2020/10/18

2020/10/20

AI資格おすすめ11選!G検定・E資格・ITパスポート・統計検定など

AI人材関連

ライター:

人工知能(AI)技術は目覚ましい進化を続けており、AIの開発やビジネスへの利活用に携わるAI人材の需要は高まるばかり。この機運を先取りする形で、AIや機械学習、ディープラーニング(深層学習)、統計などに関する知見や能力を備えた人材を国や民間が認定するAI資格が、増加の一途をたどっている。

 

現在、AI技術関連の資格は、ITパスポートや基本情報技術者といった国家資格のほか、G検定やE資格、統計検定といった民間資格などが多数存在する。AVILEN AI Trendは今回、11のAI資格に焦点を当てる。

G検定

受験料 一般1万2000円/学生5000円
試験時間 120分
問題数 220問程度
出題形式 多肢選択
試験方式 オンライン実施(自宅受験)

 

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)が、ディープラーニングを事業に活用できるAIジェネラリストとして認定する資格試験だ。AVILEN AI TrendはJDLAを詳細にわたり解説した記事を公開している。

 

年3回実施されるG検定は、回を重ねるごとに受験者が増加しており、2020年7月(2020#2)の試験では1万2000人が受験し、8600人の合格者が輩出されら。出題範囲は次の通り。

人工知能(AI)の定義 人工知能の定義
人工知能分野の問題 トイプロブレム/フレーム問題/強いAI・弱いAI/身体性/シンボルグラウンディング問題/特徴量設計/チューリングテスト/シンギュラリティ
ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング/既存のニューラル/ネットワークにおける問題/ディープラーニングのアプローチ/CPU と GPU/ディープラーニングにおけるデータ量
ディープラーニングの研究分野 画像認識/自然言語処理/音声処理/ロボティクス (強化学習)/マルチモーダル
人工知能をめぐる動向 探索・推論/知識表現/機械学習/深層学習
機械学習の具体的手法 代表的な手法/データの扱い・応用
ディープラーニングの手法 活性化関数/学習率の最適化/更なるテクニック/CNN、RNN/深層強化学習/深層生成モデル
ディープラーニングの応用に向けて 産業への応用/法律・倫理/現行の議論

例題

Q1.以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢をそれぞれ1つずつ選べ。

 

第一次AIブームは1950年台に起こった。この頃に人工知能と呼ばれたプログラムは(ア)をもとに問題を解いていた。特に、1996年にIBMが開発した(イ)は、チェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利したことで有名である。

(ア)
1. 知識表現
2. 表現学習
3. 機械学習
4. 探索・推論

(イ)
1. Deep Blue
2. Bonkras
3. Ponanza
4. Sharp

出典:G検定の例題

G検定向けに対策テキストや問題集が出版され、複数の民間教育事業者が対策講座を提供しており、受験希望者には対策を講じやすい資格試験だ。AVILEN AI Trendは対策記事合格者体験談などの記事を公開している。

 

G検定は受験資格に制限がないことから、AIに関する知識がゼロでも受験できる。このため、知識やキャリアを高めたい文系や非IT系の人にもおすすめできる資格試験だ。

E資格

受験料 一般3万3000円/学生2万2000円/会員2万7500円
受験時間 120分
問題数 100問程度
出題形式 多肢選択式
試験方式 オフライン(指定試験会場にて受験)

E資格は、ディープラーニングの知識や実装技術を問い、AIエンジニアとしてのスキルを認める資格試験だ。こちらもG検定と同様、JDLA認定プログラムとして実施されている。

 

G検定との違いは、実装スキルまで問われるという点だ。受験するためには、JDLAが認定した認定プログラムを受講し、修了する必要がある。試験範囲は次の通り。

応用数学 線形代数/確率・統計/情報理論
機械学習 機械学習の基礎/実用的な方法論
深層学習 順伝播型ネットワーク/深層モデルのための正則化
深層モデルのための最適化/畳み込みネットワーク
回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
生成モデル/強化学習/深層学習の適応方法
開発・運用環境 ミドルウェア/軽量化・高速化技術
NumPyを利用した深層学習アルゴリズムの実装

