*データ分析という言葉はよく耳にするものの、データ分析が何なのかよく分からない人は多いのではないでしょうか。*データを分析して何のメリットがあるのか、なぜ流行っているのか、データ分析を行う仕事にはどういったものがあるのか、など気になることも多いはずです。

この記事では、データ分析の目的・やり方・職種例・転職方法について解説します。

### データ分析は規則性を見い出し有益な情報を取得すること

**データ分析とはデータから規則性を見い出し、企業にとって有意義な情報を導き出すことです。**たとえば売上情報を分析し、パターンを探すことで、商品が売れるタイミングや売れる条件などの情報を取得します。そして、取得した情報を元に商品を改善したり新規事業を行ったりします。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

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## データ分析に関する基礎知識

データ分析に関する基礎知識についてまとめました。データ分析が注目されている理由やデータ分析に関わる仕事例、データ分析関連の仕事の年収について解説します。

### データ分析が注目されている理由

データ分析は昨今注目されており、導入する企業が増えています。

データ分析が注目される主な理由は、SNSやスマホの普及によりネットに情報が増え、それらを分析することの重要性が高まったためです。SNSなどに書き込まれた商品の感想を種類別に整理することで、商品の改善点や他社と差別化を図る方法などが見えてくる可能性があります。

以下では、データ分析に関わる仕事についてまとめました。

- ITコンサルタント
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- AIエンジニア
- クオンツ
- シンクタンク研究員

*このような仕事に就くためには統計学・プログラミング・データベースなど、データ分析関連のスキルが必要です。*また、ITコンサルタントなど分析したデータを元にコンサルティングを行う仕事は、ビジネススキルやプレゼンスキルなども重要といえるでしょう。

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### データ分析に関わる仕事の年収

データ分析を行う仕事の中でも、代表的なITコンサルタントの年収について解説します。

ITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は512万円（※2023年2月執筆時点）、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」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、ITコンサルタント一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**データ分析には多くのスキルを必要とするのに加え、データ分析関連の仕事は企業の方向性を左右する責任の重い仕事でもあるため、年収は高めに設定されていることが多いです。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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)

ここでは、データ分析の基本的な流れについて解説します。データアナリストやデータサイエンティストなどの仕事に興味のある方は参考にしてください。

まず、分析計画を立てる必要があります。どのようなデータを集めるのか、データの収集先を確定させます。続いて、*何のツールでデータを収集・加工するか、どのようなアルゴリズムでデータを分析するかを固めます。*

データ分析を行う前に、データの収集・加工が必要です。データはAIがスムーズに分析できるように形式を統一させるなど加工が必要な場合も多いです。**収集・加工したデータはMySQLなどのデータベースに整理します。**

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

最後に、AIや分析ツールを動かしてデータを分析します。分析が完了したら、分析結果を資料にまとめ、経営者や顧客相手にプレゼンを行います。*プレゼンでは単に分析結果を伝えるだけでなく、これまでの商品・サービスの問題点および、改善の方針について話す必要があります。*

## 未経験でもデータ分析関連の仕事に転職できる？

データ分析の仕事に興味があるものの、未経験からデータアナリストやデータサイエンティストを目指せるのか不安な方は多いでしょう。未経験からデータ分析の仕事に転職する具体的方法について解説します。

### システムエンジニアなどからのキャリアアップを目指す

**システムエンジニアなどのエンジニア職から、データアナリストなどの仕事へキャリアアップすることは可能です。**エンジニア職で培ったプログラミングやデータベース、サーバ・ネットワークの知識はデータ分析関連の仕事でも活かすことができます。

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### 未経験で採用してくれる企業を探す

求人数は多くないものの、未経験でもデータアナリストとして採用してくれる企業もあります。未経験の場合、最初は上司の補佐役として資料整理などを任される場合が多いと予想されます。

*未経験からデータ分析関連の仕事を目指すなら、理想の企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。*

