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**BPとはBusiness Partnerの略で、協力企業のこと**を指します。協力会社とも言います。日本の会社では狭義の意味で、正社員採用以外の契約社員やパートの方を指す場合もあります。BPの定義については契約上の定義を始めとして、いくつかの用語が発展的に用いられています。

BPには明確な定義があるわけではありませんが、事業を進めるうえで必要とされる企画・設計・開発・製造・販売・保守等の一連のサイクルの中で、**共同で物事を進める関係を持つ人、またはその企業**を指します。

BPとは、事業で必要とされる工程を共同で進める関係を持つ人やその企業を指します。そのため、次に挙げるような関係性を持っています。

*・サプライヤーと買い手側企業(部品供給の協業)*

*・メーカーとディーラー(専売チャネルの協業)*

*・メーカーとリセラー等(販売チャネルの協業)*

*・広告依頼主と代理店(販売促進・プロモーションの協業)*

*・フランチャイザーとフランチャイジー(製品流通・販売の協業)*

*・メーカーと保守委託(製品サポートの協業)*

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IT業界では顧客要件に基づいて製品を開発することが多いため、要件定義・設計・開発・構築・運用・保守の工程を細分化することがあります。そのためソフトウェア製造やテストを外注化することも多いです。**IT業界でのBPとは、各業務を外注する際の契約ベースの関係を指す**場合が多いです。

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**請負とは一方が目的とする仕事の完成を約束し、他方が求める仕事の完成に対する報酬を支払うことを約束する契約形態**を指します。また、この契約を請負契約と言います。請負契約では、仕事を完成させるために第三者に仕事を請け負わせる場合があります。

この第三者を下請負人と言い、下請負を用いる者を元請負人と言います。IT業界では顧客が発注者となり、ITベンダーが受注者としてさらにIT子会社を活用することがあります。

その場合ITベンダーは元請負人となり、IT子会社は下請負人となります。この下請負人をBPと言うこともあります。

**プロパーとは、会社との雇用形態の中で正規採用された社員**を指します。特に、生え抜きの正規採用社員を限定的にプロパーということがあります。BP契約の人との対比で、プロパーという言い方が用いられることがあります。

プロパーとはいつ用いられる言葉で、エンジニアにとってどんな意味を持つか？

**ソーシングとは資源活用を意味し、アウトソーシングとは社外の資源を活用すること**を指します。アウトソーシングの例として、会社の核となる事業以外を外部のサービスを活用し補完することがよくあります。

製造業では、主軸となる製品のみを自社で開発製造し、その他は外部製品をOEMとして利用することがよく見られます。同様に、自社で不足している人事業務や経理業務を、外部サービスを活用し費用対効果を高めることもあります。

このように、全体の会社業務を見直しアウトソーシングを活用を促進する手法を「ビジネスプロセスリエンジニアリング」と言います。IT業界でも、ITアウトソーシングにより高度なIT技術を外部に委託することが増えており、BPと呼ばれるエンジニアが増加しています。

**業務を外部へ委託して成果に対して報酬を支払うといった契約に、業務委託契約**があります。業務委託契約が用いられるケースとして、社内のリソースで対応できない業務がある場合の解決策として利用されます。

業務を委託された側である個人・企業は成果物に対して責任があり、成果物を提供しなかった場合、契約によってはペナルティが課せられる可能性があります。

SESは「System Engineering Service」の略称で、IT業界での契約形態を差します。**SESとは、システムの開発・運用などの際に、ITエンジニアの技術・労働力を提供すること**を指します。ITエンジニアを外部へ提供する企業を、SES企業と言います。

SESを利用するメリットとしては、社内にシステムの開発や運用をするIT人材がいない場合でも、ITエンジニアの技術・労働力を活用できるという点があります。SESは成果物に対して責任がなく、あくまで決められた時間での業務が対象となります。

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HRBPとはHuman Resource Business Partnerの略で、HRビジネスパートナーと言います。従来の人事の役割は、人事制度の設計・労務管理・福利厚生の実施などがメインでした。

