データサイエンティストに必須!R言語の特徴とオススメ資格8選


R言語のおすすめ資格は何?
データサイエンティストはどんな職業?どうすればなれる?

ビッグデータを活用する上で大きな役割を果たすのが、データサイエンティストという職業。比較的新しい言語であるR言語を使う職業として注目されています。

データサイエンティストは、ITに関する知識はもちろん、数学、統計解析や機械学習、ビジネスまで、幅広い知識が必要な仕事です。

すべてを効率よく学ぶには、資格取得が一番の近道ではないでしょうか。

知識やスキルがあることの裏付けと客観的評価にもなるため、就職や転職、ステップアップの際に優位に働くことでしょう。

そこで今回は、データサイエンティストとして活躍したい方に向けて、オススメの資格を8つ、ご紹介します。

R言語の特徴やデータサイエンティストの仕事内容といった情報も盛り込んでいますので、キャリアアップ・キャリアチェンジを目指すなら、ぜひお役立てください!

R言語とは

R言語とは

引用元:The R Foundation https://www.r-project.org/

R言語は、科学者ロス・イハカ氏と、オークランド大学のロバート・ジェントルマンによって、1995年に開発された比較的新しい言語。S言語という言語をベースに開発されました。

R言語は、JavaやC#のようにあらゆるプログラムに対応できる汎用言語ではありません。

統計のデータ解析に特化しており、機械学習、ビジネスアナリスティクス、ビジネスインテリジェンス、マーケティングの分野で使われています。

実際、GoogleやFacebookではデータ解析にR言語を使っていると発表しています。

とはいえ、データ解析に関してR言語は便利なツールが非常に多いうえ高度な可視化ができるため、データサイエンティストにとっては必須の言語といえるでしょう。

R言語でできること

統計解析に長けているR言語でできることとして真っ先に挙げたいのは、機械学習、統計解析。

データ分析はもちろん、分析したデータを可視化し、意思決定をサポートするのに大いに役立っています。

また、売上予測や要因の分析、施策がどのような効果を及ぼしたのか結果を分析し検証するビジネスインテリジェンス(BI)やビジネスアナリスティクス(BA)として企業経営に浸透しており、最近ではビジネスの世界でも使われるようになっています。

R言語については、こちらの記事で徹底解説しています。できることについてもわかりやすく解説していますので、一読してみることをおすすめします!

【入門】R言語とは? 言語の特徴・できることを分かりやすく徹底解説
更新日 : 2020年5月12日

Pythonとの違い

Python

引用元:Python Software Foundation https://www.python.org/

R言語のほかにもう一つ、機械学習に使われる言語としてよく挙げられるのがPythonです。PythonとR言語の大きな違いは、習得しやすさにあると言えるでしょう。

Pythonは、初心者でも習得しやすいようシンプルな文法で構成されています。

一方、R言語は実用去れ始めたばかりで研究者向けの言語であるというイメージは拭えません。

そのため日本語でのリソースが少なく、不明点は英語のリソースを調べなくてはならず、学習のハードルが高いのです。

R言語とPython、どちらから学ぶべきかは、こちらの記事で詳しく説明しています。どちらを学ぼうか迷っているなら、ぜひ読んでみて下さい。

【R言語とPython】初心者はどちらを学ぶべきか徹底比較
更新日 : 2020年10月1日

R言語が役立つ職業「データサイエンティスト」とは?

データサイエンティストがどんな職業なのでしょうか?データサイエンティスト協会の定款第2条では

データサイエンティスト(分析人材)とは、高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化(ビッグデータ化)するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者を言う。

引用元:一般社団法人データサイエンティスト協会 https://www.datascientist.or.jp/about/statute/

としています。

データサイエンティストとは、データ分析や統計技術を元にしてビジネスに貢献する人のことを指します。

ビッグデータという言葉が一般化している今、データアナリティクスへの関心は高まる一方です。

比例して、データサイエンティストのニーズも高まっています。

ところが、R言語は習得が難しい上、専門的かつ高度な知識やスキルが求められるため、人材の育成が追いつかず、データサイエンティストは不足傾向が続いています。

データサイエンティストを目指すなら取得しておきたい資格8選

この項目では、データサイエンティストを目指すなら取得しておきたい資格を8つ、ご紹介します。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験

