データサイエンティストに役立つ資格13選!取得のメリットや難易度は?
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データサイエンティストに役立つ資格13選!取得のメリットや難易度は?
アンドエンジニア編集部
2024.02.26
この記事でわかること
データサイエンティストとは、ビジネス課題を解決するためにデータ収集・分析を行う職種である
データサイエンティストには、学術・技術・ビジネスのスキルが求められる
資格取得により、データ分析のニーズ拡大に伴って求められるスキルを習得できる

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データサイエンティストに資格は必要?

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データサイエンティストは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。サイエンス的・エンジニアリング的・ビジネス的な観点で仕事を進めていくため、学術的な知識・技術的な知識・業務的な知識がそれぞれ求められます。

このような知識を得るには、資格を取得するための学習がおすすめですが、そもそもデータサイエンティストになる上で必須になる資格はあるのでしょうか?ここでは、データサイエンティストが資格を取得することの意味や得られるメリットなどを解説します。

資格を取得することで知識を体系的に学べる

データサイエンティストの仕事はデータとビジネスを結びつけるため、理系(統計学とIT)と文系(ビジネス)の幅広い知見とスキルが必要です。資格がないとデータサイエンティストになれないわけではありませんが、スキル取得のために資格取得は非常に有効です。

データサイエンティストに取得が推奨される資格については、データベーススペシャリスト試験やOracle Masterなど数多く挙げられますが、その中から今の自分に必要な資格を選択することで、データサイエンスの知識などを重点的に学ぶことができます。

【参考】:情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB) 【参考】:Oracle 認定資格一覧

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スキルの証明となり、転職に有利になる

データサイエンティストは前述の通りデータサイエンスの知識やそれをビジネスに活かすための知識・スキルが必要です。資格取得は知識獲得の他、自身のスキルを対外的に証明するためにもおすすめです。

また、データサイエンティストとして転職する際にも、資格があればアピール材料として有利に働きます。

データサイエンティストとは

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そもそもデータサイエンティストとは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。データ分析手法となるデータサイエンスでは、数学や統計学を用いた数学的手法、計算機科学や情報工学を用いたコンピュータ技法、機械学習やパターン認識等の人工知能技術を用います。

2010年頃から活用データが増大し、「ビッグデータ」など関連用語が浸透してきました。同様に、機械学習の進歩によりデータの蓄積と利用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。

データサイエンスとは?注目されている理由と基礎スキルについて解説!
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データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストの役割は大きく分けて以下の通り分類されます。

サイエンス的な役割  データサイエンスの分析手法を研究・利用すること

エンジニアリング   データ分析のための収集やその仕組みを作ること

ビジネス      分析結果から導き出される傾向をビジネスで活用すること

データサイエンティストは上記の3分類の役割を担っています。分析結果による多岐にわたる将来の変動予測を基に、より確実性の高い事業戦略策定を行ったり、効果的なマーケティング活動に適用したりします。

データサイエンティストの業務工程

データサイエンティストが担当する実際の活動を、工程に分割して説明します。まず初めにデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目を定義して、ゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行った後、最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。

流れをまとめると、以下のようになります。

1.ビジネス上の課題抽出 2.データ収集 3.収集データの分析 4.ビジネス改善のための立案

データサイエンティストの年収

データサイエンティストの年収についてですが、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト(特定技術(DB・NW・セキュリティ等))を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データサイエンティストは一般平均年収よりも高めであることが分かります。

データサイエンティストはスキル・実績・年齢によって年収が大きく左右される職業です。上記はあくまでも参考例ですが、努力次第ではこのような高収入を目指すことも可能です。

また、キャリアパスとしてプロジェクトマネージャーやITコンサルタントなども目指せるため、スキルを活かした転職がしやすいのも特徴です。

【参考】:マイナビエージェント 職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月~2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】:IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別(P7) 【参考】:民間給与実態統計調査-国税庁

データサイエンティストに必要なスキル

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データサイエンティストはビジネス上の課題を解決するためにデータ収集・分析を行い、課題解決の戦略を策定していきます。そのため、データサイエンティストになるには、ビジネス課題を明確にするためにヒアリング能力が必要です。

