データサイエンティストにおすすめの資格10選!難易度や合格率も合わせて紹介

データサイエンティストにおすすめの資格10選!難易度や合格率も合わせて紹介
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ライター SanamiSasaki
フリーライター|新卒で金融業に従事し、出産後未経験で地元のメディアを運営する会社に転職。現在は推し活と育児を両立しながら、さまざまなWebメディアで執筆しています。

IT技術の普及により情報化が進んだ社会では、莫大なデータをビジネスに活用できる人材のニーズが高まっています。そこで注目を集めているのが、データ活用のスペシャリスト、データサイエンティストの存在です。データサイエンティストにはITや統計解析のスキル、さらには市場動向など幅広い知識が求められます。

データサイエンティストに必須の資格はありませんが、スキルを示すために関連資格を取得するのは有効です。今回は、データサイエンティストにおすすめの10の資格をご紹介します。

データサイエンティストとは?

データサイエンティストとは、データの収集や分析を行う専門家のことです。企業はビジネス上の課題を解決するために、たくさんのデータを収集します。たとえばスーパーの販売情報や曜日別の在庫データ、商品についてのレビューなどがあるでしょう。しかし、それらのデータはただ集めるだけでなく分析して整理しなければ意味がありません。

莫大なデータを分析し、結果をもとに売上増大や業務効率化などビジネス上の課題解決につながる方法を検討するのがデータサイエンティストの役目です。さまざまな分野でデータの活用が重視される中、需要はどんどん高まるでしょう。

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データサイエンティストのおすすめの資格10選

データサイエンティストになるための必須資格はありませんが、ITやビジネスにまつわる専門的な知識が必要です。資格取得を目指して学ぶことで、専門分野の知識を深めることができるでしょう。

おすすめの資格一覧は以下の通りです。

  • データサイエンティスト検定
  • 情報技術者試験
  • 統計検定
  • OSS-DB技術者認定試験
  • データベーススペシャリスト試験
  • オラクルマスター
  • データ解析士認定試験
  • Python3エンジニア認定基礎試験
  • G検定・E資格
  • データサイエンス数学ストラテジスト

それぞれの内容をチェックしていきましょう。

情報技術者試験

情報技術者試験は、IT系の国家資格です。出題されるのはシステムの設計や開発、運用などIT技術者に必要な基礎知識。コーディングやシステム設計などの知識を身につけることができる、ITエンジニアとして働くなら取得しておきたい資格のひとつでもあります。ITにまつわる基礎知識が幅広く出題されるため、IT業界で活躍するための土台作りにもおすすめです。

基本情報技術者試験は月1回実施され、令和5年度の合格率は40〜50%となっており、難易度はそう高くありません。基本情報技術者試験を突破し、余力があるなら応用情報技術者試験にも挑戦してみるといいでしょう。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験はIT系の国家資格です。データベースの設計や管理についての知識が問われます。経済産業省が認定するIT系国家資格のひとつとなっており、試験に向けて学ぶことでデータベースについての知識を体系的に習得できます。データサイエンティスト検定ができる前は、データサイエンスの能力を証明する資格のうちのひとつとなっていました。

試験は年に1度開催されます。令和5年の合格率は17.8%と狭き門となっており、資格を取得していると評価される可能性も高いでしょう。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定(DS検定)は、データサイエンティストに特化した民間資格です。データサイエンティストという職業の認知の高まりを受け、2021年4月にスタートしました。データサイエンティストに必要なスキルとしてデータサイエンス力とデータエンジニアリング力、そしてビジネス力の3つを挙げており、データ加工やデータ分析、数値統計学、ビジネスとそれぞれの分野から広く出題されます。

資格取得に向けて学ぶことで、データサイエンティストとして活躍するための基礎知識を総合的に身につけられるでしょう。初心者向けの内容となっており、データサイエンティストを目指す方やスキルを試したい方におすすめです。

試験は年に2回、春と秋に実施されており、過去4回の合格率は40~60%ほどと幅があります。比較的高く感じますが、合格ラインは正答数80%ほどのため、準備して望む必要があるでしょう。