しかし、近年の働き方改革の推進によって、テレワーク環境での企業に求められるタレント育成や、企業の成長戦略に関連した施策立案・実行が強く望まれています。

**HRBPは企業経営者に対するビジネスパートナーとして戦略立案の手助けとなる政策を考えたり、成長戦略に合わせた人事政策を担当**します。そのため、コンサルタント的な色合いの強いBPのモデルとなります。

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BPという用語は上記の他にも発展的に用いられています。BPの関係性や協力体制の深さに応じて、アライアンスやビジネスアライアンス等とも言います。ここでは、広義のBPについて特にアライアンスの意味を説明します。

アライアンスとは協業や同盟を指し、ビジネスアライアンスとも言います。**ビジネスでのアライアンスとは、双方にメリットがある事項について、共同で目標を達成するための活動をすること**です。

BPがどちらかと言うと契約的な意味合いが強いのに対し、アライアンスは契約を伴わない場合があります。そのため、将来を確約できない研究や調査等では覚書等で代用することもあります。

### ストラテジックアライアンスとは？

**ストラテジックアライアンスとは、アライアンスの活動の中で既存事業の枠組みから新規市場や新規製品まで協業領域を拡大し、戦略的に業務提携すること**です。つまり、短期的な事業協力だけでなく中長期を見越した成長戦略について相互に協力します。

この枠組みは戦略的なもののため、従来競合している各社が別の新領域では提携して協調することもあります。これにより成熟した市場から脱却したり、競争状況から脱落するリスクを軽減するメリットもあります。

### アライアンスパートナーとは？

**アライアンスパートナーとは、同様の考えを持つ複数の企業が1つの目標に向けて相互に活動するもの**です。ビジネスアライアンスパートナーとも言います。アライアンス活動によって企業価値(ブランディング)が高まり、売上が上がるといった相乗効果が期待できます。

具体的な例としては、航空会社のマイレージサービスによるアライアンス活動が代表的です。

### アライアンスのメリットは？

アライアンスのメリットはいくつかあります。例えば、中小企業や新規参入会社が事業化を検討する場合に、費用面や技術の蓄積面で多くの時間と費用が必要となるのがネックです。しかし**複数社でアライアンスを構築することによって、素早いスタートアップが可能**です。

具体的には、ある企業では得意な知識を用いた製品開発をし、製造の得意な会社によって高品質な製品の生産をするといった分担作業により、短期間で事業化が可能です。失敗した際の負担も分担できるため、損失リスクも減らすことができます。

### アライアンスのデメリットは？

**メリットが多いアライアンスですが、デメリットもあります。**1つ目のデメリットは、契約が緩いため確実な実行性が保証されないことです。スケジュールが遅れる・期待した品質より劣っているなどの問題があっても、責任が発生しないことがあります。

2つ目は、ノウハウやスキルの流出・模倣のリスクがあることです。自社の強みである知財を制限なくアライアンスパートナーに公開してしまうと、後で同等製品や模倣品が開発されることがあります。

3つ目は、営業情報流出のリスクがあることです。ユーザ開拓等をアライアンスの目標に置く場合、顧客リストを開示する際に十分な注意が必要です。後々の競合となり得るため、情報統制や管理をしっかり行うことが重要です。

## BPや関連用語を理解して業務効率を高めましょう

**BP契約を始めとして、協力関係を整理したり分担を決めたりすることは重要**です。特にプロジェクトの実行には顧客の要件が複雑化するほど役割を正しく定義したり、必要な契約を締結することが求められます。

また、*開発の上流工程を担当する場合はさらに戦略的な提携や協業に関する意見が求められます。*BPやその関連用語を理解することで、開発の上流工程を担当する際に役立つでしょう。

BPとは、事業を進める上で必要とされる一連のサイクルの中で、共同で物事を進める関係を持つ人、または企業を指します。本記事では、IT業界におけるBPの定義やBPに関連する用語について解説します。BPについて知りたい方は、参考にしてください。

BPとはBusiness Partnerの略で、事業で必要とされる工程を共同で進める関係を持つ人やその企業を指す

IT業界ではソフトウェア開発等の業務作業における契約ベースの関係を指す場合が多い

広義のBPでは、ビジネス目標においてビジネスの同盟や協業を行う同等の関係性を持つ相手を指す

BPとはどんな意味？IT業界での役割と関連用語を解説！

## デジタルマーケティングとは

デジタルマーケティングとは、**デジタルデータを活用するマーケティング（売れる仕組みづくり）**です。

マーケティングという言葉が登場したのは、インターネットが存在しない20世紀初頭でした。それから約100年間、マーケティングは市場調査や統計学などを使って「顧客の行動」を可視化しようと試みてきました。

