米国本部ブログ： Exploring Data Career Pathways With CompTIA Certifications
データドリブンが重要視される今、データは業界の生命線であり意思決定や戦略計画の原動力となっています。そのため、データ関連のキャリアへの需要が高まり、適切なスキルや資格を持つ人材には仕事の機会が提供されます。本ブログでは、データ関連のキャリアパスおよび、IT分野においてキャリアを始める・前進させる上でデータ認定資格が果たす重要な役割をご案内します。すでにデータを知っている方も、視野を広げたいと思いっているプロフェッショナルも、このパスを探求することで、やりがいのあるデータ職へのドアが開かれます。
CompTIA Data+認定資格とデータ分析のキャリア
CompTIA Data+は、他のプロフェッショナル認定資格やデータ分析の認定資格と比較した際、データドリブン型のビジネス意思決定を構築し促進するプロフェッショナルのために設計された、唯一のエントリーレベルかつベンダーニュートラルである実践的な認定資格です。
CompTIA Data+は、データ分析を専門とする人にとって良い出発点となり、また、専門としなくても日常的にデータを活用している人にとって最適な選択肢です。この資格を通して学ぶトピックは、データ分析のキャリアを始める・前進させるために必要な知識、スキル、能力を証明するものです。
CompTIA Data+は、データドリブン型のビジネス意思決定を促進するために必要なスキルを網羅します。認定資格取得者は、以下の点について深く理解できるようになります。
● データの概念と環境：一般的なデータ構造とファイル形式の違いを理解し、データベースのスキーマとディメンションの基本概念を特定する知識
● データマイニング：データ取得の概念、データセットのクレンジングとプロファイリングの理由、データ操作の手法と実行方法の理解を説明する
● データアナリシス：適切な統計分析手法を適用し、分析の種類と適切な統計分析手法を適用する
● データのビジュアライゼーション：ビジネス要件を理解し、適切な設計コンポーネントによるレポートまたはダッシュボードの形式で最適な視覚化を形成する
● データガバナンス、品質と管理：重要なデータガバナンスの概念を理解し、データ品質管理の概念を適用する
CompTIA Data+の出題範囲やトレーニングソリューションを確認する
データ「解釈」のパス
データの解釈に携わるスペシャリストは、データに意味を与えます。彼らは生データを収集し、データが何を意味するかに関する洞察を提供します。これらのプロフェッショナルは、何が起きたかを伝え、起き得る結果を推定するための予測分析を行います。
データアナリスト
役割と責任：
データアナリストは複数のデータソースからの洞察を活用して、問題の解決や疑問に対応します。また、データシステムとプロセスを改善し、組織の主要メンバーが十分な情報に基づいた意思決定を行うために役立つ、さまざまな手法やテクニックを推奨します。
データアナリストは以下の方法で組織をサポートします。
● 顧客やビジネスプロセス、市場経済に関連するレポートやダッシュボード、その他のビジュアライゼーションの作成をすることで、データ収集・分析・報告を行う
● 一次および二次ソースからデータを取得する
● データのクリーニングと検証
● データモデルの設計
● ビジネス上の問題解決に役立つ新しいデータ分析手法の実装
必須スキルと知識：
2022年米国で掲載された250万件以上の求人広告を見ると、採用担当/マネージャが次のようなデータアナリストのスキルを持つ候補者を必要としていることがわかります。
● 統計分析とデータマイニングのテクニックに精通
● データベースとSQL、Python、Rなどのプログラミング言語に関する深い知識
● 新しいデータを効果的に収集し分析するためのExcelとデータ収集方法の理解
● 優れた問題解決スキル
● データを視覚化し、調査結果を効果的に報告する能力、およびMicrosoft Power BIなどのビジュアライゼーションソフトウェアを使う能力
● データ管理とデータクリーニングテクニックに精通
● データライフサイクル全体を通じてガバナンスと品質基準の厳守
CompTIA Data+を活用してデータアナリストとしてのキャリアを前進させる：
CompTIA Data+認定資格を取得することで、データドリブン型の意思決定の促進、データの概念に対する理解、データマイニングの実行、データ分析手法の適用、ビジュアライゼーションの作成、データガバナンスと品質管理プロシージャの実装といったスキルを身につけることができます。さらに、データセットをクレンジングしプロファイリングする能力や、統計手法を適用し、ビジネス要件を視覚化する能力を強化します。
データサイエンティスト
役割と責任：
データサイエンティストは、機械学習アルゴリズムと統計手法を使って予測モデルを作成します。彼らは、データを精査し、収集中のミスを特定するため、細部にまで目が行き届いていなければなりません。
データサイエンティストは以下の方法で組織をサポートします。
