おすすめ資格
資格 < 成果物は変わりませんが、学習をしていく過程で資格を取得できたら就職時に有利になるのでとっておいて損はないです。未経験でデータアナリスト/データサイエンティストとして働くために最低限必要に値する資格とおすすめの参考書について紹介します。
データサイエンス
![](https://www.datascientist.or.jp/websys/wp-content/themes/datascientist/ogp.png)
2, 統計検定2級
データエンジニアリング
![](https://cbt.odyssey-com.co.jp/images/img_sns/sns_cbt_python.png)
![](https://python-basic.com/static/img/ogp.png)
下サイトを参考にしてください!
2, Python 3 エンジニア認定基礎試験の勉強法と受験した感想
![](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fpublic%2Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png?ixlib=rb-4.0.0&w=1200&mark64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UHl0aG9uJTIwMyUyMCVFMyU4MiVBOCVFMyU4MyVCMyVFMyU4MiVCOCVFMyU4MyU4QiVFMyU4MiVBMiVFOCVBQSU4RCVFNSVBRSU5QSVFNSU5RiVCQSVFNyVBNCU4RSVFOCVBOSVBNiVFOSVBOCU5MyVFMyU4MSVBRSVFNSU4QiU4OSVFNSVCQyVCNyVFNiVCMyU5NSVFMyU4MSVBOCVFNSU4RiU5NyVFOSVBOCU5MyVFMyU4MSU5NyVFMyU4MSU5RiVFNiU4NCU5RiVFNiU4MyVCMyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZWVlYTZhMjNkZWYwYzcyMTZkNzVmMzNmMTI2NjEyZTA&mark-x=142&mark-y=57&blend64=aHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBwaW8yJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0zNGVjYTkwMGRjZDc0ODIwOWQyOTg5MjJhYzE2NGRjOA&blend-x=142&blend-y=486&blend-mode=normal&s=a3fea548ab7200b9f40e2d06e5188d13)
ビジネス
入社目的であればデータサイエンティスト検定レベルの知識はつけましょう。
データサイエンティストはエンジニア兼コンサルタントの立ち位置なので、ITそれ自体に精通する必要があります。まず入社をするという目的であれば後回しでも良いと思うのですが、入社後はコツコツと勉強して下記の資格を目標に知識をつけていくことをお勧めします!
![](https://www.itpassportsiken.com/img/ogimage.png)
![](https://www.fe-siken.com/img/ogimage.png)
余談
基礎を学習したらさらに上を目指すための資格が以下の資格です!!
データサイエンス
![](https://ripple2.tokyo/wp-content/uploads/2020/01/photo-1495055154266-57bbdeada43e-1.jpeg)
↓おすすめ学習サイト
(統計検定準1級 & 統計検定1級の問題と解答があり、統計について学べる有料級サイト)
![](https://www.su-gaku.net/sugaku/wp-content/plugins/all-in-one-seo-pack/images/ogi_kyokai.png)
データエンジニアリング
![](https://www.pythonic-exam.com/wp-content/uploads/2020/08/zoom_back2000.jpg)
ビジネス
![](https://www.ap-siken.com/img/ogimage.png)
![](https://www.pm-siken.com/img/ogimage_doujou.png)
余談 of 余談
英語ができるのであれば、Coursraから出ているデータサイエンスの資格を取られることをおすすめします。履歴書の資格欄に書けるだけでなく、1週間以内で資格取得ができたら、無料で資格をとることができます! コスパ強靭・無敵・最強!! そのほかCoursera data science or data scientist で検索したら 数多くのコースがヒットしますので、確認してみてください !
下はデータサイエンス関連の資格です。
1, IBM Data Science Professional Certificate
![](https://s3.amazonaws.com/coursera_assets/meta_images/generated/XDP/XDP~SPECIALIZATION!~ibm-data-science/XDP~SPECIALIZATION!~ibm-data-science.jpeg)
2, IBM Data Analyst Professional Certificate または Google Data Analytics Professional Certificate
![](https://s3.amazonaws.com/coursera_assets/meta_images/generated/XDP/XDP~SPECIALIZATION!~ibm-data-analyst/XDP~SPECIALIZATION!~ibm-data-analyst.jpeg)
![](https://s3.amazonaws.com/coursera_assets/meta_images/generated/XDP/XDP~SPECIALIZATION!~google-data-analytics/XDP~SPECIALIZATION!~google-data-analytics.jpeg)
↓修了したら資格がもらえます
![](https://s3.amazonaws.com/coursera_assets/meta_images/generated/CERTIFICATE_LANDING_PAGE/CERTIFICATE_LANDING_PAGE~7WXB3YAEJXRB/CERTIFICATE_LANDING_PAGE~7WXB3YAEJXRB.jpeg)
おすすめ参考書
私が使った参考書の中でおすすめのものを下記に列挙します。正直ググれば全部出るので必要ないと思います。なので適当に買って一通り勉強したらメルカリやラクマとかで売りましょう (*゚∀゚*)
1, 統計検定2級参考書
↓こちらのサイトから過去2年半分の(2018 ~ 2021)統計検定2級の問題がダウンロードできるので正直買わなくてもそれだけ勉強すれば合格できます。
![](https://www.hello-statisticians.com/wp-content/uploads/2021/11/eye_catch.png)
2, 最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版
こちらもスキルアップAI株式会社「DS検定リテラシーレベル対応データサイエンティスト基礎講座」を受講すれば合格に十分な知識が手に入るので必要ない気もしますが、講義の中になかった知識もあったのでそれ目当てで買えば良いと思います。
![](https://www.skillupai.com/wp-content/uploads/2021/07/MV_Datascientist.jpg)
データエンジニアリング力が中級以上であれば必要かもです。でもKaggleにはコードが公開されているのでそれだけでも十分勉強になります。英語が難しかったら買いです!
4, ソシムのポケモン参考書
購入して損なしの参考書です!!
下のリンクから以下著書の方々が熱い思いを語り合うそうです。
自分も当時Liveで見て勉強になったので、是非見てください ! ( ・∇・)
【LIVE】ソシム分析シリーズの著者大集合!【「作者の気持ち」ぶちまけ大会!】
4冊を大体覚えたら、データサイエンスの知識はかなりカバーできる。だが実装部分はないため、データエンジニアリング力はあまり身につかない。その部分はkaggleでカバーする。
赤(統計学) -> 緑(統計) -> 黄色(数理モデル) -> 青(分析) の順で読むことを推奨
1, 分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
2, データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
3, 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫!
4. データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
5, Kaggle Grandmasterに学ぶ 機械学習 実践アプローチ
6, [第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
7, 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測― 単行本
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