併せてデータ分析の対象となる分野(例として金融や医療等)においては、それぞれ必要とされる業界知識を学ぶ必要があります。すでにデータサイエンティストとして活動されている方は実務の中で吸収していくのが良いでしょう。

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは?役立つ資格も紹介

機械学習エンジニアに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用するシステム利用者であり、データ分析者・統計の専門家を指します。そのためデータ収集および分析のスキルが求められます。

一方、機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させ、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことであり、ITエンジニアスキルが強く求められます。

なお、実際の業務では共同して実施することが多く、その役割の垣根は低くなってきているのが実状です。

機械学習エンジニアとは?AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

データアナリストに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。そのため、ビジネス課題のヒアリング・解決能力を含め、以下のようなスキルが求められます。

(1) ビジネス課題の抽出 (2) データ収集の準備・収集 (3) データ分析 (4) ビジネス課題の解決

一方、データアナリストはデータ分析に特化した専門家です。そのため、データ分析手法を学術的に研究し実践することに強みがあり、複雑な分析を高度な技法を活用して分析していきます。したがって、高度なデータ分析能力が強く求められるでしょう。

IT系の共通スキルを証明できる資格

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IT系の共通スキルは、技術スキルの土台となる部分です。ここでは、IT系の共通スキルの証明としてデータサイエンティストにおすすめな資格を2つ紹介します。以下の2つは、経済産業省が認定する国家資格である「情報処理技術者試験」の1区分です。

基本情報技術者試験

最初に、情報処理推進機構(IPA)の基本情報技術者試験(FE)をおすすめします。資格取得により、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入が指示通り実施できるでしょう。情報処理技術者試験制度で定義されているスキルレベル1〜4の範囲のうち、スキルレベル2に相当する試験です。

出題範囲に関しては、テクノロジ系(情報技術領域)・マネジメント系(経営管理)・ストラテジ系(経営戦略)の分類において、スキルレベル2の内容が出題されます。試験は令和5年度から各試験会場でCBT(Computer Based Testing)方式によって受験できます。科目A(90分)と科目B(100分)の両方を受ける必要があります。

合格するには、科目A・Bそれぞれで1,000点満点中600点以上が必要です。ITエンジニアの登竜門とされる資格であるため、取得しておきたい資格の1つとして挙げられます。

【参考】:情報処理推進機構(IPA) 基本情報技術者試験(FE)

基本情報技術者試験とは?試験概要や合格率、ITパスポートとの違い
基本情報技術者試験の申し込み方法とは?2023年から変わったこと

応用情報技術者試験

次に、上位資格として応用情報技術者試験(AP)をおすすめします。資格取得により、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。スキルレベル3に位置している試験で、基本情報技術者試験の上位資格にあたります。

出題範囲は基本情報技術者試験と似ている部分がありますが、ITに関する幅広い知識が問われるため難易度はそれよりも上がります。経営戦略やプログラミングの設問については選択式のためIT系以外の方も受験しやすく、プログラミングが苦手な人は基本情報技術者試験を飛ばして受験する人もいます。

また、試験に合格することで上位資格である、ネットワークスペシャリスト試験・ITストラテジスト試験・プロジェクトマネージャ試験・データベーススペシャリスト試験・システムアーキテクト試験などの「午前I」の試験が免除されるメリットがあるので、これらの試験を検討している場合におすすめの資格です。

【参考】:情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)

応用情報技術者試験は独学で合格できる?出題範囲や勉強法を解説!
応用情報技術者試験の申し込み方法は?日程から試験概要まで解説

データベースの専門スキルを証明できる資格

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データサイエンティストでは、IT系共通スキルに加えてデータベースの専門スキルが要求されます。ここでは、データベースの専門スキルの証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

データベーススペシャリスト試験

データベースの専門スキルの証明としておすすめなのは、情報処理推進機構(IPA)の情報処理技術者試験の区分であるデータベーススペシャリスト試験(DB)です。取得により、データ収集の環境構築に必要なデータベースの設計・開発・構築・運用ができるようになるでしょう。

データベーススペシャリスト試験は特定のDBMSに依存せず、データベースに共通する理論や、データベース設計に関する出題が中心です。スキルレベル4に該当し、難易度は情報処理技術者試験の中でも最も高い区分に含まれるため、受験者層は実務経験を数年程度積んだエンジニアが多くを占めています。

試験は秋に1度だけ実施され、「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後Ⅰ」「午後Ⅱ」の4つの試験全てに合格しなければなりません。午前試験は4肢択一式、午後試験は記述式の問題で長文読解問題が出題されます。全ての試験で得点率60%以上取得できれば合格できます。

【参考】:情報処理推進機構(IPA) データベーススペシャリスト試験(DB)

データベーススペシャリストの年収は高い?資格試験についても解説!
データベーススペシャリストの難易度は?合格率や勉強方法を解説!

