「データサイエンティスト」という言葉には、どこか特別感があります。一方で、実際の職場ではデータサイエンス専業ではなく、業務の一部としてデータを扱っている人の方が圧倒的に多いのではないでしょうか。そんな立場の人にとって、データサイエンティスト検定は意味のある資格なのか。
私は非IT職として働きながら、普段の業務でデータ分析や数値を使った説明を行っています。本記事では、実際に受験して得たスコアと体感難易度をもとに、データサイエンティスト検定が「意味ある資格」なのかを正直に整理します。
データサイエンティスト検定とは
データサイエンティスト検定は、データ活用に必要な知識を幅広く問う民間資格です。特徴は、単一分野に特化していない点にあります。
試験は大きく以下の3分野で構成されています。
- データサイエンス分野
- データエンジニアリング分野
- ビジネス分野
統計や数学だけでなく、データをどう扱い、どうビジネスに活かすかまで含めて評価するのが目的です。そのため、エンジニア向けというよりは「データに関わるビジネスパーソン全般」を対象にした検定と言えます。
データサイエンス専業ではないが、業務でデータは扱う
私自身はデータサイエンティスト専業ではありません。ただ、日常業務の中で以下のようなことは行っています。
- 数値データを集計して傾向を見る
- グラフや資料にまとめて説明する
- 感覚ではなくデータを根拠に判断する
このように「データを使う側」の立場です。プログラムを書くわけでも、モデルを構築するわけでもありませんが、データを理解できないと仕事が回らない。その中間的な立場で、この検定を受けました。
実際の結果とスコア内訳
結果は以下の通りでした。
- 総合スコア：86.0%
- データサイエンス分野：87%
- データエンジニアリング分野：82%
- ビジネス分野：88%
高得点を狙ったというより、「どの分野が理解しやすく、どこが難しいか」を体感することが目的でした。このスコアからも分かる通り、分野ごとに難易度の感じ方には差があります。
分野別に見た正直なレビュー
データサイエンス分野｜数学的基礎があれば対応可能
この分野は、統計や分析の考え方が中心です。数式をゴリゴリ解くというより、「平均・分散・相関とは何か」「どんな場面で使うか」といった理解が問われます。
高校〜大学初級レベルの数学的知識があれば、非ITでも十分対応可能だと感じました。実務でデータを見る機会がある人なら、「ああ、これはあの場面の話か」と結びつきやすく、意味のある分野だと思います。
AI分野について｜G検定との相性が良い
AIや機械学習に関する考え方は、G検定と出題範囲がかなり重なります。すでにG検定を取得している場合、用語や前提知識で詰まることはほとんどありません。
逆に言えば、G検定を取っていない場合はやや抽象的に感じるかもしれません。順番としては、G検定→データサイエンティスト検定の方が心理的ハードルは低いと感じました。
データエンジニアリング分野｜非ITには一番難しい
正直に言うと、非ITにとって最も難しく感じたのがこの分野です。
データ基盤、処理の流れ、システム構成など、IT寄りの内容が多く、「言葉は知っているが実感がない」という状態になりがちでした。
点数は取れても、腹落ちして理解できたかというと別問題です。この分野については、非ITが苦戦しやすいと感じました。
ビジネス分野｜最も取り組みやすい
ビジネス分野は、一般的な業務経験があれば理解しやすい内容です。
データをどう意思決定に使うか、どんな視点で見るべきかといった話が中心で、G検定のビジネス寄りの内容とも重なります。
非ITでも違和感が少なく、最もスコアが取りやすい分野でした。
データサイエンティスト検定が「意味ある人」
この検定が特に意味を持つのは、IT系エンジニアとビジネスの懸け橋になる立場の人だと感じています。
例えば、
- エンジニアと要件をすり合わせる役割
- データ分析結果を業務に落とし込む役割
- IT用語とビジネス用語の翻訳役
こうしたポジションでは、「コードは書けないが、話は分かる」ことが重要です。
データサイエンティスト検定は、エンジニア視点とビジネス視点の両方を最低限理解している証明になります。専門家になるための資格ではありませんが、会話の共通言語を持つための資格としては非常に有効です。
逆に、意味が薄いと感じる人
一方で、以下のような目的だと期待外れになる可能性があります。
- この資格だけでエンジニア転職を狙う
- 肩書き目的で実務に活かす気がない
- データサイエンティスト専業を目指している
名前のインパクトに期待しすぎると、「思ったほど評価されない」と感じるかもしれません。
ITパスポート・G検定との位置づけ
ITパスポートはIT全体の入口、G検定はAI分野の理解、データサイエンティスト検定はその中間に位置します。
順番としては、ITパスポート → G検定 → データサイエンティスト検定が、非ITには取り組みやすい流れだと感じました。
結論｜意味があるかは立ち位置次第
データサイエンティスト検定は、誰にでも勧められる資格ではありません。しかし、データを使う実務に関わり、ITとビジネスの間に立つ人にとっては意味のある資格です。
専門家になるためではなく、「理解できる人」になるための検定。その位置づけを理解した上で受けるなら、十分に価値はあると感じています。
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データ系資格を取得したあとのステップアップについても記事にしてます。
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