しかし、〇月〇日に打った「テレビCМ」や「新聞折り込みチラシ」に何%の消費者が反応したかを明確に数字化することは困難で、まして、その年齢層・職業・趣味・嗜好などを知ることは不可能でした。

このようなアナログマーケティングからデジタルマーケティングへの転換を象徴するのが、*2003年の「Google広告」と2005年の「Google アナリティクス」のリリース*です。それによって、PV（ページビュー）、CTR（クリック率）、CVR（コンバージョン率）などが重要なマーケティング指標として広く認識されるようになりました。

デジタルマーケティングには、大きく分けると次の2つの意味があります。
●Webコンテンツ、Web広告の効果をデジタルデータで解析する
●広い意味のデジタルデータをマーケティングに活用する

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### 狭義のデジタルマーケティングーWebマーケティング

Webマーケティングは、WebサイトやWeb広告を通して行われるマーケティングです。具体的な活動として、*WebサイトのSEO（検索エンジン最適化）対策、Web広告の効果の解析と改善*などがあります。

最近では、SNSで情報発信して顧客とのコミュニケーションを図る*SNSマーケティング*や、*Youtube広告の活用*も重要なWebマーケティングに位置づけられています。

スマホの普及によって、常にスマホやタブレットを片手に行動する人々の消費行動に視点を合わせる「モバイルマーケティング」もWebマーケティングの重要な切り口になりました。

### 広義のデジタルマーケティングーあらゆるオンラインデータの活用

デジタルテクノロジーの進歩が、音声認識・画像認識などのAI開発に結びつくことによって、IoT（もののインターネット）などからもデジタル情報が蓄積されるようになりました。ビッグデータの利用が可能になり、「情報爆発」と言われる状況が出現したのです。

このような状況でマーケティングは、**「Webマーケティング」というカテゴライズでは重要なチャネルを見落とす可能性があり、より包括的な概念である「デジタルマーケティング」という言葉が使われるようになりました。**

また、デジタルマーケティングという概念が一般的になることによって、WebマーケティングがWebサイト、Web広告に関するマーケティングに限定して使われる傾向も生じました。例えば「Webマーケティング+SNSマーケティング+モバイルマーケティング+α=デジタルマーケティング」という把握です。

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実店舗とECサイトなど、ネットとリアルの世界を結びつける「オムニチャネル」もデジタルマーケティングの重要な戦略になっています。

*「スマホを片手にLINEやTwitterの情報をチェックしながら行動する消費者」にどうリーチしていくか*は、今後ますます重要性を増していくと考えられます。

## デジタルマーケティングのチャネル

デジタルマーケティングには、自社Webサイト・Web広告・E-mail・SNSなど、多様なチャネルがあります。主なものは次の通りです。

オウンドメディア（自社Webサイト）は、Web広告やSNSでリーチした見込み客を誘導する、デジタルマーケティングのいわば*ベース基地*です。その出来次第で、見込み客を逃がすこともあれば、コンバージョンにまで結びつけることもできます。

オウンドメディアの運用ではSEO対策が必須ですが、Googleなどの検索エンジンはそのアルゴリズムを公開していないので、手探りの試行錯誤が必要な場合も少なくありません。また、Web広告と違ってSEO対策の効果を明確な数字で確認することもできません。

**地道にコンテンツを充実させ、検索順位の上昇とランディングしたユーザーの心を捕まえる魅力あるWebサイトの構築を目指す**必要があります。

GoogleやYahoo!のプラットフォームを通じて配信するWeb広告は、見込み客を集めるために重要なチャネルです。
Web広告には次の3つの種類があります。

*検索連動型広告* : 検索結果画面に表示されるテキスト広告
*ディスプレイ広告* : Webサイト内に表示されるバナー広告など
*動画広告（Youtube広告）*：動画内に流れるCM広告など