● データを分析してパターンや傾向を特定する
● モデルとアルゴリズムを作成/使用し、ビッグデータの収集を整理/解釈する
● SAS、R、Pythonなどさまざまなプログラミング言語の使用
● コマンドラインの読み方/使い方の理解、Linuxが含まれる場合もあります
● データの解釈およびクリーンアップを行い、正確性、完全性、均一性を確保する
● 分析における新しい手法やトレンドを把握する
● 調査結果をシンプルな方法で視覚化し共有し、Microsoft Power BIなどのビジュアライゼーションソフトウェアを使う
● データ収集プロセスを自動化するソフトウェアとアルゴリズムの設計
必須スキルと知識：
データサイエンティストは一般的に以下のスキルとツールに精通しています。
● 統計、機械学習、アルゴリズムに関する高度な知識
● Python、R、Javaなどのプログラミング言語に精通
● Hadoop、Spark、Tableauなどのデータベースおよびビッグデータプラットフォームの使用
● 複雑なデータを視覚化し伝達し、Microsoft Power BIなどのビジュアライゼーションソフトウェアを使用する能力
● データのクリーニングと前処理のテクニックに関する知識
● 正確な予測を行うための強力なデータ分析スキル
CompTIA Data+を活用してデータサイエンティストとしてのキャリアを前進させる：
CompTIA Data+認定資格は、データの概念、データマイニング、データ分析、ビジュアライゼーション、ガバナンスに関する包括的な理解を評価することから、データサイエンティストとしてのキャリアを向上させることができます。取得者は、データのスキーマの特定、データ操作の実行、統計手法の適用、効果的なビジュアライゼーションの作成、データの整合性と信頼性の確保に必要となるスキルを身につけることができます。
CompTIA DataSys+認定資格とデータ管理のキャリア
CompTIA DataSys+は、データ管理とセキュリティのロジスティクスに重点を置いた、ベンダーニュートラルかつ、基礎レベルのデータ管理認定資格です。セキュリティとビジネス継続性のためのベストプラクティスを実践しながら、データベース環境でスクリプトとプログラミングの基本を採用するなど、データベースシステムを展開・管理・メンテナンスする上で必要な知識を網羅します。
認定資格取得者は、以下の点について深く理解できるようになります。
● データベースの基礎：データベース構造のタイプを理解し、コードの開発、変更、実行するスキルを活用し、データ資産を収集、保存し、データアセットを活用するための基盤を構築する
● データベースの展開：データベースの設計と計画をさまざまな側面から比較対照し、収集したデータベースの実装、テスト、展開のさまざまなフェーズを説明する
● データベース管理およびメンテナンス：データベースのパフォーマンスをモニタリングし、レポートすることの目的を明確にし、一般的なデータベースのメンテナンスプロセスを説明し、重要となるドキュメントを作成する
● データおよびデータベースセキュリティ：ガバナンスと法令を遵守しながら、データベースをセキュアに維持し、攻撃からの保護やアクセスの制御を行う
● 事業継続：データのバックアップと復元に関するベストプラクティスを実装することで、インシデントに備え、発生時に復旧する
CompTIA DataSys+の出題範囲やトレーニングソリューションを確認する
データ「管理」のパス
データの管理に携わるスペシャリストは、データの設計、構築、テスト、保護、アクセス、メンテナンスに重点を置きます。彼らは、それらが使用可能であり、アクセス可能であり、明確に定義されていることを確実にします。
データ管理者
役割と責任：
データベース管理者は、データベース構造を管理することでデータアクティビティの基盤を構築します。彼らは、組織化されたデータベース環境のあらゆる側面を管理し更新するとともに、メンテナンス、セキュリティ、システムの使用に関してデータベース関連のポリシーを策定します。
データベース管理者は、以下の方法でビジネス上の問題解決にあたります。
● データベース管理システムの構成、メンテナンス、アップデート、バックアップの実行
● データベース管理システムのメンテナンス、セキュリティ、使用に関するポリシーと機能の設計と実装
● データベース管理システムの使用に関して、従業員トレーニングを実施する
● 新しいテクノロジーにあわせて、データベースコードを更新する
● 生データをリレーショナルデータベースに構造化して効率的に保存できるようにする
● 従業員とユーザーのアクセシビリティの向上
必須スキルと知識：
データベース管理者は一般的に以下のスキルとツールに精通しています。
● データベース言語、特にSQL
● データベース設計、データモデリング、復旧テクニック
● データベースセキュリティとプライバシー規制の理解
● データベース問題をトラブルシューティングし、解決する能力
● データ管理システム、OS、データウェアハウスの管理とメンテナンスの理解
CompTIA DataSys+を活用してデータベース管理者としてのキャリアを前進させる：
