【なんのため】データサイエンティスト検定が意味ない理由7選とメリットがヤバい

「データサイエンティスト検定は意味ない」「データサイエンティスト検定は無駄」

そんな声を耳にすることも多いですが、

「データサイエンティスト検定には、9割の人が知らないメリットがある」

という声も耳にすることもあります。一体どちらが正しいのでしょうか？気になりすぎたので独自のアンケート調査(n=100人)を行いました。

この記事ではデータサイエンティスト検定が意味ないと思う人の割合から噂の真偽に決着をつけ、経験者に聞いた意味ない理由・意味ある理由(メリット)・代わりになるもの・よくある質問と回答をご紹介します。

この記事は消費者庁や国民生活センター・厚生労働省の発信情報を参考にし、コンテンツ制作ポリシーに則り作成しています。

データサイエンティスト検定が意味ない7つの理由・口コミ・メリット

データサイエンティスト検定が意味ないと言われる理由は一体なんなのか、経験者100人に独自アンケート調査した結果をご紹介します。

データサイエンティスト検定意味ないと思う人の割合

データサイエンティスト検定が意味ないと思う人の割合は100人中45人です。

読者のあなたは多数派でしたか？少数派でしたか？

記事の続きで「意味ない派」「意味ある派」の理由・口コミをご紹介してるので見てみてください。

データサイエンティスト検定は意味ない派の理由・口コミ

「データサイエンティスト検定は意味ない」と答えた人に、その理由を聞いてみました。

データサイエンティスト検定は意味ある理由・メリット・口コミ

「データサイエンティスト検定は意味ある」と答えた人に、その理由を聞いてみました。

意味ないと思う人におすすめ！データサイエンティスト検定の代わり

意味ある派の意見を聞いても「データサイエンティスト検定は意味ない」と思う人のために、データサイエンティスト検定の代わりになるものをご紹介します。

きっと納得できる答えが見つかるので最後までご覧ください。以下がデータサイエンティスト検定経験者に聞いた代わりになるものです。

以上が代わりになるものです。

データサイエンティスト検定についてよくある質問【意味ない以外】

データサイエンティスト検定についてよくある質問をご紹介します。

データサイエンティスト検定の価値とは？

データサイエンティスト検定の価値は、自分のスキルを証明できることです。検定を取得することで、データ分析に関する知識や技術が一定のレベルにあることを証明できます。これにより就職や転職の際に有利になることは間違いありません。

さらに、データサイエンスの基本的な知識を体系的に学ぶことができます。検定の勉強を通じて、普段の仕事や研究に役立つ知識を身につけることができるのです。これにより、業務の効率化や新しいアイデアの発見にもつながります。

しかし、取得するだけでは実際の業務に役立てるには不足する場合もあります。実務経験が欠かせません。検定はあくまで基礎を証明するものなので、実際のデータ分析プロジェクトでの経験を積むことが重要です。

データサイエンティスト検定は履歴書に書けるか

データサイエンティスト検定は履歴書に書けます。検定を持っていることで、データサイエンスに関する基礎的な知識を持っていることをアピールすることができます。特に、データ分析やデータサイエンスが重要視される職場では、有利に働くでしょう。

しかし、検定だけでなく実務経験や他の関連資格も合わせて書くことが重要です。検定の価値をさらに高めるために、履歴書には具体的な実績やプロジェクトの経験なども詳しく書くことが望ましいです。

注意点として、検定を持っていることだけに頼らず、実際のスキルや知識を向上させる努力を怠らないことが大切です。検定はあくまでスタートラインであり、自己研鑽を続けることが重要です。

DS検定とG検定の違いは何か

DS検定とG検定の違いは、カバーする内容にあります。DS検定はデータサイエンスに焦点を当てています。データの分析手法や統計学的な手法、プログラミングの基礎など、データサイエンティストとして必要なスキルを幅広く学びます。

一方、G検定はAI（人工知能）に焦点を当てています。G検定では、AIの基本的な概念やアルゴリズム、実際のビジネスでの応用法などを学びます。AIの開発や利用に関する知識が中心となり、データサイエンスとは異なる領域です。

それぞれの検定に向けての勉強内容や目的が異なるため、自分のキャリア目標に合わせて選ぶことが大切です。どちらの検定も価値がありますが、目的に応じて適切な検定を選びましょう。

データサイエンティスト検定の難易度について

データサイエンティスト検定の難易度は、基礎的な知識から高度な応用まで幅広く問われるため、非常に高いと言えます。特に、PythonやRといったプログラミング言語への理解が求められることが多いです。また、統計学や機械学習の知識も必要になるため、専門的な学問に触れたことがない方にはハードルが高いです。

一方で、必要なスキルを習得するための教材やオンラインコースが充実しているため、時間をかけて勉強すれば合格が不可能ではありません。試験範囲を把握し、計画的に学習を進めることがポイントになります。また、実際の業務での実践経験があると、試験問題に対する理解が深まりやすくなります。

統計検定とデータサイエンティスト検定の違い

データサイエンティスト検定と統計検定の違いは、それぞれの試験が重視する内容とスキルにあります。統計検定は、主に統計学の基礎知識とその応用に焦点を当てており、データ分析や統計手法の理解が中心となります。高校数学レベルの知識から、大学数学レベルの高度な専門知識まで幅広くカバーしています。

