS検定）が意味ないと言われる理由は、以下の通りです。

知名度が低いから
合格率が高めだから
似た資格が多いから
独占業務がないから
実務経験の方が重要だから

知名度が低いから

データサイエンティスト検定は2021年から開始された試験なので、他の資格と比べると知名度が低いです。そのため、多くの企業が検定の存在や価値を認識しておらず、資格を取得しても評価されないと感じることもあるでしょう。

実際に求人情報を確認すると、データサイエンティスト検定を必須としている企業は少ないため、他の認知度が高い資格に比べて重視されないことが多いです。

合格率が高めだから

データサイエンティスト検定は合格率40%と比較的高いため、誰でも簡単に取得できる資格と思われがちです。資格試験の中には数時間テキストで勉強をしただけで、簡単に取得できる資格もあります。

しかし、データサイエンティスト検定は現役のデータサイエンティストや経済学部・数学科出身者が受験しているため、求められる知識は決して低くありません。ただ、就職や転職では企業の採用担当者が資格の知名度や合格率でスキルを判断する可能性もあるため、資格を取得しても期待するような評価を得られない可能性があります。

似た資格が多いから

データサイエンティスト関連の資格は他にもあるため、知名度が高い資格と比べると評価されにくい場合もあります。例えば、データサイエンティスト検定は統計学の知識が求められますが、同じく統計学の知識を問う資格として統計検定があります。

統計検定は2011年に開始しているため、データサイエンティスト検定と比べると知名度が高く、統計検定の方が評価されることも少なくありません。また、AI関連の資格には2017年に開始されたG検定もあります。このように、知名度が高い関連資格がいくつもあるため、あえてデータサイエンティスト検定を受ける必要がないと考えている人もいます。

独占業務がないから

データサイエンティスト検定には独占業務がないため、資格を持っていなくても同様の業務を行えます。例えば、医師や弁護士は資格を持っていなければ業務を行えないため、資格取得の有無が重視されます。

しかし、独占業務がない資格に関しては、必ずしも有資格者を採用する必要がないため、価値が低く見積もられることもあります。

実務経験の方が重要だから

データサイエンスの分野では、資格よりも実務経験や実績が重視される傾向があるため、資格の存在意義が薄れてしまいます。例えば、企業はデータサイエンティストを採用する際には、実際にプロジェクトを成功させた経験や具体的な実績を重視する傾向があります。

そのため、資格を取ったからといって高確率で就職や転職ができるわけではなく、資格取得よりも実務経験を積むことに力を入れる人も少なくありません。

データサイエンティスト検定（DS検定）を取得するメリット

意味がないと言われるデータサイエンティスト検定（DS検定）ですが、取得すると以下のようなメリットがあります。

スキルの証明になる
データ分析の基礎知識を習得できる
実務を効率化できる

スキルの証明になる

データサイエンティスト検定を取得することで、データサイエンスに関する一定の知識を有していることを客観的に示すことが可能です。データサイエンスの実務経験がない場合でも基礎知識があると評価されるため、初心者から就職や転職をする際に役立ちます。

また、未経験から資格を取得することで、他の候補者との差別化や自主的に学習するモチベーションの高さをアピールする効果も期待できます。

データ分析の基礎知識を習得できる

資格を取得することで、データサイエンスに関する基礎的な理論や技術を体系的に学べます。例えば、統計学や機械学習の基本的な概念、データの前処理や可視化の方法など、データ分析に必要な知識を幅広く身につけられます。

そのため、資格取得により実務に直結する知識を身に付けることで、就職や転職後に早期に活躍することが可能です。

実務を効率化できる

資格取得で学んだ知識を活用することで、日常業務を効率化できます。例えば、大量のデータを迅速に処理し、意味のある情報を抽出する能力を身に付けることで、業務に必要な情報収集を短時間で終えられます。

また、検定で学んだ手法を用いて業務の問題点を発見し、改善点を提案することで、日々のプロジェクトを効率的に進めることが可能です。そのため、データサイエンティストとして就職や転職をしなくても、資格取得で学んだことを仕事に活かして、キャリアアップや社内評価の向上に繋げられます。