Web広告は管理画面からクリック率やコンバージョン率などの詳細な情報が得られるのがメリットで、明確な数字に基づいた広告戦略が可能です。リターゲティングなどさまざまターゲティングの機能も備えています。

また、検索連動型広告にもディスプレイ広告にも「*レスポンシブ広告*」と呼ばれる機能があります。これは、AIによる広告枠への最適化を自動的に行なうサービスで、広告制作にかかる時間と費用が軽減されています。

E-mailは既存客や資料請求などでメールアドレスを獲得した見込み客に働きかける、デジタルマーケティングの重要なチャネルです。E-mailのメリットは**配信費用が安い**ことで、送信先をAIに選別させるマーケティングオートメーションも可能です。

SNSは利用者の急激な増大によって、極めて重要なマーケティングチャネルになりました。Facebookページなど無料のアカウントで自由にコンテンツをアップロードでき、それを有料のFacebook広告と連動させることもできます。これは、WebサイトとWeb広告の関係と同じです。

何よりの特徴は**「バズる」という言葉が象徴する、拡散力の大きさ**です。「炎上」のリスクと表裏一体ですが、今後ますます重要性を増すチャネルと言えます。

## デジタルマーケティングの業績評価指標

デジタルマーケティングの各チャネルの業績評価指標には次のようなものがあります。

Webサイトの評価指標には次のようなものがあります。

*オーガニック検索（自然検索）流入数* : キーワード検索でサイトを訪れた人の数
*広告検索* : 広告からサイトを訪れた人の数
*直帰率* : 1ページしか見ずにサイトから出た人の割合
*離脱率* : そのページを最後にサイトから出た人の割合
*回遊率* : 1度の訪問でユーザーが何ページのビュー数をカウントしたか

これらの指標をWeb広告の指標と組み合わせることで、立体的なデジタルマーケティングを行なうことができます。

Web広告の評価指標には次のようなものがあります。

インプレッション : 広告が表示された回数
クリック数 : 広告がクリックされた回数
コンバージョン数 : 「資料請求」「予約」など広告目的が達成された回数
CTR（クリック率） : クリック数÷インプレッション
CVR（コンバージョン率） : コンバージョン数÷インプレッション
CPC（クリック単価） :広告費÷ クリック数
CPA （コンバージョン単価）: 広告費÷コンバージョン数

広告管理画面から、上記の指標を各キャンペーンごと、各広告ごとに確認することができます。

SNSの企業ページの評価指標はFacebook、Twitterなど各メディアによって用語の違いがあります。主なものは次の通りです。

フォロワー数
「いいね」数
ユーザー投稿数
コメント/リプライ数
リツイート/シェア数

SNSの広告では、Web広告と同じCTR（クリック率）、CVR（コンバージョン率）などの指標を用いることができます。

## デジタルマーケティングの目標はカスタマージャーニーの把握

デジタルマーケティングのチャネルと指標を適切に組み合わせることで、カスタマージャーニー（顧客と商品の最初のコンタクトから購入までのプロセス）を把握することが可能です。

### 指標（数字）プラス共感力で顧客の行動を追跡する

アナログマーケティングで要求された想像力や共感力は、デジタルマーケティングでも重要です。**デジタルな情報（数字）から、生身の人間であるカスタマーの心理や行動を再構築する**必要があります。

顧客と商品のさまざまなタッチポイントで顧客の心理がどのように変化したか、何が購入のトリガーになったのかを可視化し、次の施策・戦略に結びつけるのがデジタルマーケティングの最終目的だと言ってよいでしょう。

### 重要性を増すモバイルとSNSのマーケティング

カスタマージャーニーの把握で今後ますます重要性を増すのがモバイルマーケティングとSNSマーケティングです。

**スマホやSNSが消費者の購買行動にどのようなタッチポイントでどのような影響を与えているか**は、まだまだマーケターに把握されていない部分があると考えるべきで、それだけに稔り多い成果をもたらす可能性をはらんでいます。

## エンジニアとデジタルマーケティング

デジタルマーケティングの概要を述べてきました。ここまで読まれたエンジニアの方は、システム開発はまさにデジタルマーケティングそのものだと思われたのではないでしょうか？システム開発において、カスタマージャーニーマップや共感マップの作成が重要とされているのが、その何よりの証拠です。