OSS-DB技術者認定試験

次に、特定非営利活動法人LPI-Japanが運営するオープン系データベースの認定試験である、OSS-DB技術者認定試験をご紹介します。データ分析システムではオープンシステムを活用することが多いため、オープンシステム用DB技術者におすすめできる資格です。

商用データベースとの連携に優れているため、企業システムでも多く活用されている「PostgreSQL 12以上」を基準のRDBMSとしています。レベルはベーシックなシルバーと、コンサルティングまで行えるゴールドの2種類に分けられます。

【参考】:OSS-DB技術者認定試験 【参考】:PostgreSQL

PostgreSQLとは?MySQL・Oracleとの違いを解説

Oracle Master

商用データベースを用いる場合は、市場占有率の高いオラクルが提供するOracle Masterを紹介します。Bronze・Silver・Gold・Platinumとステップ型に4段階のレベルがあり、上位試験に挑むには下位試験から順に合格する必要があります。

実力に応じたレベルの資格を取得できるため、オラクル製品を主に扱うエンジニアにおすすめです。また、資格学習の過程でオラクル製品に関する知識の他、リレーショナルデータベースの仕組みやSQLの基礎も一通り身に着けることができます。

【参考】:Oracle 認定資格一覧

オラクルマスターは難しい?試験区分と出題範囲から難易度を解説

専門的な分析スキルを証明できる資格

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データサイエンティストは学術的な知識と技術スキルをデータ分析に活用していくため、数学や統計の専門知識が求められます。ここでは、専門的な分析スキルの習得・証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

統計検定

統計自体の能力を証明するためには、統計質保証推進協会の統計検定をおすすめします。この資格はデータに基づいて客観的に事象を判断し、科学的に問題を解決する能力が備わっていることを証明できます。

11月に1級の試験が筆記で行われ、それ以外の級ではCBT方式が採用されています。CBT方式の試験は通年受験可能です。1級の出題形式は論述式、それ以外は4〜5肢選択問題です。試験時間は1級においては午前(統計数理)・午後(統計応用)それぞれ90分、CBT方式では60分です。CBT方式では100点満点中70点以上で合格です。

まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念をしっかりと理解していきます。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつ順番にステップアップしていきましょう。

【参考】:一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定

統計検定の難易度は?4級〜1級の合格率と受験級の選び方を解説
統計検定1級はすごい資格?難易度・勉強時間・メリットを紹介!

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

分析系アプリケーションのプログラミング能力を証明するために、開発言語であるPythonの認定試験、Python 3エンジニア認定データ分析試験が用意されています。この資格ではPythonの言語能力のみならず、確率や統計の数学技術とライブラリーを用いた分析実践能力が試されます。

出題は全て選択式であり、正答率70%で合格できます。難易度に関しては明確に公表されてはいませんが、Pythonの基礎を習得しており、多少なりともライブラリの利用経験がある方であれば十分に合格できる試験です。

公式サイトによると、2021年6月時点で受験者数は3,158名、合格者数は2,726名と公表されているため、合格率は約86%と分かります。試験開始から2年9か月となる2023年3月末時点では受験者数が1万人を超えており、人気のある試験であると言えます。

【参考】:Python 3 エンジニア認定データ分析試験 【参考】:「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を開始1年で3千名を超える」|Pythonエンジニア育成推進協会 【参考】:「Python 3 エンジニア認定データ分析試験、開始2年9か月で受験者数1万人に到達」|Pythonエンジニア育成推進協会