引用元:IPA 情報処理推進機構 https://www.jitec.ipa.go.jp/

情報処理技術者試験は、IT系で唯一の経済産業省が認定する国家資格です。

情報技術の背景として知っておくべき原理や基礎的な技能について、幅広い知識を問う試験です。

試験には難易度に応じてレベル1〜4があり、自分のレベルに合った試験を受験します。

基礎となる基本情報技術者試験は、情報の基礎理論をはじめ、データベースに関する知識、プロジェクトマネジメントまで幅広い範囲を体系的に学べるため、データサイエンティストに限らずIT業界に身を置きたいなら、ぜひ取得しておきたい資格です。

試験は午前と午後に実施しますが、特に難関と言われているのが午後のプログラミング言語の選択問題です。

アセンブラ、C言語、Java、Python、表計算から選びますが、データサイエンティストを目指すなら、シンプルで習得Pythonを選ぶことをおすすめします。

データスペシャリスト試験

データスペシャリスト試験

引用元:IPA 情報処理推進機構 https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

データスペシャリスト試験は、基本情報技術者試験と同じく経済産業省が認定する国家資格です。

主にデータベースの設計や管理に特化した試験で、システム開発の上流工程で求められるスキルが重視されているため、データアーキテクトとしてスキル認定を受けられます。

難易度が非常に高い試験として知られ、情報処理技術者試験の中でも最難関のレベル4となっています。

ITストラテジスト

ITストラテジスト

引用元:IPA 情報処理推進機構 https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/st.html

ITストラテジストは、上記2つの資格と同じく経済産業省が認定する国家資格です。

IT選択策定に関する資格で、情報技術や経営支援などの知識・スキルが求められます。

データスペシャリスト試験同様、難易度が非常に高い試験として知られています。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が運営するベンダー資格です。

資格には下からBronze(ブロンズ)、Silver(シルバー)、Gold(ゴールド)、Platinum(プラチナ)の4つがあり、ブロンズから取得していく必要があります。

オラクルデータベースを扱うために必要な知識とスキルがあるかが試され、認定されれば、データベースの管理・運用、SQLのスキルがあると認められます。

いずれも、データサイエンティストとして働く上で重要なスキル。ORACLE MASTERに認定されればそれらのスキルがあることの証明となります。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験

引用元:OSS-DB https://oss-db.jp/

OSS-DB技術者認定試験は、特定非営利活動法人LPI-Japanが認定するIT技術者認定資格です。

試験にはデータベース管理やアプリケーションの設計・開発に関連する内容を含みます。

OSS-DBのスキルは、ビッグデータやデータ分析、ディープラーニングと密接に関わりがあります。

そのため、データベースのスペシャリストとしての資格と言えるでしょう。

資格にはSilverとGoldがあり、Silverは基本的なデータベースに関する知識が問われ、Goldは大規模データベースシステムの改善やコンサルティングと言った商用に使える問題が出題されます。

現在、企業のニーズに合う適切なデータベースシステムを提案できる人材へのニーズが高まっています。そういった意味で、OSS-DBの取得は転職やキャリアアップの際に大いに役立つことでしょう。

統計検定

統計検定

引用元:統計検定 https://www.toukei-kentei.jp/

統計検定はその名の通り、データ分析や統計学に関する知識を問う全国統一試験です。

データ等を客観的かつ科学的に分析し喀血する能力が求められます。1〜4級があり、強みになるのは2級以上と言われています。

G検定・E資格

G検定・E資格

引用元:日本ディープラーニング協会 https://www.jdla.org/certificate/

G検定・E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催する、人工知能(AI)に関する検定および資格です。