**成果物にデジタルマーケティングの視点が行き届いているほど、マーケターはその後の仕事がしやすくなります。**また、エンジニアがプロジェクトマネジャーやデータサイエンティスト、IТコンサルタントなどの次のキャリアを目指すときも、デジタルマーケティングの知見は大きな武器になります。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

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「Webマーケティング」に代わり「デジタルマーケティング」という言葉が使われることが多くなりました。この2つの違いや、変化の理由を解説します。デジタルマーケティングがIТエンジニアにとってどのような意味があるのかにも触れているので、ぜひ参考にしてください。

デジタルマーケティングとは、Webマーケティングよりも広い概念である

デジタルマーケティングでは、SNSやモバイルのマーケティングが重要性を増している

エンジニアにとってデジタルマーケティングの知見は、キャリアアップのための大きな武器になる

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

## データサイエンティストに資格は必要？

データサイエンティストになるうえで「何かの資格を取る」ことは、とても重要です。ここでは、そもそも資格を取ることにどのような意味があるのかについて、いくつかのポイントに分けて解説します。

### 体系的な知識を得て、データサイエンティストの概要を理解できる

**資格取得のための勉強をすることで、データサイエンスについて体系的な知識が得られます。**

データサイエンティストとはデータとビジネスを結びつける仕事で、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要求されます。これらを実務の中で必要に応じて修得していくのも地に足の着いた方法ですが、それではなかなか全体像がつかめません。

*基礎的ではあっても体系的な知識を得ることで、バランスの良い判断ができるようになります。*あちらこちらに穴のある実務経験で生じがちな、間違った方向に力を注ぐリスクを回避できます。

### 自分に不足しているスキルを補える

データサイエンティストという職業の概要を理解することで、自分にどのようなスキルが不足しているかが分ります。統計学・プログラミング言語・機械学習・ディープラーニング・マーケティングなど、データサイエンティストに必要とされる知識の「弱いところを1つ1つ補強していく」というつもりで勉強しましょう。

データサイエンティストといっても、これらすべての分野でスペシャリストになることはできませんが、基本的な知識やスキルは必要です。

### スキルの証明として転職時にアピールできる

データサイエンティストは比較的新しい職業のため、雇う側でもどのような人を採用するべきか明確になっていないこともあるかも知れません。*そういった場合に、スキルを証明する資格を持っていることで採用されやすくなるため、大変有利です。*

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## そもそも データサイエンティストとは

データサイエンティストは、データから必要な情報を収集・保存し、活用する職業です。また、統計などの情報科学理論を活用して企業が抱えている課題を分析し、解決に導く役割もあります。ビッグデータ分析を希望する企業から需要が多く、その専門性から高い年収が見込まれる注目の職業です。

では、具体的にどのような業務を行う職種なのでしょうか。一般的なデータサイエンティストの仕事内容や年収例を以下でご説明します。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

### 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仕事内容は、企業によって異なります。一般的には、顧客にヒアリングした課題の洗い出しと優先順位の決定を行います。そして、問題点を明確化し膨大なデータの中から活用できるものを選択、収集・保存、提案をするのもデータサイエンティストの大事な業務です。

### 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は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることでイメージを掴みやすくなります。

「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、やや高めであることが分かります。

このように、データサイエンティストは比較的高収入が期待できる職種であると分かりますが、**その分それに見合うスキルが求められるため、採用後も技術を磨いていく必要があります。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データサイエンティストとは？気になる市場性や年収を解説！

未経験からデータサイエンティストになるには？必要なスキルを解説

### データサイエンティストに必要なスキルとは

データサイエンティストには多くの知識が必要不可欠です。下記で具体的にご紹介します。

●PythonやR言語などのプログラミングスキル
●データベースの知識とスキル
●機械学習の知識とスキル
●ビジネススキル（マーケティング等）

膨大なデータを扱うデータサイエンティストになるには、分析以外にもビジネスにおける問題解決のスキルなども必要です。

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

## データサイエンティストの基礎知識を身につける資格3選

ここでは、データサイエンティストの必須知識である、IT・統計学・ビジネス（マーケティング）の基礎を学べる資格を3つご紹介します。

**基本情報技術者試験は、高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能を持ち、実践的な活用能力を身に付けた者を証明する国家試験です。**特定のソフトウェアに関する試験ではなく、情報技術（IT）の背景・原理・基礎的技能について、学習するうえで総合的に身に付きます。