統計検定

統計検定は、統計学についての知識を測る民間資格です。統計検定は4級、3級、2級、準1級、1級と5つのレベルに分けられています。データサイエンティストの基礎知識に相当するのは、統計学の活用力が問われる準1級と言われていますが、準1級の受験には2級を取得している必要があります。2級で問われるのは、大学基礎統計学の知識。まずは、2級を目指して勉強しましょう。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、LPI-Japanが提供するオープンソースデータベース「PostgreSQL」のスキルや知識を測る民間資格です。データベースの設計や開発、運用の基本的な技術は、データサイエンティストに求められるスキルのひとつ。OSS-DB技術者認定試験に合格すると、OSS-DB技術者として認定されます。

OSS-DB技術者認定試験には小規模データベース向けのSilverと中・大規模データベース向けのGoldと2つのランクがあり、Silverを取得しないとGoldの受験資格が得られません。合格率は公開されていませんが、次に紹介するデータベーススペシャリスト試験やオラクルマスターよりもハードルは低いとされています。

オラクルマスター

オラクルマスターは、日本オラクル社の提供するオラクルデータベースを扱えることを証明する民間資格です。導入にしている企業も多く、資格取得を目指すエンジニアやプログラマーも多いようです。データベースの構築からデータ抽出、管理とデータベースにまつわる内容を網羅しているので、データベースの勉強にぴったりです。

試験には下のレベルから順にブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナと4つのランクがあります。シルバー以降のランクに合格すると世界にも通用する認定がもらえ、IT業界での評価も高くなる傾向があります。合格率は公開されていませんが、一番ランクの低いブロンズでもハードルは高いと言われており、しっかり準備をして望む必要があるでしょう。

データ解析士認定試験

データ解析士認定試験は、統計にまつわるスキルを証明できる民間資格です。データ解析士認定試験を受験するためには、文部科学省認定講座の「多変量解析実務講座」を修了しなければなりません。このカリキュラムで単回帰や重回帰、主成分分析などの、データサイエンティストの仕事にも役立つ分析や予測の手法を学ぶことができます。

「多変量解析実務講座」は通信講座なので、仕事の合間に勉強を進めることもできるでしょう。データ解析について理解したい方におすすめです。

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語のひとつPythonを使ったデータ分析の知識が問われる民間資格です。データサイエンティストのデータ分析において、プログラミング言語の理解は欠かせません。データ分析やアプリ開発など広く使われているPythonの理解を深めておくなら、Python3エンジニア認定基礎試験がよいでしょう。

Python3エンジニア認定基礎試験ではPythonの基本的な文法の知識が問われます。データ分析に使われるライブラリの知識などが問われるPython 3 エンジニア認定データ分析試験もあり、ある程度の知識が備わっているならこちらを目指すのもよいでしょう。

G検定・E資格

G検定E資格は、AI技術にまつわる知識を測る民間資格です。G検定はAIの基本から活用スキルが問われます。E資格ではG検定レベルの理解に加え、AI開発のスキルが必要なエンジニア向けの資格です。受験するためにはまず日本ディープラ―ニング協会が認定するプログラムを修了する必要があります。

データサイエンティストはAIの知識が必要となる場面も多いでしょう。AIに関する仕事につきたいと考えているなら、G検定とE資格の両方を勉強してAIの知識を網羅しておくのがおすすめです。

データサイエンス数学ストラテジスト

データサイエンス数学ストラテジストは、数学分野の中でもデータサイエンスに特化した民間資格です。内閣府や文部科学省、経済産業省と連携し、AI人材育成のために設けられました。数学的理論や数学リテラシーの理解に加え、ビジネスに活用するスキルも問われます。

中級と上級のレベルに分けられており、中級では高校1年制で習う数学1・Aまでが出題範囲、上級では大学生レベルの問題が出題されます。即戦力を示すなら、上級を取得しておくのがおすすめです。データサイエンティストに必要な統計解析で欠かせない知識を習得できます。

