こんにちは、daikonです。
今回は、「資格」との向き合い方について書いていきたいと思います。
スキルアップのために資格を目指されていますか？会社から何か言われて今、勉強してますでしょうか？
資格ゲッターとして、何個も資格を持っている人を知っているかと思います。
今回は資格と転職について書いていきたいと思います。
１．資格は転職に意味がない？
資格について、この2つのタイプがあることを頭に入れておいてください。
１．実務経験が伴う資格
PMP、CFA協会認定証券アナリスト資格など
２．自分で勉強して試験に受けて合格するタイプ
TOEIC、英検のような語学系、MOSなどのベンダー系
はっきり言いますと、後者の資格は転職活動においては意味をなさないことが多いです。
ある求人票には「TOEIC：850点以上」という求人もあり、ある程度の足切りに使われることもありますが、これだけは認識しておいておく必要があります。
スキルを持ってどんな仕事ができるか
正直、ビジネスの世界これだけだと思います。
TOEICは有名ですが、あるのはReading（文法と文章理解）とListening（聞く力）だけという、インプットだけです。
聞いていること、書かれていることは分かります。でも、自分からは何も発信できません。
こんな人を採用したいと思わないですよね。重要なのは道具（持っている資格）を使ってどんなことができるかです。
しかも試験については、対策をすれば点を取れるというところも非常に重要。
図にするとこういうイメージですが、色々な業界における共通点である部分を評価するものであり、各業界特有の専門用語などもあります。
２．資格が転職に通用するパターン
一方、前者については、一定の実務経験が求められるので、超スペシャリストとしての経験がアピールできる一方で、職種を超えるような転職には活かすことができません。
もちろん、自分は完全に資格を否定しているわけではありません。
資格を取るために必死に努力し、勝ちとった点数です。大事なのは、「点数を取るために自分が何をしてきたのか⇒それが次の転職先でどのように活かせるのか」この点だと思います。
例えば、
目標をもって自分なりにやるべきことを1日当たりのタスクに分割して勉強していった。
⇒仕事におけるタスク遂行力のアピール
途中には確認テストを行い、理解度を図り、苦手な部分について時間を多くした。
⇒PDCAができることのアピール
実はこの記事を書いたきっかけというのが同僚の会話を聞いたところからでした
Kaggleとはデータサイエンティスト向けのスキル披露会のようなもので、定期的に与えられて問題を解いて●●位という形で評価されるものです。
Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。
・・・
参加する回答者は多様な手法を試し、最適モデル構築を目指し競い合う。大抵は投稿結果が即座に（秘匿化した課題に対する提出モデルの予測精度に基づき）採点され、上位順に掲載される。
もちろんその努力をするに越したことはないのですが、派遣の面接などの履歴書で「MOS（Microsoft Office Specialist）の資格を持っています」というコメントを見たことはありますが、重要視しないのは本音です。
このベン図のように、資格で取れる部分は一部分でそれ以外のところは、資格からその能力は完ぺきには図れないからです。
自分もTOEICを取るために色々と勉強しているので、資格を取るために頑張っている人の気持ちはとても分かります！
ただ資格を取って「●●を持ってます！」ということだけにとらわれず、下記の点についてもせつめいできるようにしましょう！
●その資格を使って何ができるのか
●資格をとるために、何を頑張ってきたのか
今回の記事が転職活動で悩んでいる人や資格取得を目指そうとしている人の参考になったら幸いです。