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

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## データ分析関連の仕事に転職するポイント

最後に、データ分析の仕事に未経験から転職するポイントをまとめました。これらのポイントを意識することで、面接や書類選考の通過率を少しでも上げることが可能です。

### データ分析関連の資格を取得する

**データ分析関連の資格には、統計検定やオラクルマスターなどの種類があります。**資格を取得することで、未経験でも一定レベルのスキルを保有していることを証明できます。また、資格取得における勉強を通じて基礎スキルを身につけることができるメリットもあります。

【参考】：[統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/)
【参考】：[オラクル認定資格制度](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

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

### ビジネススキルも平行して身につける

データアナリストなどは単にデータを分析するだけでなく、分析したデータからビジネス課題の解決方法を見出す必要があり、そのためにはビジネススキルが必要です。*ビジネススキルを前職で活用した経験があればアピールすることができ、未経験でもある程度有利に立つことができます。*

### 転職エージェントを活用する

**データ分析関連の未経験求人は数が少なく、転職サイトにはそこまで掲載されていないため、転職エージェントを活用することをおすすめします。**転職エージェントに登録すると担当者が自分に合った求人を紹介してくれます。また、求人サイトにはない非公開求人を紹介してくれることもあります。

## 未経験からデータ分析の仕事を目指すなら

本記事ではデータ分析とは何かについて解説しました。データ分析の流れや未経験から転職するポイントなどがおわかりいただけたかと思います。

*しかしながら、データ分析には統計学やデータベースなど多くのスキルが必要な上に、平均年収も高めであるため、未経験から転職するのは容易ではありません。*

また、未経験でも応募可能な求人を探すのも大変と予想されます。未経験でも転職可能な求人はそこまで多くありません。また、求人票には未経験と書かれているものの、実際に応募したら違ったという場合もあり、求人探しだけで多くの時間を取られるでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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データ分析という言葉を聞いたことがあるものの、具体的に何をやっているのか分からないという方も多いのではないでしょうか。本記事ではデータ分析とはなにかについて解説します。また、データ分析に関わる仕事へ転職するポイントについてもまとめました。

データ分析とはデータから規則性を見い出し企業にとって有益な情報を取得すること

データ分析に関わる仕事には、ITコンサルタント・データアナリスト・データサイエンティストなどがある

データ分析関連の仕事に未経験から転職したいなら、エージェントを活用するのがおすすめ

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

## データサイエンティスト検定を受けても意味ない？

近年、ビッグデータやAIの活用が注目を集めています。*そんな中、経営上の様々な意思決定の局面でデータに基づいた判断を行うデータサイエンティスト向けの検定試験として、「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」（DS検定 ★）が実施されています。*

しかし、受験のための情報をインターネットなどで調べてみると、「データサイエンティスト検定は意味ない」などの意見も見受けられます。意味がない、と言われるのはなぜなのでしょうか。

この記事では、データサイエンティスト検定の受験を考えている方のため、データサイエンティスト検定の概要と、意味がないと言われる理由を解説し、メリットや勉強方法についても説明していきます。

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## データサイエンティスト検定で得られるものを確認しよう

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の初学者や、これからデータサイエンティストを目指す方を対象とした検定試験で、データサイエンティストの見習いレベルとしてのスキルセットを身に付けることができます。

データサイエンティスト検定の意味がないと主張する方にも、様々な立場の方がいますので、ある人から見ると意味がないと思われることがあるかもしれません。データサイエンティスト検定の内容をよく確認し、受験を通して得られるものが自分にとって必要なものかどうかを判断しましょう。

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検定の概要

データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が主催している検定試験です。正式には「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」（略称：DS検定 ★）といいます。
第1回目が2021年9月11日に行われた、比較的新しい試験です。

ここでは基本的な情報として、検定の趣旨や試験の概要、データサイエンティスト検定を活かせる仕事の年収などについて解説します。

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*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に必要なデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力について、それぞれ見習いレベルの実務能力や知識、そして数理・データサイエンス・AI教育のリテラシーレベルの能力を持っていることを認定する検定です。*

受験資格や年齢の制限、前提となる資格はなく、実務の有無も問わないため、誰でも受けることができます。データサイエンティスト初学者や、データサイエンティストを目指すビジネスパーソン、大学生や専門学校生などを受験対象者として想定しています。