情報をビジネスに結びつけるデータサイエンティストは、まさに「情報技術者」そのものです。本試験を受けるうえで、統計学・データベース・ネットワークから、プロジェクトマネジメントや経営戦略まで、データサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶことができます。

試験は上期と下期に分かれ年2回実施されており、午前（選択問題）と午後（応用問題）の2部構成で各150分ずつあるため、合計5時間の長丁場になります。難易度としては4人に1人の合格レベルなので、やや高く感じるかも知れませんが、ITエンジニアの登竜門と言われる資格であり、多くのエンジニアが取得しています。

●資格種類 : 国家資格
●受験料 : 7,500円
●合格率 : 30～40％（令和4年上期）
●運営者 : 独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）

【参考】：[IPA情報処理推進機構ｰ基本情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
【参考】：[IPA情報処理推進機構ｰ試験結果情報](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_05goukaku/sg_fe_happyobi_.html#r04-1_1)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

**統計検定4級は、データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な場面での活用力を試す試験です。**

統計学はデータを正しく解釈するために欠かせない知識です。まず、統計検定4級を取ることで、統計の基本的な用語や概念を理解しましょう。入門者向けの試験であるため、合格率は2021年度で約70％と高めです。難易度はそこまで高くはないので、取得して損はありません。

データサイエンティストとして活躍するためには、将来は統計検定準1級に合格するほどの知識・スキルを身につけたいものですが、焦りは禁物です。一歩一歩力をつけていきましょう。

試験は毎年6月と11月の年2回実施されます。出題形式は4〜5肢選択問題（マークシート）で、試験時間は60分です。100点中70点以上で合格です。

●資格種類 : 日本統計学会認定資格
●受験料 : 5,000円（学割価格3,500円）
●合格率 : 72.8％（令和3年6月試験時）
●運営者 : 一般財団法人 統計質保証推進協会

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会ｰ統計検定４級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade4/)
【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会ｰ受験データ](https://www.toukei-kentei.jp/info/past/)

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

### マーケティング・ビジネス実務検定C級

マーケティング・ビジネス実務検定は、マーケティングの定型業務をこなすために必要な知識があるかどうかを試す試験です。**市場細分化、標的市場決定、マーケティングリサーチ、消費者行動などの基礎が学習するうえで身に付きます。**

データでビジネスを活性化するためには、ビジネスの他、特にマーケティングの知識が必要不可欠です。2005年にスタートした「マーケティング・ビジネス実務検定」を取ることで、特定の業界にとらわれないマーケティング知識を総合的に身につけることができます。A～C級まで3つのレベルがありますが、まず難易度が易しいC級を取得してマーケティング研究の足掛かりにしましょう。

試験科目は「マーケティング知識（130分）」と「マーケティング事例（45分）」の2つで、80％の正解が合格基準です。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 5,700円
●合格率 : 非公開
●運営者 : 国際実務マーケティング協会

【参考】：[国際実務マーケティング協会ｰ各級の詳細](https://www.marke.jp/introduction/detail)

## データサイエンティストとしての基本スキルを身につける資格4選

データサイエンティストの概要が理解できたら、実務で役に立つスキルを証明できる資格にもチャレンジして実力をつけていきましょう。さまざまな資格がありますが、ここでは必要とされることが多いスキルを養える資格を4つご紹介します。

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が提供する「Oracle Database」を扱う技術力を認定する資格です。

企業データを活用する際に欠かせない、データベースの基礎知識を体系的に身につけることができる資格であり、データベースの概念・アーキテクチャ・運用を理解して、実務でのオペレーションができるようになります。

資格名のDBA（DataBase Administrator）とはデータベース管理者のことを示しており、DBAとして必要なデータベースの作成、保守運用のスキルを学べることを意味します。Bronze（ブロンズ）は資格のランクであり、この上にシルバー・ゴールド・プラチナのランクがあります。ステップアップ方式なので、いきなり上位の試験を受けることはできません。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 29,400円
●合格率 : 非公開
●運営者 : 日本オラクル株式会社