E資格の過去問題や例題は一般公開されておらず、JDLAの認定を受けた専門講座を受講することで入手が可能だ。試験対策は認定プログラムの内容が中心となるが、もし理解につまづいた場合には、参考書や模擬試験などを併用することで、学習が進めやすくなる。

 

G検定の取得者や、AI関連の実務経験がないものの、データサイエンティストやAIエンジニア向けのスキルを証明したい人におすすめだ。統計学や線形代数などの知識に自信がない人は、E資格よりも、まずG検定を取得して、AI技術の基礎知識を習得することをおすすめする。

AI実装検定

受験料 A級3500円/S級5000円
受験時間 60分
問題数 A級60題(数学20題/プログラミング20題/ディープラーニング20題)
S級50題(画像処理20題/ディープラーニング30題)
出題形式 多肢選択式
試験方式 オンライン受験

 

AI実装検定は、Study-AI株式会社が「E資格にチャレンジするためのスキルを身に着けること」「AIを100万人が学ぶこと」の二つを目標に掲げて実施している資格試験だ。レベルはA級、S級の2種類で、それぞれ出題範囲は次の通り。

 

A級

AI(20題) 入力層と出力層/Weight/順伝播の計算/行列の掛け算
バイアス項の導入/sigmoid関数
正解値の導入/二乗和誤差/誤差の微分/誤差逆伝播法
連鎖律/偏微分/アダマール積
プログラミング(20題) Numpy/Pandas/Matplotlib/Seaborn/Sciket-learn
数学(20題) 集合と確率-和集合と共通部分-絶対補と相対補-ベイズ確率-条件付確率/数列と行列/関数と微分

S級

ディープラーニング(20題) 基本的な手法

seq2seq/Transformer/HRED/Word2Vec(Skip-gram)

最新モデル

VGG16/VGG19/GoogLeNet-v1/ResNet-50,101,152,18,34/Xception
DenseNet121,169,201,264/MobileNet-v1/MobileNet-V2/EfficientNet

画像処理(30題) 「画像処理100本ノック」1-100問よりPythonによる実装問題を出題

 

各分野の具体的な例題は公式ホームページのシラバスを参考になる。試験対策向けに公式テキスト(5000円)がある。

 

A級は、ディープラーニングに関する広範な知識を問われ、S級は、現場での実装を想定した知識や技術が要求される。AI実装検定はJDLAが主催するE資格やG検定の下準備に適しているため、それらの資格に挑戦する前に取り組むと効果的だ。

ITパスポート

受験料 5700円
受験時間 120分
問題数 小問:100問
(ストラテジ系35問程度/マネジメント系20問程度/テクノロジ系45問程度)
出題形式 四肢択一式
試験方式 CBT方式

 

ITパスポートは、情報処理促進法に基づく国家試験で、情報処理技術者試験の一つ。スキルレベルは1〜4のうち、スキルレベル1に相当し、2009年春期試験からスタートした。試験は独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施しており、ITに関する基礎的な知識が問われる。出題範囲は次の通り。

 

出典:ITパスポート公式ホームページ

試験範囲の詳細はシラバスに明記されている。またIPAは過去の全試験問題を公開しており、受験希望者にとっては、出題傾向を把握するのに役立つ。

 

IPAによると、NECやパナソニック、日立、KDDI、オリックスといった大手企業などが、新卒採用活動(エントリーシート)にITパスポートの保有について記入する項目を設けており、保有者の就活に有利に働く可能性が高い。このため、新卒や入社後間もないIT系ビジネスパーソンにおすすめの資格だ。

基本情報技術者試験(FE)

受験料 5700円
受験時間 合計300分(午前150分、午後150分)
問題数 午前80問/午後5問
出題形式 午前四肢択一式/午後多肢選択式
試験方式 オフライン方式