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！

検定では選択式問題が90問出題され、試験時間は90分です。CBTによる試験で、全国の試験会場で受験することができます。
試験開催の予定は以下の通り発表されています。

*■第4回*：2023年6月3日（土）～2023年6月25日（日）
*■第5回*：2023年11月11日（土）～2023年12月3日（日）
*■第6回*：2024年3月上旬～下旬

申し込み方法や申し込み期間については、データサイエンティスト協会のホームページやSNSで告知される予定ですので、受験を考える方はこまめにチェックしておきましょう。

*データサイエンティスト検定の出題範囲は、データサイエンティスト協会がデータサイエンティストに必要とされるスキルをまとめた「スキルチェックリスト」において、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力の★1（見習いレベル）相当としている範囲です。*

また、数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）におけるモデルカリキュラムについても問われます。

### データサイエンティスト検定を活かせる職種の年収

データサイエンティスト検定を活かせる職種であるデータサイエンティストに近いと考えられる、システムコンサルタントの年収は「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610万円（※2023年2月執筆時点）、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、システムコンサルタン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。

データサイエンティストはシステムコンサルタントと同様、高い専門知識を活用して経営戦略を立てたり、業務上の課題を解決したりする職種です。*データサイエンティストとしてより高い技術や幅広い知識を身に付けているエンジニアは、より年収が高い傾向にあります。*

【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/income/category/it_01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方
【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の年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## データサイエンティスト検定が意味ないと言われる理由

ここでは、データサイエンティスト検定が「意味ない」と言われる理由と、実際はどうなのかについて解説します。

### 知名度がそれほど高くないから

データサイエンティスト検定は2021年に新設された試験であり、まだ歴史が長いとは言えません。そのため、取得してもまだあまり知っている人が少ないと考えられることから、取得しても意味がないという評判が立っているようです。

しかし、2021年9月実施の第1回の受験者数が約1,400名、2022年6月実施の第2回が約2,900名と、2回目にして受験者数は約2倍程に増えています。

 これは同種のAI・統計関連の資格試験と比較しても決して少ない数ではなく、**むしろ、受験者数を伸ばしていることから、AI・統計学分野においてはデータサイエンティスト向けの資格として認知されつつあると考えられます。**

今後、AI技術者・データサイエンティストの需要が高まれば、さらに認知度が高まる可能性も十分にあります。

### 難易度がそれほど高くないから

過去のデータサイエンティスト検定の合格率は第1回が約66%、第2回が約50%で、高難易度のIT系の資格試験と比べると、比較的難易度は易しめに設定されています。そのため、取得してもしなくても同じで意味がない、という意見が出ているようです。

難易度がそれほど高くない理由は、データサイエンティスト検定では数学や統計における実際の計算が求められないため、難易度が高くなりにくいのではないかと考えられます。

しかし、データサイエンティスト検定は、データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力などについての知識があることを認定する試験です。**そのため、数学知識が求められる他の試験とは異なる価値を持った試験であり、難易度を比較すること自体に意味がないと考えるべきでしょう。**

## データサイエンティスト検定取得のメリット

データサイエンティスト検定を受けることで、データサイエンティストに必要なスキルセットを習得でき、実務だけでなく転職・就職にも役立てられるというメリットがあります。

### データサイエンティストに必要なスキルセットを習得できる

データサイエンティスト検定の受験を通して、データサイエンティストに必要とされるスキルセットであるデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を身に付けることができます。

*データを扱うために重要な基礎知識を体系的に習得することができるため、特にデータサイエンティスト初学者の方や、これから目指す方にはおすすめの検定です。*

試験範囲として「統計（予測・検定）」「データベース・SQL」「AI（機械学習）」など、実務に関する幅広い内容も出題されます。

現在データサイエンティストとして働いている方でも、自分にとってさらに学習が必要な部分がどこなのか気づきにくいものです。*検定の勉強を通して、データサイエンティストとして求められるさらなる知識を身につけ、実務に活かすことができます。*

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### 能力を証明して転職や就職に活かせる

検定に合格することにより、データ・AI利用のための技術や知識を持っていることを対外的に証明することができます。転職の際には履歴書に記載し、データサイエンティストとしての基礎知識を持つことのアピール材料として活用できます。