一方、データサイエンティスト検定は、統計学に加えてプログラミングやデータエンジニアリングの技術も含まれています。PythonやRといったプログラミング言語の理解や、データベースの操作、機械学習の基本的なアルゴリズム理解も求められます。そのため、ITスキルを持つ人には向いていますが、純粋に統計学だけを学びたい人には統計検定が適しています。

データサイエンティスト検定の過去問活用法

データサイエンティスト検定の過去問活用法についてお伝えします。過去問は試験対策の最重要ツールの一つです。まず、過去問を解くことで試験の出題傾向や問題形式に慣れることができます。そのため、教材を使った学習と並行して過去問を定期的に解くことが重要です。

次に、過去問を解いた後は必ず間違えた問題をしっかり復習し、理解するようにしましょう。解答解説をじっくり読み、自分の理解不足を補うことが大切です。また、間違えた問題を記録し、再度解けるように取り組むことで、弱点の克服につなげることができます。

データサイエンティスト検定の日程と申込方法

まず、データサイエンティスト検定の日程ですが、毎年2回行われています。具体的には、春（6月）と秋（12月）が主な実施時期です。ただし、年度ごとの変動があるため、公式サイトで最新の日程確認が重要です。

次に、申込方法について説明します。データサイエンティスト検定の受験申込はオンラインで行います。まず、公式サイトにアクセスし、アカウント登録を行います。その後、申込フォームに必要事項を入力し、受験料を支払うことで申込完了となります。受験票は後日メールで受け取ることができます。

注意点として、受験料は事前に支払う必要があり、支払い方法に関してもクレジットカードや銀行振込など用途に合わせて選べます。また、早期申込価格が適用されることもあるため、公式サイトの情報はこまめにチェックしましょう。

データサイエンティスト検定におすすめの参考書

データサイエンティスト検定に合格するためには、適切な参考書選びが重要です。初心者向けの参考書としては「データサイエンスの基礎知識」が人気です。この本は、基礎からしっかり学べるので、初めての人でも理解しやすい内容です。

もう一つのおすすめは、「データサイエンスプロフェッショナル実践編」です。こちらは実務に近い部分までカバーしており、応用力を養うのに最適。特に、実践的な問題が多いため、検定本番での対応力が付きます。

具体例として、「データ解析」をテーマにした演習問題集も有効です。問題を多く解くことで、問題パターンに慣れることができ、試験対策がしやすくなります。実践的な問題解決能力を求められるデータサイエンティスト検定にはこうした参考書が必須です。

データサイエンティスト検定に必要な勉強時間

データサイエンティスト検定に合格するために必要な勉強時間は、個人のスキルレベルによりますが、一般的には50〜100時間が目安です。これは、基本的な知識を持っている場合の平均です。

初心者の場合、基礎知識をしっかり理解するためにさらに多くの時間が必要です。具体的には、プログラミングや統計の基礎から学ぶことで、一日1〜2時間の勉強を3〜4ヶ月続けるのが一般的です。

実際に具体的な例として、仕事をしながら勉強する場合、一日1時間の学習を目指すと、約3ヶ月で目標に到達します。継続的な努力が大切なので、自分のペースに合わせた学習計画を立てることが成功の鍵です。

データサイエンティスト検定2024年の見通し

データサイエンティスト検定は、ここ数年で人気が急上昇しています。2024年もこの傾向は続くと予想されています。データサイエンティストのスキルセットが企業の未来を切り開くカギとして注目されているため、多くの人々が受験を考えています。

特に、AIと機械学習の需要が高まり、それに伴うデータの分析スキルが求められています。従って、検定の内容もAIや機械学習に関連するトピックが増えてくると予測されています。受験生はこれらの分野に対する理解を深めることが重要です。

一方で、データサイエンティストのスキルには専門的な知識が必要です。これにより、受験は決して簡単ではありません。しっかりとした準備と勉強が不可欠です。24年にはさらに難易度が上がるかもしれませんので、受験する方は早めに対策を始めることが勧められます。

加えて、別の注意点として、多岐にわたる分野の知識が必要です。統計学、プログラミング、ビジネスの知識なども試されるため、バランスよく勉強する必要があります。苦手な分野があれば、特に重点的に学習することが重要です。

【まとめ】データサイエンティスト検定が意味ない理由・口コミ・メリット

データサイエンティスト検定が意味ないと言われる理由や経験者の口コミ、実際にはメリットがあることをご紹介しました。

最後に、この記事のポイントをまとめます。

• データサイエンティスト検定は意味ないと考える経験者が45%
• 意味ない派と意味ある派の理由や口コミを掲載
• アンケート調査は経験者100人が参加
• 信頼性を高めるための調査方法を公開
• データサイエンティスト検定の代わりとなるものを紹介
• 検定の価値や履歴書に書けるかについて解説
• DS検定とG検定の違いを説明
• データサイエンティスト検定の日程と申込方法を案内
• 2024年のデータサイエンティスト検定の見通しを予測

他にも意味ないと言われていることを独自調査した結果をご紹介しています。知らなきゃ損するメリットが隠れてることもありますので、ぜひ他の記事もチェックしてください。