データサイエンティスト検定（DS検定）の取得がおすすめな人

これらに当てはまる人は、データサイエンティスト検定（DS検定）を活かせる可能性が高いです。

データ分析に強い関心がある人
仕事の生産性を上げたい人
IT業界でキャリアを積みたい人

データ分析に強い関心がある人

膨大なデータから有益な情報を抽出し、意思決定に役立てるための技術や知識を学びたい人は、データサイエンティスト検定を活かせる可能性が高いです。例えば、企業のマーケティング部門で働いていて、消費者の購買行動を分析して効果的なプロモーション戦略を立案したいと考えている場合、資格の内容が非常に役立ちます。

そのため、データ分析を学ぶ理由がはっきりしている人は、データサイエンティスト検定を取得するメリットが大きいといえます。

仕事の生産性を上げたい人

データ分析を学ぶことで業務を効率化し、迅速な意思決定ができるようになります。例えば、データから業務プロセスの改善点を見つけ出し、無駄を省くことで生産性を向上させられます。

また、データにもとづいた根拠のある判断をすることで、プロジェクトや交渉の成功率を高めることが可能です。そのため、データサイエンスの業務に従事したい人だけでなく、仕事の生産性を高めたいと考えている人にもおすすめの資格です。

IT業界でキャリアを積みたい人

AIやDXの進展によりデータ活用の重要性が増し、年々データサイエンティストの需要が高まっています。そのため、資格取得で基礎知識を身につけてデータサイエンティストとして就職・転職することで、市場価値の高いIT人材になることが可能です。

IT業界はもちろん、製造業や農業、医療業界などのあらゆる業界でデータ分析が活用され始めているため、他業界への転職も有利に進められます。また、データサイエンティストだけでなく、データアナリストやマーケターなどの職種にも必要なスキルを身につけられるため、キャリアアップを考えている人におすすめの資格です。

データサイエンティスト検定（DS検定）を活かせる職業・職種

以下の職業・職種に就いている方は、データサイエンティスト検定（DS検定）を活かせる可能性が高いです。

データアナリスト
エンジニア
コンサルタント
マーケティング担当者
人事担当者
マネージャー
経営者
学生

データアナリスト

データを分析して企業の意思決定を支援するデータアナリストは、資格取得で学んだ知識を直接業務に活かすことが可能です。例えば、マーケティング部門でキャンペーンの効果を分析し、次回のキャンペーン戦略を立てる際に、過去のデータをもとに最適な施策を提案することが求められます。この際、資格取得で基礎的なデータ分析の知識やデータの見方を身につけておくことで、スムーズに業務を進められます。

エンジニア

エンジニアはシステムの設計開発だけでなく、データの取り扱いも頻繁に行います。例えば、Webアプリケーションの開発では、ユーザーの行動データを収集し、そのデータをもとに機能改善や新機能の追加を行うことが重要です。また、データの効果的な処理方法やデータベースの設計など、データの取り扱いに関する知識が不可欠な職種なので、資格取得で学んだ内容をすぐに活かせます。

コンサルタント

コンサルタントはクライアント企業の課題を解決するために、データにもとづいた戦略提案を行います。例えば、売上が伸び悩んでいる企業に対してデータを分析を行い、どの顧客層にアプローチすべきか、効果的なマーケティング方法を提案することが求められます。また、コンサルタントはクライアントの現状をデータで可視化し、具体的な改善策を提示する能力が必要になるため、データ分析の知見を活かしやすいです。

マーケティング担当者

マーケティング担当者は、データを分析して効果的なマーケティング戦略を立案する役割を担っています。例えば、データにもとづいて広告の効果を測定し、キャンペーンの改善点を明確にすることで、マーケティングの効果を最大化することが可能です。さらに、データを活用することで顧客ニーズに合った商品やサービスを開発しやすくなるため、データ分析のスキルが活かせる職業の1つといえます。