CompTIA DataSys+認定資格を取得することで、データベースの基礎、展開、管理、メンテナンスについて深い理解が得られます。また、データ資産の収集、保存、運用に不可欠なコードの開発や変更、実行するスキルを修得することができます。さらには、データベースのパフォーマンスをモニタリングしレポートする方法や、一般的なデータベースのメンテナンスプロセスについて、重要なドキュメントを作成する方法について学ぶことができます。CompTIA DataSys+は、データベースをセキュアに維持するためのスキルや、攻撃からの保護、アクセスの制御に関するスキルを強化します。
データアーキテクト
役割と責任：
データアーキテクトは、ビジネス要件をテクニカル仕様に変換し、組織のエンタープライズデータ管理のフレームワークとなるブループリントを設計、実装、維持する責任を負います。
組織の潜在するデータソースを評価した後、データアーキテクトは以下を行うことで、それらの統合、一元化、保護、維持に関する計画を設計します。
● チームメンバーと協力して、ビジネス要件に対応するデータ戦略を作成する
● データの消費と分析のためのエンドツーエンドモデルと計画を作成する
● データベース構造のためのデータモデルの開発
● 効率的なデータインフラストラクチャとデータベース構造の設計と展開
● テクニカル機能の統合
● パフォーマンスの監視、改善、レポート
● データベースのセキュリティを維持し、システムの安全性を確保するための標準を作る
● すべてのデータアーキテクチャ成果物の企業リポジトリを保存する
必須スキルと知識：
データアーキテクチャは一般的に以下のスキルとツールに精通しています。
● データモデリングとデータベース設計
● さまざまなデータベースシステム（SQL、NoSQL）に関する知識
● データウェアハウスソリューションとETLプロセス
● ビッグデータ技術とクラウドコンピューティング
● 優れた問題解決能力と、データチームと連携する能力
● Hiveなどビッグデータツールに関する知識
● テクノロジーアーキテクチャに関する深い理解
CompTIA DataSys+で強固な基盤を作る：
CompTIA DataSys+は、データアーキテクチャの分野でのキャリアを検討しているプロフェッショナルにとって貴重な足がかりとなります。この資格は、データベースの計画、設計、実装、セキュリティ、テスト、展開に関する包括的な理解を評価することから、データアーキテクトに欠かせない知識とスキルを修得することができます。
データエンジニア
役割と責任：
データエンジニアは、データベースの整理、クリーニング、保存、アクセス可能な状態にすること、といったデータの取り扱いに重点を置きます。
データエンジニアは、以下の方法でビジネス上の問題解決にあたります。
● データアーキテクチャの作成と維持
● リサーチの実施
● データの取得と保存
● モデルの作成とパターンの特定
● 生データを使用可能な情報に変換する
● 堅牢なデータパイプラインの構築と維持
必須スキルと知識：
データエンジニアに必要なスキルには以下が含まれます。
● Python、Java、Scalaなどの言語における優れたプログラミングスキル
● SQLおよびNoSQLデータベースへの精通
● Hadoop、Spark、Kafkaなどのビッグデータツールとフレームワークの理解
● データウェアハウスとETL（抽出、変換、ロード）テクニックに関する理解
● Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud、Azureなどのクラウドプラットフォームに関する知識
● テクノロジーアーキテクチャとデータインフラストラクチャの専門知識
CompTIA DataSys+で強固な基盤を作る：
CompTIA DataSys+認定資格は、データベースシステムやデータパイプラインの展開、管理、メンテナンスに関する強固な基盤を築くことから、データエンジニアを目指すプロフェッショナルのための貴重なリソースとなります。CompTIA DataSys+は、データベース環境でのスクリプティングとプログラミングの基本を評価し、データベースセキュリティやビジネス継続性に関する理解を深めます。また、攻撃に対する防御方法や、データのバックアップと復元に関するベストプラクティスの実装方法を修得することができます。データエンジニアとして活躍するには、この認定資格の他に追加知識と経験が必要となりますが、CompTIA DataSys+はキャリアパスを踏み出す大きな一歩となります。
FAQ よくある質問
データキャリアにコーディングスキルは必要？プログラミングの知識はどの程度必要ですか？
データ関連のキャリアではある程度のプログラミングスキルが必要になることがよくあります。知識の範囲は役割によって異なります。例えば、データアナリストはデータを操作し分析するためにSQLやPythonなどプログラミング言語の基本的理解が必要となることがありますが、データサイエンティストは複数のプログラミング言語と機械学習アルゴリズムの理解など、より高度なスキルが必要となるでしょう。