G検定は事業を活用する人材=ジェネラリスト向けのディープラーニング検定で、E資格はエンジニアのためのディープラーニング検定です。

G検定は受験資格に制限がありませんが、E資格はJDLA認定プログラムを試験日の2年以内に修了している人が受験できます。

データサイエンティストにとって必要なディープラーニングや機械学習に必要なスキルを対外的に示したい方には欠かせない資格の一つです。

Python試験

Python試験

引用元:Pythonエンジニア育成推進協会 https://www.pythonic-exam.com/exam

Python試験とは、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する民間資格です。

資格には、Python3エンジニア認定基礎試験Python3エンジニア認定データ分析試験と2つの区分があります。

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの文法や基礎知識について問う試験。Python3エンジニア認定データ分析試験は、2020年春にスタートしたばかりの資格試験です。

Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う内容のため、データサイエンティストを目指すなら後者を取得したいところです。

資格の実施時期や受験資格については、こちらの一覧で確認を。

資格名 区分 実施時期 受験資格
情報処理技術者試験 国家資格 春期および秋期 特になし
データスペシャリスト試験 国家資格 春期 特になし
ITストラテジスト 国家資格 秋期 特になし
ORACLE MASTER ベンダー資格 通年(CBT方式) Bronzeからステップアップ
OSS-DB ベンダー資格 通年(CBT方式) Silverからステップアップ
統計検定 全国統一試験 6・11月(1級は11月、準1級は6月のみ)。CBT方式も選べる 特になし
G検定・E資格 民間資格 年2〜3回 G検定は特になし。E資格はJDLA人知恵プログラムを試験日の2年以内に修了していること
Python試験 民間資格 通年(CBT方式) 特になし

また、役立つ資格やスキルについてはこちらの記事で紹介しています。ぜひこの記事と併せて読んでみて下さい。資格取得に向けての勉強方法も知られます!

データサイエンティストとは?仕事内容・年収・必要スキルから勉強法まで解説
更新日 : 2021年4月6日

データサイエンティストを目指すなら身につけておきたいスキル5選

データサイエンティストを目指すなら身につけておきたいスキル

データサイエンティストを目指すなら身につけておきたいスキル

知識の裏付けとして資格は大いに役立ちますが、データサイエンティストとして活躍するには一体どのようなスキルが役立つのか、知りたいですよね!

この項目では、データサイエンティストに求められるスキルを具体的に紹介していきます。

R言語やPythonのプログラミングスキル

なぜなら、データサイエンティストは統計を取るだけの職業ではありません。

ビッグデータを分析して運用するには、IT技術が必須。統計学はもちろん、R言語やPythonといったデータサイエンティストが日常の業務で使うプログラミング言語のプログラミングスキルは欠かせません。しっかり身につけておきましょう!

統計学に関する知識

ビッグデータなどの統計を元に、結果を分析し、ビジネスに運用するのがデータサイエンティストの仕事ですから、データサイエンティストにとって、統計学や数学に関する知識が必要です。

海外では大学院を卒業していないと話にならないと言われているほど、専門的で高いスキルが求められます。

データマイニング手法

データマイニング手法とは、データ分析に関する手法の一つ。

構造化されたデータベースから情報を抽出し、自動的にパターンや傾向を発見します。膨大なデータから有益な情報を採掘=マイニングするので、このように呼ばれています。

このデータマイニング手法も、データサイエンティストには必須のスキルです。

ロジカルシンキング

ロジカルシンキング

ロジカルシンキング

データサイエンティストは、分析した結果を基に、原因を究明しなければならないこともあります。

そんなとき、データや数字からわかることだけを分析するデータサイエンティストは、実際のビジネスの現場では通用しません。

そのためロジカルシンキング。多角的に分析・考察していく能力もデータサイエンティストに必要な能力です。

ビジネススキル

統計学に関する知識やIT技術がどんなに優れていても、ビジネススキルがなければ分析したデータを有効活用することは難しいでしょう。

データや分析結果をどうビジネスに活かすべきか判断する能力は、一見、データサイエンティストには不必要だと感じられますが、実はに非常に重要なスキルなのです。

まとめ

ディープラーニングや機械学習への関心とニーズが高まる中、それらに必要なR言語を扱えるエンジニアはもちろんR言語を役立てるデータサイエンティストはまだまだ少なく、明らかに人材不足。将来性も十分です。

数学や統計学に関する下地があるなら、データサイエンティストへの仲間入りを目指してみてはいかがでしょう?

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