データサイエンティストになりたいのであれば統計検定で良さそうです。 実務では統計検定2級レベルしか使わないため入学後に2級を取れば基礎は出来るでしょう。 あとは資格より経験があるとなお良いのでKaggleやSIGNATE, Nishikaなどのコンペに出るとデータサイエンティストにはなりやすいと思います。 私はKaggle入賞で大手企業のデータサイエンティストとして最終面接まで顔パスだったので。
情報工学/科学(数理)→技術職、を目指されるのでしたら資格は要りませんが、あって困る事はないですね。 通っていた大学の情報工学だと1年の必修科目は、 微分積分1・2/線形代数1・2/数学演習1・2/離散数学及び演習/物理学1(力学)・2(電磁気学)/工学基礎実験/情報工学概論/コンピュータサイエンス序論/情報処理演習/プログラミング工学/プログラミング演習1 物理系工学でしたが情報工学/科学(数理)の方が、かなり数学色が強いですね。1年で数学を頑張って下さい。タフに感じると思います。 技術職でしたら院進学が多いと思いますが、ペーパーテストは学部での基本ができているかどうかを試すものですね。 国立でしたら過去問をHPに掲載しているところが割とあるのではないかと思いますが例えば、 情報工学系 https://www.titech.ac.jp/admissions/pdf/82-cs-r4.pdf 数理・計算科学系(データサイエンティストでしたら、こちらかと) https://www.titech.ac.jp/admissions/pdf/82-is-r4.pdf
大学生活楽しみですね! 手始めに「Python3エンジニア認定基礎試験」はいかがでしょうか。 合格率は例年75%〜80%ですから、難易度は高くないみたいですよ。 この資格自体は就職に役に立たないかもしれませんが、資格試験スタートにはいいかもと思いました。 しかし、あなたが既にpythonの基本が理解できているのであれば、いきなりPythonエンジニア認定実践試験、pythonエンジニア認定データ分析試験にチャレンジするほうがいいと思います。
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