基本情報技術者試験は、情報処理促進法に基づく国家試験。情報処理技術者試験の一つで、スキルレベル2に相当する。ITパスポートと同様、IPAが実施している。試験範囲は広範に及び、基礎数学からPythonやC#などのプログラミング言語の実装、経営戦略や事業戦略にまで至る。具体的な試験範囲に関しては以下の通りだ。

1.コンピュータシステムに関すること (1)ソフトウェア・ハードウェア
OS/ミドルウェア/アプリケーションソフトウェア/言語処理ツール/数値・文字・画像・音声の表現/処理装置
など
(2)データベース
データベースの種類と特徴/データモデル/正規化/DBMS/データベース言語(SQL)
など
(3)ネットワーク
ネットワーク構成/インターネット/イントラネット/プロトコル/データ通信
など
2.情報セキュリティに関すること 情報セキュリティポリシー/情報セキュリティマネジメント/データベースセキュリティ//ネットワークセキュリティ/アプリケーションセキュリティ
など
3.データ構造及びアルゴリズムに関すること 配列/リスト構造/木構造/グラフ/整列/探索
など
4.ソフトウェア設計に関すること ソフトウェア要件定義/ソフトウェア方式設計/ソフトウェア詳細設計/構造化設計/モジュール設計
など
5.ソフトウェア開発に関わること プログラミング(C,Jaca、Python,アセンブラ言語,表計算ソフト)/テスト/デバッグ
など
6.マネジメントに関すること (1)プロジェクトマネジメント
プロジェクト全体計画(プロジェクトおよびプロジェクトマネジメント)/プロジェクトチームのマネジメント/スケジュール管理/コストの管理など
(2)サービスマネジメント
サービスマネジメントシステム(サービス管理,供給者管理,容量・能力管理,変更管理,リリース及び展開管理ほか)/サービスの運用(システム運用管理,運用オペレーション,サービスデスク)
など
7.ストラテジに関すること (1)システム戦略
情報システム戦略(全体システム化計画,業務モデル他),業務プロセスの改善(BPRほか),ソリューションビジネスなど
(2)経営戦略・企業と法務
経営戦略手法(アウトソージング,競争優位,SWOT,分析ほか)/マーケティング(マーケティング理論,マーケティング手法ほか)/企業活動/会計・財務/法務/標準化関連など

 

対策には公式の過去問有志によるWeb問題集の2つがある。試験対策に多くの時間を必要とするため、合格率が約35%と非常に低いのが特徴だ。

 

この資格はITエンジニアとして働く際に必要な基礎知識を総合的に必要とするため、ITエンジニアを志す場合は取得しておいた方が良い。また、ITパスポートに合格した人の次のステップとしても非常におすすめの資格だ。

応用情報技術者試験

受験料 5700円
受験時間 合計300分(午前:150分,午後:150分)
問題数 午前:80問 午後:5問
出題形式 午前:四肢択一式/午後:多肢選択式・記述式
試験方式 オフライン方式

 

応用情報技術者試験も、情報処理促進法に基づく国家試験だ。情報処理技術者試験の一つで、スキルレベル3の試験とされており、高度情報処理技術者試験への登竜門と言える。合格率は20%程度と、難易度が高い資格試験だ。試験範囲は次の通り。

 

午前試験

基礎理論 計算機科学に関する基礎理論/アルゴリズムとプログラミング
コンピュータシステム コンピュータ構成要素/システム構成要素/ソフトウェア/ハードウェア
技術要素 ヒューマンインタフェース/マルチメディア/データベース/ネットワーク/セキュリティ
開発技術 システム開発技術/ソフトウェア開発管理技術
プロジェクトマネジメント プロジェクトマネジメント
サービスマネジメント サービスマネジメント/システム監査
システム戦略 システム戦略/システム企画
経営戦略 経営戦略マネジメント/技術戦略マネジメント/ビジネスインダストリ
企業と法務 企業活動/法務