**データサイエンティストとして働きたいと考えている方は、データサイエンティスト検定を取得して、転職することも視野に入れるといいでしょう。**

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

## データサイエンティスト検定の勉強方法とは

データサイエンティスト検定の合格を目指すためには、公式参考書や問題集で勉強し、必要に応じて対策講座の活用も検討しましょう。

データサイエンティスト検定では、幅広い範囲から問題が出題されます。そのため、公式の参考書を利用して試験範囲を網羅するように勉強しましょう。また、試験で問題を解くのに慣れておくために、問題集を何度も解いて学習することも重要です。

*▪最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版*
▪著者：菅由紀子，佐伯諭，高橋範光，田中貴博，大川遥平，大黒健一，森谷和弘，參木裕之，北川淳一郎，守谷昌久，山之下拓仁，苅部直知，孝忠大輔　著
▪ページ数：328ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/5/14（書籍版）・2022/4/28（電子版）
【参考】：[最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第2版：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12832-6)

*▪徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応*
▪著者：スキルアップAI株式会社 小縣 信也　著/スキルアップAI株式会社 斉藤 翔汰　著/スキルアップAI 株式会社 山田 弦太朗　著/一般社団法人データサイエンティスト協会　監修/株式会社ソキウス・ジャパン　編
▪ページ数：320ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2022/4/21
【参考】：[徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 - インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1121101053)

### データサイエンティスト協会監修の対策講座を利用する

独学での学習は、どのように勉強を進めていいか分からない、モチベーションが上がりにくいなどの理由で苦手な方もいるでしょう。その場合は、データサイエンティスト協会が監修を行っている対策講座の受講をおすすめします。

*オンライン学習、分かりやすい講義資料や学習アプリを用いて効率よく学習でき、合格までの勉強時間の短縮にもつながります。*対策講座は、公式Webサイトに掲載されていますのでチェックしてみてください。

## 検定を受験してデータサイエンティストとしての基礎力を身に付けよう

ここまで、データサイエンティスト検定の概要や意味がないと言われる理由、メリット、勉強方法などについて解説しました。データサイエンティストに必要な基礎的な知識があることを証明する、十分に価値のある検定であることがお分かりいただけたと思います。

*しかし、検定に合格し、いざデータサイエンティストへの転職をしようと思っても、1人で転職活動を行うのは大変なものです。*

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

データサイエンティスト検定は、データを活用し事業活動に活かすデータサイエンティストに必要な能力を問う検定試験です。しかし、この検定の取得には意味がない、という意見も聞かれます。この記事では、意味がないと言われる理由を考察し、取得のメリットについても解説します。

「データサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力」が問われる

データサイエンティスト検定が意味ないと言われる理由は、その知名度と難易度であると考えられる

データサイエンティスト検定の受験を通して、データを扱うために重要な基礎知識を体系的に習得することができる

データサイエンティスト検定は意味ない？その理由と受験のメリットを解説

## データサイエンティスト検定の難易度について

データサイエンティストを目指す方の中には、転職に有利になる資格として、データサイエンティスト検定の合格を目指そうとしている方も少なくないのではないでしょうか。

どのような試験でも、挑戦するにあたって気になるのは合格率などの難易度の情報です。*おおよその難易度が分かっているのといないのとでは、合格までの道程を具体的にイメージできるかどうかが変わります。*

当記事では、データサイエンティスト検定の難易度について深掘りし、合格への道筋をイメージする手助けとなるように解説していきます。

## 合格ラインと合格率について

まず、データサイエンティスト検定の合格ラインと合格率についてデータを見ていきましょう。データサイエンティスト検定の合格ラインと合格率については、2022年度に実施された2回目の試験では正答率80％以上が合格ラインで、合格率は50％程度でした。

【参考】：[データサイエンティスト協会-データサイエンティスト検定 リテラシーレベル-過去のDS検定 開催報告](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

*試験問題は試験毎に少しずつ刷新されるため、難易度にも振れ幅があるようですので、過去の合格率などは参考程度に留めておくのがよいでしょう。*

### 試験の難易度は相対的なもの

50％という合格率を知って、難しそうだと感じられた方も多いのではないでしょうか。*しかし、試験の難易度とは絶対的なものではなく、受験者の経験や知識によって変わる相対的なものです。*