人事担当者

人事担当者が主に行う採用活動や社員の評価などは、データ分析を活用することで効率化が図れます。例えば、社員の勤務状況や実績を分析して優秀な人材の特徴を把握し、採用基準を見直すことで、より優れた人材を獲得できるようになります。さらに、データを活用して研修の効果を測定し、社員のスキルアップに繋がる最適な育成プログラムを設計することが可能です。

マネージャー

マネージャーは、チームやプロジェクトの成果を最大化するために、データにもとづいた意思決定を行う必要があります。例えば、売上データや顧客フィードバックを分析し、業務プロセスの改善点を特定することが求められます。また、データを活用したパフォーマンス評価を行うことで、チームメンバーの強みや弱みを理解し、適切な指導やサポートをすることが可能です。

経営者

経営者は企業の戦略を策定し、組織全体の方向性を示す役割を担っています。そのため、市場データや競合分析にもとづいた戦略的な意思決定を行うことが多く、データ分析の知識が直接役立ちます。さらに、財務データを分析することで、経費削減や売り上げ向上の施策を見直すことが可能です。

学生

社会人だけでなく、学生もデータサイエンティスト検定を取得するのがおすすめです。例えば、データ分析の知識を持っていることで、大学での研究や実験でより深い洞察を得られるようになります。また、データサイエンティスト検定を取得することで、データ分析の基礎的なスキルがあることを証明できるため、さまざまな業界・職種で就職を有利に進められます。

データサイエンティスト検定（DS検定）を効果的に活用する方法

データサイエンティスト検定（DS検定）を最大限に活用したい方は、以下の方法を実践するのがおすすめです。

実際にデータ分析をする
講座に参加する
コミュニティに参加する
関連資格に挑戦する

実際にデータ分析をする

検定で学んだ知識やスキルを活かしてデータ分析をすると、経験を積みながら理解を深めることが可能です。例えば、職場で扱うデータを分析して新たな洞察を得たり、日常業務の単純作業を効率化するプログラムを作成したりすることで、効果的に実務スキルを向上させられます。

また、データ分析の結果や開発したプログラムをもとに業務改善案を考えることで、社内での評価が高まり、理想のキャリアを築きやすくなる効果も期待できます。

講座に参加する

データ分析に関する講座やセミナーに参加し、最新のデータ分析技術や各業界のトレンドなどを学ぶことで、より市場価値の高い人材になれます。例えば、現役のデータサイエンティストによるデータ分析講座を受講することで、資格では得られない知識やスキルを習得することが可能です。

また、他社のAI導入事例や失敗談を聞くことで、勉強した内容を実務に取り入れやすくなり、スムーズに業務を改善できるようになります。

コミュニティに参加する

データサイエンティストのコミュニティに参加することで、業界や職種の違う人たちのつながり、知識や経験を共有できます。例えば、データサイエンティスト検定に合格して「データサイエンティスト協会」に入会すると、イベントを通じて分析やデータ活用に関わる個人・法人とコミュニケーションが取れます。

現役のデータサイエンティストや他業界のエンジニアと質問や相談をすることで、自分が学ぶべき分野や今後のキャリアを明確にすることが可能です。そのため、資格を取得したら積極的にコミュニティに参加して、多くの方と交流してみましょう。

まとめ

この記事では、データサイエンティスト検定（DS検定）を取得するメリットや取得すべき人について解説しました。データサイエンティスト検定を取得することで、データ分析に必要な統計学や機械学習などの知識を習得できます。

また、一定の知識を習得していることを証明できるので、就職や転職を有利に進めることが可能です。そのため、データ分析に興味がある方は、データサイエンティスト検定の取得を検討してみましょう。

できるだけ効率よくデータ分析のスキルを身につけたいと思っている方は、プログラミングスクールを活用するのがおすすめです。例えば、AI特化型プログラミングスクール「AI Academy Bootcamp」では、第一線で活躍する現役のデータサイエンティストが講師を務めているため、実務に必要な知識を体系的に学べます。

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