午後試験(以下から5問選択)

  • ストラテジに関すること
  • システムアーキテクチャに関すること
  • ITサービスマネジメントに関すること
  • データベースに関すること
  • 組込みシステムに関すること
  • 情報システム開発に関すること
  • プログラミングに関すること
  • 情報セキュリティに関すること
  • システム監査に関すること

基本情報技術者試験の設問の延長線上に試験が位置し、より実務知識が問われる。応用情報技術者試験に合格すると、IT系の知識を広範に持つジェネラリストとして認定される。

 

難易度は非常に高いが、試験対策によって、AI技術者に必要な知識を身につけることができるため、基本情報技術者試験に合格した後の挑戦をおすすめする。

データベーススペシャリスト試験(DB)

受験料 5700円
受験時間 合計300分(午前50分+40分、午後90分+120分)
問題数 午前50問+40問/午後2問+1問
出題形式 午前四肢択一式/午後多肢選択式・記述式
試験方式 オフライン方式

こちらもIPAが運営している国家試験で、データベースの設計担当者や管理者のほか、インフラエンジニアを対象としている試験である。応用情報技術者試験を上回るスキルレベル4に相当する試験で、合格率は14%と、非常に難度の高い試験だ。

 

試験方式は午前I、午前II、午後I、午後IIの4部に分かれており、午前はマークシート式、午後は記述式の試験となる。なお、応用情報技術者試験の合格者は、午前I試験を免除される。

 

試験範囲は次の通り。

午前

テクノロジ系 基礎理論(離散数学、応用数学、アルゴリズム、プログラミングなど)/ハードウェア、ソフトウェア/ヒューマン・インタフェース・デバイス/マルチメディア/コンピュータネットワーク/データベース/情報セキュリティ(データベースセキュリティ、アプリケーションセキュリティなど)/コンピュータ構成要素/システム構成要素/システム開発技術/ソフトウェア開発管理技術
マネジメント系 プロジェクトマネジメント/ITサービスマネジメント/システム監査
ストラテジ系 システム戦略/システム企画/経営戦略マネジメント/技術戦略マネジメント/ビジネスインダストリ/企業活動/法務

午後

1. データベースシステムの企画・要件定義・開発に関すること データベースシステムの計画/要件定義/概念データモデルの作成/コード設計/物理データベースの設計・構築/データ操作の設計/アクセス性能見積り/セキュリティ設計 など
2. データベースシステムの運用・保守に関すること データベースの運用・保守/データ資源管理/パフォーマンス管理/キャパシティ管理/再編成/再構成/バックアップ/リカバリ/データ移行/セキュリティ管理 など
3. データベース技術に関すること リポジトリ/関係モデル/関係代数/正規化/データベース管理システム/SQL/排他制御/データウェアハウス/その他の新技術動向 など

※これらの中からIでは2問、IIでは1問を選択して解答

 

DB試験は、SQL(データベース言語の一種)に関する知識を多く要求されるため、SQLを用いた実務を経験した人が有利な試験だ。

 

昨今のビッグデータを取り扱うトレンドで、データベースを管理できる人材の需要が急増しているため、DB資格の取得者は非常に高いレベルのAI人材として活躍できるだろう。

 

ただし、取得難度が非常に高い国家資格のため、SQLを利用した実務の経験者以外は、基本情報技術者から始まるキャリアパスの最終目標に設定することをおすすめする。

統計検定

受験料 4000円~1万円
受験時間 60分~180分
問題数 10問~35問
出題形式 級によって異なる
試験方式 統計検定1~4級:会場方式/データサイエンティスト:CBT

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験で、一般社団法人 日本統計学会が認定し、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施している。

中高生、大学生、社会人を対象に、1級~4級と、統計調査士、専門統計調査士に分かれて実施しており、2021年度からはデータサイエンティスト向けに二つの検定を実施予定。

