[【関連記事】AWS認定ソリューションアーキテクト-アソシエイトとは？難易度と勉強方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YXEoUBIAACEANWUF)

[【関連記事】AWS認定クラウドプラクティショナーとは？難易度や勉強時間の目安を解説](https://and-engineer.com/articles/Y3LloxEAAB4Ate8S)

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AWSとは、Amazonが提供している世界最大級のクラウドサービスです。**AWS資格は、AWSクラウドサービスに関する専門的な知識を証明するためのもので、国内外を問わず多くの企業で認知されています。**

そのため、取得を目指す方が多い一方で、「難易度は高いの？」「どういう内容の問題が出るの？」と疑問に感じる方もいるでしょう。*そこで、AWS資格一覧の難易度・出題範囲・取得のメリット・勉強方法などの情報をまとめました。*AWS資格に興味がある方は、ぜひ参考にご覧ください。

AWS認定制度とは？資格取得のメリットや難易度など徹底解説！

## 基本のAWS資格6種類｜難易度：低～高

**ここでは、AWSの基本資格6種類の難易度と出題範囲について解説し、難易度が低い順番にまとめました。**AWS資格に挑戦する方は各資格に必要な知識量などを把握して、自分のレベルに合っているか確かめましょう。

【参考】：[AWS 認定 – AWS クラウドコンピューティング認定プログラム | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/)

AWSの資格一覧・全12種を紹介！取得のメリットや勉強方法も解説

### クラウドプラクティショナー（基礎）｜難易度：低

**クラウドプラクティショナーは、唯一基礎コースに分類されるAWS資格です。***AWSに関する基礎知識が問われる資格であり、これからAWSを勉強する方やAWSを使用してからまだ日が浅い方向けと言えるでしょう。

ただし、AWSだけでなくクラウドサービス全般に関する問題も出題されるため、勉強すべき範囲は広いです。

参考書も多く販売されているので、1冊手にとって出題範囲を確認すると良いでしょう。これからエンジニアを目指すのであれば、基本情報技術者試験だけでなくクラウドプラクティショナーも取得しておきたい資格の1つです。*

AWS認定クラウドプラクティショナーとは？難易度や勉強時間の目安を解説

<center>[AWS認定試験合格で転職活動が有利に？ 『マイナビIT AGENT』で転職相談を受けてみる](https://mynavi-agent.jp/it/lp/029.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv15)</center>

### デベロッパー（アソシエイト）｜難易度：中

**デベロッパーは、AWSでのシステム開発やデプロイができるかどうかが問われる資格です。**AWSの基礎知識があることが前提なので、Webアプリ開発に既に携わっており更にスキルアップしたい方におすすめです。

出題範囲に関してはその他のAWS資格よりも狭いので、システム開発の知識がある人なら合格は難しくありません。最適なデプロイ方法などが学べるため、システム開発者はぜひ挑戦したいところです。

【参考】：[AWS Certified Developer - Associate 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-developer-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWS認定デベロッパー アソシエイトの難易度は？勉強方法も解説

### ソリューションアーキテクト（アソシエイト）｜難易度：中

**ソリューションアーキテクトは、AWSでのシステム構築に関する知識が問われる資格です。**AWSでシステムを構築する場合、「5つの原則」と「ベストプラクティス」に基づいて行う必要があり、これらを基準に開発できることが求められます。

また、AWS関連だけでなく、ネットワークやクラウドサービス全般の知識も求められるため勉強すべき範囲は広いです。AWS初心者では合格は難しく、デベロッパー同様開発経験者向けの資格と言えます。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect – Associate 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWS認定ソリューションアーキテクトとは？アソシエイトは難易度低い？

### SysOpsアドミニストレーター（アソシエイト）｜難易度：中

**SysOpsアドミニストレーターは、AWSでのシステム運用に関する知識が問われる資格です。**モニタリングやセキュリティ、可用性など出題範囲が広く、合格するにはそれなりの勉強時間を有します。

システム開発者は開発・デプロイだけでなく運用も同時に担当することがほとんどであるため、開発担当者は上記資格と合わせて取得するのが良いでしょう。

【参考】：[AWS Certified SysOps Administrator - Associate 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-sysops-admin-associate/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