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データサイエンティストが資格を取得するメリット

資格を取得するメリットには、以下の点が挙げられます。

効率よく勉強することができる

勉強の効率がアップするのは、資格を取得するメリットです。データサイエンティストの扱う範囲は広く、独学で勉強しようとするとどこから手をつけたらよいのかわからなくなることもあるでしょう。その点資格試験は出題範囲が定められており、出題範囲に沿って勉強していけば、効率的に知識を深められます。

複数の資格取得を目指すことで、データサイエンティストの知識の体系的な習得にもつながるでしょう。効率的に学びスキルアップしたいなら、資格取得を検討するのがおすすめです。

スキルや知識の証明になる

資格はスキルや知識を証明する共通の指標です。データサイエンティストになるための必須資格は基本的にはありませんが、一部資格が必須になっているケースもあります。資格を保有していることで自分のスキルを客観的に提示できるため、就職活動や転職活動に有利に働くこともあるでしょう。

データサイエンティストになるためのハードルは高く、転職活動の際には実務経験が重視されます。実務経験に自信がないなら、資格を取得して能力を示すのもひとつの方法です。

データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストに必要なスキルは次の3つです。

  • 分析力・統計力
  • データベースやプログラミングなどの専門知識
  • データサイエンススキル

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

分析力・統計力

データサイエンティストには分析力と統計力が欠かせません。データの分析手法はたくさんあり、データの種類により必要な分析手段は異なります。適切な答えを見つけるためにどの分析手法を使うか見極めなくてはなりません。主要な方法を一通り把握しておく必要があるでしょう。

統計学の知識に加え、分析ツールの理解や使いこなすスキルも求められます。そして、統計したデータをビジネスに役立つ情報に変換する分析力も重要です。

データベースやプログラミングなどの専門知識

データサイエンティストが扱うデータは膨大です。そのため、データを保管するデータベースについても理解しておく必要があります。データベースの使い方に加え、データベース上でデータを抽出するときに使うデータベース言語「SQL」も勉強しておくのが望ましいでしょう。

データサイエンティストは自らコーディングして統計ツールを作ることもあります。AIの開発で用いられるプログラミング言語「Python」や統計解析に使われる「R言語」は理解しておくのが望ましいでしょう。

データサイエンススキル

データサイエンティスト協会で定義されているデータサイエンススキルは、情報科学について理解し活用する力を指します。データサイエンティストとして働くためには、データサイエンススキルは欠かせないでしょう。

データサイエンティストの目的は、ビジネス上の課題を解決することです。データの分析は目的達成のためのツールのひとつ。事業の課題や事業戦略についてきちんと把握したうえで、目的に応じた最適な方法を選択する必要があります。

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データサイエンティストになるための勉強方法

データサイエンティストになるための勉強法には、書籍で学ぶ方法とスクールで学ぶ方法があります。自分に向いている勉強方法を検討してみましょう。

書籍で学ぶ

データサイエンティストになるための勉強方法のひとつは、書籍で学ぶことです。書籍を使い独学する場合、自分のペースで勉強を進められるのがメリット。スクールのように時間を制限されることもなく、費用も抑えられます。

しかし、実務経験にもよりますが、データサイエンティストにおすすめの資格は難易度が高めです。疑問点が生じたときに周りに質問できる人がいないため、思うように勉強が進まない可能性もあるでしょう。

スクールで学ぶ

スクールで学ぶのもデータサイエンティストになるための勉強方法のひとつです。ノウハウを持った講師に教えてもらうことができ、効率的に勉強できます。疑問点や不明点は講師にすぐに確認できるのが大きな魅力。

同じ資格取得を目指す仲間と一緒に頑張れるため、モチベーションを維持しやすいという側面もあるでしょう。独学よりも費用はかかりますが、確実に理解を深めるにはスクールの方がよいかもしれません。

資格取得でデータサイエンティストとしてのスキルを示そう

データサイエンティストに必須の資格はありませんが、資格取得に向けての勉強によりスキルアップしたり客観的にスキルを証明したりできます。データサイエンティストは統計やプログラミング、ビジネスと幅広い知識が必要な仕事です。資格取得からデータサイエンティストに向けてアプローチするのもよいでしょう。

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