例えば、同じ試験でも実務経験者や関連資格の合格者にとっては難易度が低くなりますし、未経験だったり初学者だったりする場合には難易度が高く感じるでしょう。

## 自分にとっての難易度を測るには

自分にとっての難易度を測るためには、2つの物差しが必要です。1つ目の物差しは、試験が求めている知識レベルを正確に知ることです。

### データサイエンティスト検定はリテラシーレベルの試験

データサイエンティスト検定は、正式名称は「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」です。ここでいうリテラシーとは「数理・データサイエンス・AIを日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的な素養」のことを指しています。

*リテラシーレベルとはいえ、データサイエンスは専門性の高い分野ですので、日常生活やデータサイエンスに関連のない仕事の中で身に付く知識だけで合格できるものではなく、対策と学習は必要不可欠と言えるでしょう。*

## データサイエンティスト検定で求められるレベル

試験の合格を目指して勉強を始める前に、まず試験が求めている知識レベルを把握することは、効果的に学習を進めるために有効です。

データサイエンティスト スキルチェックリスト ver3によると、「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つのカテゴリについてそれぞれ求められる能力が定義されています。

このチェックリストでは、データサイエンティスト検定は見習いレベルとして定義されており、その内容をいくつかピックアップして紹介します。また、資格を取得するエンジニアの年収についても紹介します。

データサイエンティスト スキルチェックリスト ver3によるカテゴリは、以下の通りです。

■*ビジネス力*
・ビジネスにおける論理とデータの重要性、データを扱う倫理と遵守すべき法令を理解している
・データドリブンな分析的アプローチを用いて必要なデータを入手し、分析・集約できる。
・モニタリングの重要性を理解し、分析結果の意味合いを正しく言語化できる

■*データサイエンス力*
・統計数理、線形台数、微分積分、データ分析・可視化、機械学習の基礎的な知識を有している
・予測やグルーピングなどのモデリングの知識を有しており、モデルを正しく評価できる
・基本統計量や分布の確認、および前処理ができる

■*データエンジニアリング力*
・データやデータベースに関する基礎的な知識を有しており、条件を満たすデータを抽出できる
・数十万件程度のデータ加工技術を有している（ソート、統合、集計、フィルタリング）
・セキュリティに関して機密性、可用性、完全性の3要素を理解している

【参考】：[データサイエンティスト スキルチェックリスト ver3](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/PR_skillcheck_ver3.00.pdf)

このように、資格が求めるレベルを具体的に把握することで、試験に合格した後にどのような業務に携わっていくのかもイメージしやすくなるでしょう。

しかし、実際に転職を実行に移すためには、より具体的な計画を立てる必要があります。転職エージェントを利用して具体的なアドバイスやサポートを受けてみてはいかがでしょうか。

### 現時点の自分自身の知識レベルを把握する

試験に対する自分自身にとっての難易度を測るもう1つの物差しは、自分自身の知識レベルを正確に把握することです。

*データサイエンティスト検定では、統計・SQL・機械学習・DL・サーバ・データベース・セキュリティなど幅広い分野の知識が問われますが、それぞれの分野の知識がどの程度あるのか、どの分野の知識が不足しているのかを整理してみましょう。*

試験が求める知識レベルに対してどの程度不足しているのかを把握できれば、必要な勉強方法や学習時間も自ずと見えてくるでしょう。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

### 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検定を取得するエンジニアの年収はどの程度なのでしょうか。主な取得者であるデータサイエンティストを、ITを活用して企業の問題を解決する専門家であるITコンサルタントと仮定して見ていきます。

ITコンサルタントの年収は、「マイナビエージェント年収ランキング」での平均年収は512万円（※2023年2月執筆時点）、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」から近いコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

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、ITコンサルタン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。

**エンジニア全体の中でもデータサイエンス分野の需要は、AIやビッグデータのニーズの高まりに伴って、今後も高まっていくと予想されています。**専門性もあり、ITエンジニアの平均よりも高い年収が期待できるでしょう。

【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/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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検定に合格するためには

