新卒のデータサイエンティスト職は少ない
僕は、データサイエンティスト志望な人間である。
新卒でデータサイエンティスト職に就けるのが理想的だが、残念ながら日本の有名どころな会社では、新卒向けのポストはとても少ない。
僕が見つけたのは、新卒向けの、yahoo Japan のデータサイエンティスト職。
けれど、募集店員が3〜5人と、とても狭き門だった。
DeNA にもデータサイエンティストのポジションがあり、経営のみならず、球団の強化のための野球のデータ分析をするポジションもあるらしい。けれども、この情報は中途向けのキャリア採用のコーナーに書かれていた。
もっと小さいベンチャー企業なら「データサイエンティスト」というポジションもありそうだけど、その実態が本来の「データサイエンティスト」なのかは怪しい所が多い気もしなくもない。
そんなわけで、新卒でデータサイエンティストにつくよりも、入社してからキャリアの中で目指していくほうが現実的そうだ。
それでも、「データサイエンティストの素養はありますよ」ということを示すべく、何かしら資格を取っておこうと思ってる次第です。
データサイエンティストの資格は、「掛け合わせ」で
データサイエンティスト、という職業が日本のビジネスマンに知られるようになってから、まだ5年ほどしか経ってない気がする。
5年前というと、ちょうど僕が高校生の頃だ。高校生の頃に父の書棚で見つけた「データサイエンティストに学ぶ分析力」みたいな本が、僕がデータサイエンティストという存在を知るきっかけになった。
残念ながら2019年現在、データサイエンティストであると証明できる、強力な単体の資格は存在しない。
そんなわけで、データサイエンティストの必要条件となりうる複数の資格を掛け合わせるしかなさそうだなと思ってる。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに必要なスキルは、多岐にわたる。
まず、「統計学」への理解。ここには、機械学習に関する知識も含まれているように思う。
次に、「ビジネス・経営」への理解。
そして、プログラミングやIT技術などの「情報処理」に関する理解。
これら3つの領域に関する資格を、全部取ってやろうと思ってる。
データサイエンティストになるために勉強してる資格
統計検定（準1級、1級）
データサイエンティストに必要な統計の知識。そのためには、統計検定は持っておいた方がいい気がする。
2級くらいあれば十分という情報も見かけたけど、機械学習やディープラーニングにもう少し踏み込みたい理系の僕は、準1級と1級を目指すことにする。
2019年の6月に準1級、秋に1級取れるようにこつこつやらんといかんなと思ってる。（6月は1級は非開催、逆に秋に準1級は非開催）
なんと、合格者の中の成績優秀者は、公式HP上で発表されている。できるものなら優秀者になりたいが、高望みはし過ぎず合格ラインをすれすれでも通過するのが第一。
統計検定1級＆準1級には合格ラインが公表されていないのがちょっと不気味だし、勉強しにくい。（もしかしたら見つかるのかもしれないが、見つからなかった）
合格率のデータは発表されており、準1級の合格率は2割前後。チャレンジして落とされる試験なのだ。相当やらないといけない。
統計検定1級＆準1級が一緒に収録されている過去問集には、2回分しか収録されていないのがちょっと物足りないが、とりあえず過去問を完璧にこなした後、シラバスに書かれているほかの範囲も学習していかんなんと思ってる。
応用情報技術者
情報処理に関する知識の証明には、応用情報技術者を取っておくのがよさそう。
ITに関する幅広い知識が試される。内容としては、「情報処理技術を通した経営問題の解決」という色合いが強いので、データサイエンティストに必要なビジネスや経営方面の領域も少しは触れることができる。
今度の4月下旬の受験回を受験予定。年2回開催されており、もう一つは10月下旬に毎年行われる。
こちらも、合格率は20%ほど。
こちらは、過去問が1700円で手にはいる上、データダウンロードサービスも含めて10回以上の過去問と解答解説を見ることができる。
選択問題式の午前試験の知識を詰め込んだうえで、それの知識を応用して、午後試験の実例を通した記述問題に臨むことになりそう。
G検定
G検定は、ディープラーニングに関する全般的な知識（実装、プログラミングを除く）を証明できる資格。
年三回開催されており、自宅のPCで受験するシステム。
社会人の受験料が2万を超えていて、学生なら受験料が数千円と相当お得だったという記憶がある。
合格ラインは公表されていないが、合格率は6割ほど。基本的に、「通す」ための試験になってる。
E検定
G検定に対して、こちらはディープラーニングのプログラミングと実装に関する知識が問われる資格。
人工知能や機械学習方面に強いデータサイエンティストになるにも、持っておきたいと思う。
中小企業診断士
中小企業診断士は、「日本版MBA」といわれることもあり、ビジネスや経営全般にわたって求められる知識が試される。
データサイエンティストになるには中小企業診断士までは必要なさそうだけれど、僕が今後起業してコケたときのための落下傘として、一応取っておくための準備は進めている。
文系出身で中小企業診断士を受ける際にネックになるのは、「経営情報システム」の科目。ここでは、応用情報技術者の午前試験レベルのIT知識が問われる。
4月の応用情報技術者試験に合格して弾みをつけて、8月初旬の1次試験に臨みたい。
中小企業診断士の一次試験の科目は7つ。
経済・経済政策、財務・会計、経営法務、経営情報システム、企業経営理論、運営管理、中小企業理論。（科目名が正確でないかもしれない）
受験できるチャンスは年1回しかないので、しっかり準備して、学生のうちに取っておいて社会人になってどや顔をしたい。