各レベル・分野の具体的な試験範囲は次の通り。

1級(中分類以下はこちらを参照) 統計数理

  • 確率と確率変数
  • 種々の確率分布
  • 統計的推測(推定・検定)
  • データ解析法の考え方と各種分析手法
統計応用

  • 共通した事項
  • 人文科学分野
  • 社会科学分野
  • 理工学分野
  • 医学生物学分野
準1級(中分類以下はこちらを参照)
  • 確率と確率変数
  • 種々の確率分布
  • 統計的推測(推定・検定)
  • マルコフ連鎖
  • 回帰分析
  • 分散分析と実験計画法

など

2級
  • 1変数データ(中心傾向・散らばりの指標とその活用、時系列データの処理)
  • 2変数以上のデータ(散布図と相関、カテゴリカルデータの解析、単回帰)
  • 推測のためのデータ収集法(観察研究と実験研究、各種の標本調査法、フィッシャーの3原則)
  • 確率(統計的推測の基礎となる確率、ベイズの定理)
  • 確率分布・標本分布(各種の確率分布とその平均・分散、標本平均・標本比率の分布、二項分布の正規近似)

など

3級
  • データの種類(量的/質的変数、名義/順序/間隔/比例尺度)
  • 標本調査と実験(母集団と標本、実験の基本的な考え方、国勢調査)
  • 統計グラフとデータの集計(1変数/2変数データ)
  • 時系列データ(時系列グラフ、指標、移動平均)
  • データの散らばりの指標(四分位数、四分位範囲、分散、標準偏差、変動係数)
  • データの散らばりのグラフ表現(箱ひげ図、はずれ値)

など

4級
  • 統計的問題解決の方法
  • 分布の散らばりの尺度とグラフ表現(範囲、箱ひげ図)
  • クロス集計表(2 次元の度数分布表、行比率、列比率)
  • 時系列データの基本的な見方(指数・増減率)
  • 確率の基礎(確率、樹形図)

など

統計調査士 統計検定3級程度の基礎知識+統計の活用力を評価
具体的な出題範囲に関してはこちらを参照
専門統計調査士 統計検定2級合格程度の専門知識+統計でいたの作成に関する知識水準を評価

  • 調査の企画・運営
  • 調査の実施と指導
  • 調査データの利活用の手法

→詳しい出題範囲はこちらを参照

データサイエンス基礎 データセットがコンピュータ上に提示されるため、Excelを利用した前処理から解析の実践までを行う。

  • データマネジメント
  • データセットマネジメント
  • 質的データの分析
  • 量的データの分析
  • 記述統計的手法
  • 推測統計的手法
  • クロス集計分析
  • 相関・回帰分析など

 

例題は公式サイトに掲載されている。また、対策問題集も多数販売されている。

 

AIやディープラーニングの根底にある理論を理解するためには、統計の知識が欠かせない。ハイレベルな統計の知識を持っておくことで、AI人材として1段階上のレベルに到達できる。

 

データサイエンティストを目指している人、もしくは実務でディープラーニングを活用していて、統計の理論を学びたいと考えている人におすすめの資格だ。

画像処理エンジニア検定

受験料 ベーシック5600円/エキスパート6700円
受験時間 60~80分
問題数 10問
出題形式 マークシート式
試験方式 オフライン受験

 

画像処理エンジニア検定は、画像処理エンジニアを育成することを目的として、公益財団法人画像情報教育振興協会(CG-ARTS)が実施する資格試験だ。ベーシックとエキスパートの二つのレベルがあり、ベーシックは画像処理に関する基礎知識を、エキスパートは画像処理の知識に加えて知識をシステム開発に応用する能力が問われる。

 