【保守・運用】仕事内容や将来性、必要なスキルについて徹底解説！

### DevOpsエンジニア（プロフェッショナル）｜難易度：高

*DevOpsエンジニアはプロフェッショナルコースに分類され、SysOpsアドミニストレーターやデベロッパーの上位資格という位置づけになっています。*システム開発担当者が更にスキルアップを目指すための資格であり、難易度は他に比べて高いです。

AWSでのシステム開発・運用ができるだけでなく、コスト面などを踏まえて最適な運用ができる知識が求められます。

【参考】：[AWS Certified DevOps Engineer - Professional 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-devops-engineer-professional/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

DevOpsエンジニアの役割と業務・将来性や違いについて解説

### ソリューションアーキテクト（プロフェッショナル）｜難易度：高

**ソリューションアーキテクトはプロフェッショナルコースに分類され、ソリューションアーキテクトの上位資格という位置づけになっています。**AWSにおいてより複雑な構築ができるスキルが求められ、難易度はかなり高く合格は容易ではありません。

また、問題数が多く解く時間が足りなくなることもあるため、短時間で問題文を読み解くスキルも重要となります。合格率は公表されていませんが、低めであると推測されます。

【参考】：[AWS Certified Solutions Architect - Professional 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-solutions-architect-professional/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWSのソリューションアーキテクトとは？取得方法やメリットを解説

## 専門知識のAWS資格6種類｜難易度：高

続いて、AWS資格の中でも専門知識コースに分類される6種類について解説します。**これらの資格は出題範囲が大きく異なり、その人が既に持っている知識によって難易度が変わるため、ランキングにすることはできません。**

ただし、一般的なレベルで考えると、どれも専門的で深い知識が必要なかなりハイレベルの資格です。これらの資格に挑戦する方は、どの専門知識が要求されるか把握し、その分野に特化して勉強する必要があるでしょう。

**AWSのセキュリティに関する専門知識が問われる資格です。**具体的には、インシデント対応やログ収集、データ保護に関する知識を資格を通じて身につけられます。Webサービスがハッキングなどの被害に遭うと大きな損害が発生する可能性もあるため、AWS利用者は取得しておきたい資格です。

【参考】：[AWS Certified Security - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-security-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWSでセキュリティグループを組むメリットと注意すべきポイント

**データベースは2020年に導入された資格であり、AWSデータベースに関する知識が問われます。**データベースの設計やセキュリティに関連する知識が求められ、難易度はかなり高めです。

AWSでは様々な種類のデータベースがあるため、他のデータベース資格のように1種類だけを知っていれば良い訳ではありません。目安としては、データベースを実務で使った経験が5年以上必要とされます。

【参考】：[AWS Certified Database - Specialty 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-database-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

データベース関連の資格とは？転職や仕事に役立つおすすめ9選を紹介！

**AWSでのネットワーク構築スキルが求められる資格です。**AWSネットワークを設計し実装する、AWSタスクを自動化するなどのスキルを取得しているかどうかが問われます。こちらもデータベース同様、ネットワーク構築の実務経験が5年以上ないと1回での合格は難しいでしょう。

【参考】：[AWS Certified Advanced Networking - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-advanced-networking-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

ネットワークエンジニアにおすすめの資格8選！取得の必要性やメリットは？

**機械学習を導入したアプリなどの設計・開発知識があるかどうかが問われる資格です。**人工知能開発に携わる方やデータサイエンティストの方向けの資格であり、AWSのどの機械学習サービスを導入すべきか判断できるだけの知識が求められます。

難易度はそこまで高くはありませんが、機械学習に関する前提知識がない方にとっては難しい資格です。

また、機械学習は現在注目されている技術分野であり、技術の流行り廃りが激しいため、今後試験内容が大きく変わる可能性もあります。試験内容が変わると、これまで勉強したことが通用しなくなる可能性もあるので要注意です。

【参考】：[AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

**AWSでのSAPワークロードの設計、実装、移行、および運用に関する専門知識を問われる資格です。**この資格を取得することは、顧客の状況を全体的に把握し、費用対効果の高いソリューションを提供できることの証明となります。

対象者はSAとAWSの両方に関する役割を担う方で、5年以上の SAP経験もしくは、1年以上の SAPonAWSでの作業経験者が推奨されています。

【参考】：[AWS Certified: SAP on AWS - Specialty](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-sap-on-aws-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