プログラミングは必要なスキルの1つに過ぎません。他には、統計分析、データビジュアライゼーション、機械学習といった重要スキルがあります。プログラミングの基本的理解があれば、データを扱う能力が確実に向上し、キャリアアップへとつながります。
データは今後成長するキャリア分野ですか？
ビッグデータ、AI、ビジネスインテリジェンスの台頭により、市場リサーチではデータ分析と管理における高いスキルを備えたプロフェッショナルの需要が高まっています。GlassdoorやDiceなどの求人サイトでは、ビジネスアナリスト、財務アナリスト、マーケティングアナリストなどの求人情報に溢れ、給与水準も高いことがわかっています。
インターンシップやプロジェクトを通じて実践的な経験を積むことは重要ですか？
実務経験を積むことは、データ分野では非常に重要です。実践で学んだ倫理的知識と技術的スキルを適用し、さらに高めるための機会の場だからです。
実務経験は、システムアナリスト、オペレーションアナリスト、リサーチアナリストなどの求人情報では重要な要件となることがあります。インターンシップやプロジェクトでは、データ分野では重要となるコミュニケーションスキルを身につけることができます。また、プロジェクト管理スキルも不可欠です。
実務経験は、技術的スキルの強化、ソフトスキルの開発、新しいスキルの修得、業界に関する包括的な理解を提供することから、データ分野でよりバランスの取れた候補者となるでしょう。
どのような学歴が必要ですか？
データ分野でのキャリアを始めるには、一般的にコンピュータサイエンス、ビジネス分析、ソフトウェアエンジニアリング、コンピュータエンジニアリング、情報技術、または関連分野の学歴（必ずしも学士が必要ではありません）を必要とします。
学位は良い出発点となりますが、数学的概念、特に線形代数をしっかり理解することは、データ分析や機械学習への応用を考えると不可欠とされることがあります。さらに、専門的な認定資格を加えることで、データ分野で成功するキャリアをスタートさせることが可能です。
CompTIA Data+、CompTIA DataSys+、Certified Data Management Professionalなどの認定資格は、データに関する自身のスキルと知識を証明するため、将来の雇用主や採用担当者にとってより魅力ある候補者になります。データサイエンスの役割によっては、ディープラーニングや統計分析などにおいて専門的なトレーニングが必要になる場合があります。また、そのようなトレーニングプログラムは、プログラミング、データベース管理、システム分析などの主要分野においても強固な基盤を提供するよう設計されています。
異なる分野からデータ分野にキャリアを移行するにはどうすればよいですか？
しっかりとしたプランを構築し、移行するためのプロセスを進めましょう。以下の手順を参考にしてください。
1. 職種の特定：
自分の興味やスキルに合った職種を調べてみましょう。ビジネスインテリジェンスアナリストから製品マネージャやソリューションアーキテクトまで、あらゆる職種があります。
2. キャリアパスの理解：
各職種には特定の要件を伴うユニークなパスがあります。例えば、製品マネージャには優れたプロジェクト管理スキルが求められる一方、ソリューションアーキテクトにはデータシステムに関する深い理解が求められます。
3. スキルセットの評価：
自分の現在のスキルセットを評価し、補う必要のあるスキルギャップを特定しましょう。例えば、ヘルスケア業界から移行する場合、データ関連の仕事で活かせる分析スキルをすでに持っている可能性があります。
4. 関連スキルの修得：
データキャリアに必要な技術スキルを得るため、トレーニングへの参加や認定資格の取得を検討してみてください。これには、プログラミング言語、データベース管理、データビジュアライゼーション手法の修得が含まれます。
5. 経歴の活用：
経歴をアドバンテージにすることが可能です。例えば、事業担当から移行する場合、ビジネスプロセスに関する理解はビジネスインテリジェンスアナリストの仕事で活かすことができます。
6. 仕事を見つける：
スキルを身につけ、ある程度の経験を積んだら、求人への応募を始めてみましょう。どの業界にもデータ専門家は必要です。また、検討する企業や職種に対してオープンマインドでいることを心がけましょう。
データ関連のキャリアは、リモートまたはフレキシブルな働き方に対応することができますか？
リモートやハイブリッドな働ける仕事を希望するのであれば、データ関連のキャリアが適しているかもしれません。データ分析、コーディング、レポート作成など多くのデータタスクは信頼性の高いネット環境があれば場所を選ばないため、データプロフェッショナルはリモートから作業することが可能です。データ作業の性質上、さまざまな場所やタイムゾーンにまたがるチームとの協業が必要となることが多く、リモートワークは現実的な選択肢となります。
学習を始める準備は整いましたか？認定資格の概要や、出題範囲のダウンロードはCompTIA Data+ / CompTIA DataSys+の概要ページから！