具体的な出題範囲は次の通り。

ベーシック

ディジタルカメラモデル ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル/座標系とモデリング/ビジュアル情報処理の幾何学的モデル/ビジュアル情報処理の光学的モデル/ディジタル画像/画像処理の分類と役割
画像の濃淡返還とフィルタリング処理 画像の性質を表す諸量/画素ごとの濃淡変換/領域に基づく濃淡変換(空間フィルタリング)
画像の解析 2値画像処理/領域分割処理/動画像処理
パターン・特徴の検出とパターン認識 特徴点による画像間のマッチング/図形の検出/パターンの検出/パターン認識/ニューラルネットと深層学習
シーンの復元 画像と空間の幾何学的関係と3次元復元/光学的なシーン復元
システムと企画 CGと画像処理の融合/ビジュアル情報処理用システム/ビジュアル情報処理用ソフトウェア/リアルタイム3次元CGシステム/入出力装置/画像ファイル形式と記録方式
関連知識 知覚/知的財産権と情報セキュリティ/ビジュアル情報処理の歴史と応用

エキスパート

ディジタル画像の撮影と画像の性質・色空間 ディジタルカメラの構成/画像生成の幾何学的モデル/撮影パラメータ/画像のディジタル化
など
画素ごとの濃淡変換 と領域に基づく濃淡変換 明るさ・コントラストの変換/特殊な効果/カラー画像の変換/複数の画像の利用/空間フィルタリング
など
周波数領域におけるフィルタリングと画像の復元・生成 画像のフーリエ変換/周波数フィルタリング/ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタ/広域強調フィルタ/ぼけ・ぶれ画像の復元/さmな画像復元・生成
幾何学的変換 線形変換/同次座標とアフィン変換・射影変換/画像の再標本化と補間
2値画像処理と領域処理 2値化/2値画像の基本処理と計測/領域処理のための特徴量/線画像のベクトル化/領域分割処理
パターン・図形・特徴の検出とマッチング、パターン認識 テンプレートマッチングによるパターンの検出/エッジ情報とヒストグラム/特徴点検出/特徴点の記述とマッチング/図形要素検出
など
同画像処理、画像からの3次元復元 差分画像を用いた移動物体検出/オプティカルフロー/移動体追跡/その他の同画像処理
など
画像符号化 画像の転送/画像と符合/エントロピー符号化/多値画像の符号化/2値画像の符号化/カラー画像と同画像の符号化方式
知的財産権 知的財産権

参照:CG-ARTS検定のシラバス

こちらの資格は画像処理に特化した資格のため、画像処理に関する業務に携わりたい場合に取得することをおすすめする。画像処理技術の需要はディープラーニングの発展により高まっているため、勉強する価値は十分にあるだろう。

Pythonエンジニア認定データ分析試験

受験料 大人:10,000円/学割:5,000円
受験時間 60分
問題数 40問
出題形式 4択問題
試験方式 テストセンター受験

 

Python3エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython3の試験で、データ分析に使用するプログラミング言語、Pythonのライブラリの使用方法などの知識を証明するものだ。

 

試験範囲は次の通り。

データエンジニアの役割 概要
Pythonと環境 実行環境構築/Pythonの基礎/Jupyter Notebook
数学の基礎 数式を読むための基礎知識/線形代数/基礎解析/確率と統計
ライブラリによる分析実践 NumPy/pandas/Matplotlib/scikit-learn

Pythonの基礎からデータ分析の実装までを幅広く問われ、E資格よりも基礎的な内容を多く含んでいるため、E資格の下準備として利用することが可能だ。過去の問題は無料で公開されている。

AWS 機械学習専門認定資格(AWS Certified Machine Learning – Specialty)

受験料 30,000円/模擬試験4,000円
受験時間 180分
問題数 不明
出題形式 多肢選択式
試験方式 オンライン・オフラインともに可

 

AWS認定資格は、AWS(Amazon Web Service)を利用した機械学習モデルに関する能力を証明する資格だ。AWSは、米アマゾンが提供するクラウドサービス。

 

AWS認定資格は、AWSのデータベースを利用して、適切な機械学習モデルを選定したり、AWSを使った開発を補助したりする能力のほか、機械学習そのものの基礎を問うものだ。