【参考】：[日本オラクル株式会社ｰ試験詳細](https://education.oracle.com/ja/product/pexam_1Z0-085)

オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

### Python 3 エンジニア認定基礎試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している試験で、Python3に関する基礎的な知識と文法に関する基礎知識を問います。**Pythonはデータの整形整理などに必須のプログラミング言語で、データサイエンティストには必須とされています。**この資格を取ることで、Pythonの基本的なスキルを身に付けることができます。

試験では、40問の選択問題を60分以内に解答する必要があります。マウスで回答し、試験結果がその場でわかるようになっています。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 10,000円（学割5,000円）
●合格率 : 75％
●運営者 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

【参考】：[一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ｰPython 3 エンジニア認定基礎試験](https://education.oracle.com/ja/product/pexam_1Z0-085)
【参考】：[一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ｰPython動向と試験の活用法](https://news.mynavi.jp/techplus/kikaku/python_trends-24/)

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（ジェネラリスト検定）とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験で、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に活用する能力があるかを検定します。**2017年に第1回の試験が行われた、比較的新しめの資格試験です。

G検定の上位資格として、ディープラーニングの実装スキルを証明するE資格がありますが、まずはG検定の合格を目指しましょう。エンジニアからデータサイエンティストを目指す人は、G検定とE資格を取ることで、AI分析の業務を体系的に学ぶことができます。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 13,200円（学生5,500円）
●合格率 : 65.1％（2022年度）
●運営者 : 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ｰG検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/)
【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ｰ資格試験について](https://www.jdla.org/certificate/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

### オープンソースデータベース技術者認定試験

**データサイエンティストに必要な、データベースの設計・開発・導入・運用の基本スキルが本資格を学習するうえで身に付きます。**オープンソースのデータベースソフトウェアであるPostgreSQLを基準とした試験です。

試験を開催するLPI-Japanは、日本での Linux（主にサーバ用として使うOS）の技術力の普及と、ITプロフェッショナルの育成のために設立されたNPOです。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 15,000円
●合格率 : 非公開
●運営者 :特定非営利活動法人 LPI-Japan

【参考】：[特定非営利活動法人 LPI-Japanｰ受験のお申込み](https://oss-db.jp/testapp/registration)

残業も多いITエンジニア業務の中で資格取得の勉強を続けるのは簡単ではありませんが、何とか時間を見つけて勉強を持続・継続していくことが必要です。ここでは、資格取得のための勉強法について触れていきます。

### 最初から難関資格を目指さない

基礎力に自信のある分野は別として、馴染みの薄いジャンルの資格は、最初から上級ランクの資格を目指さずに、まずはベーシックなランクを確実に取得することを心がけましょう。1つ1つの成功体験が、次の資格へのチャレンジ精神をかき立ててくれます。

### 週末の活用は大事だが、平日も1時間は勉強に当てる

仕事が忙しい社会人の場合は、勉強は週末や休日が中心になるかも知れませんが、なるべく平日も1時間は学習時間を確保したいものです。ポイントとしては、疲れた夜ではなく、朝の新鮮な頭で新しい知識を吸収すると、効率よく勉強が捗るでしょう。

### 常にビジネスへの出口を意識しながら勉強する

勉強する際は単に新知識を仕入れるのではなく、**データサイエンティストとして、その知識がビジネスにどう結び付くのかを意識しながら学びましょう。**

特にIТがビジネスを加速させる勢いが強まっている現代は、ITとビジネスの新しい関係を示唆する世の中の動きにアンテナを張りながら学習することが重要です。

現在エンジニアとして活躍している若者の中には、将来データサイエンティストを目指している人もいるでしょう。この記事では、幅広い知識とスキルが要求されるデータサイエンティストになるために、どのような資格にチャレンジすべきか、その学習方法を分かりやすく解説します。

データサイエンティストには統計学、IT、ビジネスの知識が必要である

資格取得を通じて、幅広い知識を身につけ、データをビジネスに役立てる力を養うことが重要

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