試験が求めている知識レベルと、自分自身の現時点の知識レベルから不足している知識量が把握できたら、次はその差を埋めるためにどのような努力が必要なのかを検討しましょう。

当記事では、データサイエンスの実務経験がない方に向けてデータサイエンティスト検定の合格に向けた対策を紹介していきます。

### 公式テキストと問題集を重視する

データサイエンティスト検定はリテラシーレベルの知識を問う試験ではあるものの、試験範囲は統計・SQL・機械学習・DL・サーバ・データベース・セキュリティなど幅広い分野に跨っています。

これらを専門書などで1つ1つ丁寧に学習していたのでは、膨大な学習時間が必要になってしまうでしょう。

*公式テキストや問題集では、各分野の解説や出題がデータサイエンティスト検定の試験範囲のみに絞られているため、データサイエンス初学者でも過不足なく学習できます。*

■*「最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版」*
▪著者：菅由紀子、佐伯諭、高橋範光、田中貴博、大川遥平、大黒健一、森谷和弘、參木裕之、北川淳一郎、守谷昌久、山之下拓仁、苅部直知、孝忠大輔
▪ページ数：328ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022/4/28（電子版）、2022/5/14（紙版）
【参考】：[最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12832-6)

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」の公式リファレンスブックです。要点と学習のポイントを基本から1つ1つ解説しています。

■*「徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応」*
▪著者：小縣 信也、斉藤 翔汰、山田 弦太朗
▪ページ数：328ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2022/4/21
【参考】：[徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応](https://book.impress.co.jp/books/1121101053)

「データサイエンティスト検定　リテラシーレベル」に対応した問題集です。「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しており、バランス良く学習できます。

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！

公式テキストや問題集だけでは合格できるか自信がない方は、対策講座の受講も検討するとよいでしょう。対策講座は参考書籍や問題集同様に、公式ホームページで紹介されていますが、それぞれ受講料やカリキュラムにも違いがありますので、充分に比較検討して選択しましょう。

【参考】：[データサイエンティスト協会-データサイエンティスト検定 リテラシーレベル-検定概要-対策講座](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

また、企業によっては社内でデータサイエンティスト育成支援などの企業研修が受講できる場合があります。こうした研修が充実している企業に転職することも、近道になるでしょう。

しかし、研修が充実している企業を自ら探すのは大変です。企業選びに関する悩みは企業の情報に詳しい転職エージェントに相談しましょう。適切なアドバイスとサポートを受けることができます。

## データサイエンティスト検定を活かせる仕事

データサイエンティスト検定を取得したら、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここからは、合格をアピールすることで転職に有利になったり、学んだ知識や技術を活かせたりする代表的な仕事について紹介します。

検定の名称にもなっている通り、データサイエンティストがこの検定を活かせる最も代表的な職業と言えるでしょう。

データサイエンティストは、統計・数学・AIなどを駆使して膨大な量のデータを分析し、データに基づいて未来を予測したり、コスト削減や売り上げの増加に繋がる有益な知見を導き出してアドバイスを行ったりするデータ分析の専門家です。

データサイエンティストは後悔する職種？実態はそうではない理由を解説

ITコンサルタントは、ITを活用して企業の抱える課題を解決する職業です。データサイエンスはデータに基づいて企業の課題を解決するスキルであるため、自身のコンサルティングの裏付けにもなり、説得力を高めるのに役立つでしょう。

ITコンサルタントは激務で大変？後悔しないポイントや向いている人を解説

## データサイエンティスト検定を突破してキャリアアップを目指そう

当記事では、データサイエンティスト検定についての合格ラインと合格率や難易度の捉え方、検定に合格することで評価される職業や、検定で学んだ知識や技術を活かせる職業について解説しました。

一方で、検定に合格しただけではどのようにしてデータサイエンティストへのキャリアを進めばよいのか見当がつかないかもしれません。

**資格を活かして就職や転職を成功させるためには、データサイエンティストを募集している企業選びや、データサイエンティスト検定合格を履歴書や面接でどのようにアピールしたらよいかなど、就職や転職のノウハウが必要です。**

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