 

AWS認定資格の公式ウェブサイトでは、資格対象者を「AWS クラウドでの ML/深層学習ワークロードの開発、設計、実行における、1~2 年の経験を持つ人」と規定。ぉのため未経験者が合格するのは容易ではなさそうだが、未経験から2か月間の学習でAWS認定を取得したとされるケースもあるため、初学者でも取得は不可能ではないものとみられる。

 

具体的な試験範囲は非公開。AWS公式サイトに例題試験の準備が無料公開されており、ラーニングパスや試験対策トレーニングを確認できる。

まとめ:各資格の比較表

上記9資格の概要は次の通り。

資格名 概要 受験料 おすすめ対象
G検定 ・アルゴリズムやシステム企画、ディープラーニングに関する知識を幅広く問う 一般1万2000円/学生5000円 ・AIに関する知識を深め、AI業界で働きたい人
・E資格より易しい資格に挑戦したい人
E資格 ・ディープラーニングの実装能力を問う
・G検定より難易度が高く実践的
一般3万3000円/学生2万2000円/会員2万7500円 ディープラーニングの実装能力を身につけたい人
AI実装検定 ・ディープラーニング実装についての基礎知識・数学知識・プログラミング知識を問う 3500~5000円 G検定・E資格に挑戦する前に準備を行いたい人
ITパスポート ・情報技術についての広範で基礎的な知識を問う 5700円 情報技術全般に関する基礎的な知識を身につけたい人
基本情報技術者 ・数学やアルゴリズムの基礎や企業活動、マネジメント能力について問われる
・ITエンジニアとしての基礎知識を広範に問う
5700円 ITエンジニアとして働く人、もしくは働きたい人
応用情報技術者 ・高度IT人材としての知識が問われる
・基本情報技術者の応用版
5700円 高度IT人材として働きたい人、もしくは基本情報技術者を取得した人
DBスペシャリスト ・データベースの設計担当者や管理者、インフラエンジニアを対象としている試験
・SQLの知識が問われる
5700円 データベースの管理・設計などに携わりたい人
統計検定 ・統計学についての知識を問う
・機械学習やデータ分析に関する深い知識が必要
6000円~1万円 統計学の観点から機械学習を学びたい人
画像処理エンジニア検定 ・画像処理技術を問う
・簡単なニューラルネットワークの知識が必要
5600~6700円 画像認識分野のエキスパートになりたい人
Pythonエンジニア認定データ分析試験 ・データ分析の実装に関する基礎知識が必要 5000~1万1000円 データ分析の勉強の成果を資格として証明したい人
AWS Certified Machine Learning – Specialty ・AWSに関わる機械学習に関する知識が必要 3万円 AWSを利用した機械学習に関する知識を深めたい人

 

AI資格は、自分が活躍している分野、活躍したい領域に照準を定めて取得するのが理想的だろう。例えば、未経験ながらAI業界で活躍したいと願う人や、すでに働いている人は、G検定や基本情報技術者を取得することをおすすめする。

 

一方、E資格や画像処理エンジニア検定といった専門性の高い資格は、AIエンジニアに限らず、AIの導入・活用をマネージメントするビジネスパーソンなどにうってつけの資格だろう。

 

AI資格の取得は、学習を通じてAIに関する知見やスキルを身につけられる。これに加えて、周囲の自分に対する評価や、勤務先での待遇の向上、就職・転職でのプラス効果といったキャリアアップに結び付く可能性も高い。そして何よりも、自身に対する自己評価(自信)を高められるに違いない。

せっかく取得しようと志すのならば、「どのAI資格が自分の価値を最も効果的に高められるか」をじっくり吟味した上で、積極果敢に挑戦してもらいたい。

(totalcount 1,663 回, dailycount 195回 , overallcount 3,616,578 回)

ライター:

AI人材関連

COMMENT

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。
*は必須項目です。




CAPTCHA