Python3エンジニア認定データ分析試験とは?勉強方法や難易度を解説

G検定、E資格

最後に、人工知能全般に関する能力を証明するための試験として日本ディープラーニング協会の検定を紹介します。G検定はジェネラリスト向けの検定であり、ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して事業活用する能力や知識があることを証明します。

E資格はエンジニア向けの試験です。具体的には、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているエンジニアレベルにあるかを検定します。

【参考】:資格試験について - 一般社団法人 日本ディープラーニング協会

G検定とは?試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説!
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データサイエンスのスキルを証明できる資格

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上記で紹介してきたように、ITエンジニア全般に共通するスキルを測る資格試験や分野ごとに専門スキルを測る資格試験もあれば、データサイエンスを行うのに必要なスキルに特化したものもあります。以下で紹介するのは、データサイエンティストを始めデータサイエンスに関わる人向けにつくられた資格です。

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティスト検定は、データサイエンティスト協会が2021年4月に開始した、比較的新しい資格制度です。主にこれからデータサイエンティストを目指す初学者を対象に、アシスタントレベルの実務能力と知識を有することを証明する目的で実施されています。

データサイエンティストに必要な、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つのスキル領域における基礎的な実務能力・知識をカバーしている試験で、データサイエンティストとしての実務経験がない人や大学生・専門学生などにもおすすめです。

データサイエンスの基本の「き」とも言えるスキルを総合的に身に付けられる内容となっているので、データサイエンティストを目指すならまずは合格しておきたい検定です。

【参考】:DS検定®★とは|一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンスが学べるおすすめの本12選!入門者から中級者まで厳選してご紹介!
データサイエンティストはなくなるのか?今後の傾向や将来性を解説

統計検定データサイエンス(基礎・発展・エキスパート)

統計検定の一種別として設置されている統計検定データサイエンス基礎(DS基礎)・統計検定データサイエンス発展(DS発展)・統計検定データサイエンスエキスパート(DSエキスパート)は、上記で紹介した統計検体よりもデータサイエンスに特化した内容になっています。

試験に合格することで、データの分析目的に応じて解析手法を選択し、Excelによるデータの前処理と解析を行い、出力から必要な情報を読み取り、問題解決のための解釈を行う、といったデータサイエンスの一連の実務を行う能力を証明することができます。

基礎、発展、エキスパートの順でより高度な内容となっていきます。まずは基礎から挑戦し、自身のスキルレベルに合わせて上位試験に臨むと良いでしょう。

【参考】:統計検定 データサイエンス基礎 【参考】:統計検定 データサイエンス発展 【参考】:統計検定 データサイエンスエキスパート

データサイエンスと統計学の違いとは?活かせる職業も紹介

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、データサイエンスの基盤となる数学スキル・リテラシーの理解度・習熟度を測定する資格です。機械学習における数学的理論、アルゴリズムなどの理解に必要な数学リテラシー、ビジネスにおいて役立つ数学スキルも身に付けることができます。

中級と上級があり、中級は高校1年生程度、上級は大学初学年程度の数学学習範囲で出題されます。特に中級は、データサイエンティスト以外でも業務でデータを扱う人全般におすすめです。データサイエンティストを目指すのであれば、上級の合格が望ましいでしょう。

【参考】:データサイエンス数学ストラテジスト | 公益財団法人 日本数学検定協会

データサイエンスの資格一覧!おすすめ8選の難易度や勉強法を紹介

海外でも通用するデータサイエンス関連の国際資格

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ここまで国内の資格試験を中心に紹介してきましたが、もちろんグローバルに展開するデータサイエンス関連の資格もあります。国内にとどまらず海外での活躍も目指す場合は、以下のようなグローバル資格の取得も視野に入れておきましょう。

Certified Analytics Professional (CAP)

CAPは、アメリカの分析認定委員会(ACB)が実施している民間資格です。ビジネス、データ分析、解析手法など、7つの領域を基に幅広い分野の問題が出題されます。

受験要件がこれまで紹介した資格に比べて厳しく、修士号以上の学位と2年以上の分析実務経験、または学士号と4年以上の分析実務経験、または8年以上の分析実務経験が必要とされています。データサイエンティストとしてある程度のキャリアを積み、海外を本格的に目指す際にはぜひ取得しておきたい世界標準の資格と言えます。

【参考】:Certified Analytics Professional

Open Certified Data Scientist(Open CDS)

Open CDSはデータサイエンティスト向けの認定資格で、 データサイエンティストのスキル、知識、経験を認定します。ビジネスの改善に向けたデータの分析を行うために必要な資質と能力を備えていることを証明することができます。

認定を受けるには、この認定制度を実施しているオープングループの担当者との面談が必要であり、これまで紹介した試験形式の資格・認定とは異なるユニークな認定制度です。「Certified Data Scientist(レベル1)」「Master Certified Data Scientist(レベル2)」「Distinguished Certified Data Scientist(レベル3)」の3段階の認定レベルがあります。

【参考】:Open Certified Data Scientist (Open CDS)

データサイエンティストの資格は独学で取得できる?

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ここまで様々な資格を紹介してきましたが、これらの資格は独学でも取得できるのでしょうか。結論から言うと、取得を目指す資格の難易度と個人のスキルレベルによって、独学をおすすめできる場合とできない場合とがあります。

資格取得に向けた勉強方法には、主に以下の3つの方法があります。まずは1冊参考書を買って読んでみたり、無料の学習サイトなどを利用してみたりして、独学でも合格ラインに達することができそうか判断するのが良いでしょう。

参考書で学ぶ

データサイエンスに関する書籍や資格の取得を目指す人に向けた参考書はたくさんあります。それぞれの資格に合わせた参考書が多数出版されているので、内容や口コミなどの評価を見ながら選ぶと良いでしょう。

過去問題集がある資格もあるので、以下のように学習サイトやスクールを利用する場合でも、講座や授業と併せて利用し、対策を取ると効果的です。

データサイエンスが学べるおすすめの本12選!入門者から中級者まで厳選してご紹介!

学習サイトで学ぶ

学習サイトには有料のものと無料のものがあります。もちろん有料のサイトの方が内容やサービスも充実していますが、種類もたくさんあるので、自分にあったサイトを探るためにまずは無料のものから試してみるのも良いかもしれません。

参考書や学習サイトを利用した学習方法は、空いた時間を有効活用できる点、自分のペースで学習を進められる点がメリットです。

講座やスクールに通う

実務経験がまだ浅いなど知識やスキルが不十分な方、資格の合格ラインと自身のスキルレベルに大きな差がある方は、独学で学ぶのには限界があるかもしれません。講座やスクールでは、勉強を進める中で出てくる不明点もすぐに講師に尋ねることができるので便利です。

カリキュラムやサポート体制がしっかりしているので、正しい知識を効率的かつ体系的に身に付けることができます。最近ではオンラインで受けられるものも増えています。独学では自信がない、つまずいてしまいそうだという人は講師がいる環境を選びましょう。

データサイエンティスト検定とは?勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

データサイエンティストの将来性は?

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データサイエンティストは人工知能(AI)の実践により脚光を浴びています。国レベルでも、内閣府ならびに首相官邸により、イノベーション政策強化推進のための有識者会議「AI戦略」(AI戦略実行会議)が行われています。

その中で議論されている主なAI適応領域として各産業界、特に健康・医療・介護・福祉の分野が期待されています。

「データサイエンティストの仕事はAIに取られてなくなるのでは?」といった見解もありますが、この議論を見るとわかる通り、AI技術を用いて分析するデータサイエンティストは、今後も必要とされる技術者と言えるでしょう。

【参考】:内閣府 AI戦略 【参考】:首相官邸 AI戦略2022

すでに大量のデータを扱う金融システムや製薬・医療関係業界ではデータ分析が必須となっており、今後も活躍の場が拡大していくでしょう。同様に、データサイエンティストはビジネス課題に踏み込んだデータ分析を行いますので、経営コンサルタントとしても活躍の場が拡大しています。

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

資格取得で価値あるデータサイエンティストに

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この10年、ビッグデータにより活用データが爆発的に増大しています。同様に、IoTによりあらゆるモノがインターネットに接続され、共有される時代になりました。今後はそのデータを分析して活用するニーズがさらに高まるため、資格取得によって市場のニーズに応えられるデータサイエンティストを目指せます。

資格を取得した後は、スキルを活かせる企業を見つけなければなりません。数ある求人の中から自分に合う企業選びはとても大変です。

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