SAP on AWS － AWS認定新区分の概要から難易度・勉強方法まで解説！

**データ分析を行える知識があるかどうかが問われる資格です。**以前はビッグデータのみに関する資格でしたが、2020年からデータ分析に関する総合的な問題が出題される資格に変更されました。

データ分析を行うにあたってのAWSの活用方法や、解説結果をビジネスで活かすための方法などの知識が求められます。データサイエンティストとしてレベルアップしたい方におすすめの資格です。

【参考】：[AWS Certified Data Analytics - Specialty 認定](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-data-analytics-specialty/?ch=sec&sec=rmg&d=1)

データサイエンティストに役立つ資格8選！取得のメリットや難易度は？

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

次に、AWS資格を獲得するメリットを解説します。「AWS資格を取得しても意味ない」という意見もありますが、実際は転職やスキルアップの面においてメリットは多くあります。

AWS資格の取得は転職に有利？概要やメリット、勉強法なども紹介！

AWS資格の勉強に取り組むことでAWSの最新情報を得られます。なぜなら、AWS資格は何回もアップデートされており、最新機能に関する問題も多く出題されるからです。

**また、AWS認定の有効期限は3年間で、資格を保有し続けるためには3年以内に再認定を受けなければなりません。**AWSの実務経験者であっても最新機能に関する知識は不足していることもあるため、資格を通じて最新情報をカバーすると良いでしょう。

### AWSエンジニアとして年収アップが期待できる

一般的なサーバーエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は429万円（※2023年5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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、*サーバーエンジニアは一般平均年収と同等かやや高めであることが分かります。*

現在サーバーエンジニアとして活躍している方がAWS資格を取得すれば、AWSに精通したAWSエンジニアとして認められて、さらなる収入アップも期待できるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/06.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

*AWSの資格を取得すると、AWS資格を持つ他の方とコミュニティ内で交流できます。*

AWS資格は世界共通の資格のため、海外の方と交流する機会を持つことができます。グローバルで活躍したい・さまざまな方と情報交換したい方にとっては魅力的なコミュニティでしょう。

AWS資格を取得することで、AWSのスキル・知識が一定以上あることをアピールできます。転職でも有利に働き、プロジェクト配属後もAWS関連の仕事を任せてもらいやすくなるでしょう。

**AWSはクラウドサービスの中でも人気が高く、多くの企業でAWSのスキルを活かすことが可能であるため、AWS資格を取得することには大きな意味があります。**

中には、即戦力のAWSエンジニアを採用するのは敷居が高いため、育成を前提としたAWSエンジニア候補を募集している企業も増えています。今はまだ勉強中でも、AWSエンジニア候補として入社すれば、実務を通してAWSエンジニアへのキャリアが開けるでしょう。

AWSエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった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。

AWS資格を獲得したいが各分野の難易度が分からず、どれから挑戦すべきか分からないという方もいるでしょう。AWS資格は分野によって内容が大きく異なるので、詳しく調べてから挑むことが大切です。本記事ではAWS資格それぞれの難易度についてまとめました。

AWS資格は難易度や出題範囲がそれぞれ異なるので自分のレベルに合った分野を選択することが大切

AWS資格はクラウドプラクティショナーが最も難易度が低い

AWS資格を取得することで最新情報を得られたり転職で有利になる

AWS資格の難易度はどれくらい？内容や初心者におすすめの勉強方法を解説

## システムエンジニア（SE）の定義

まずシステムエンジニアの一般的な定義を整理します。システムエンジニアは、システム開発において*要件定義・設計を担当するポジション*を指します。要件定義では顧客の要望をヒアリングしてどういったシステムを開発するか決め、設計ではシステムをどのように開発していくか設計を行います。

このようなシステム開発を行う前段階の準備を担当するのがシステムエンジニアです。実際の開発はプログラマというポジションの人が行います。ただし、企業によってはシステムエンジニアとプログラマが明確に分けられていないことも多く、求人の募集要項に「システムエンジニア」と書かれていても実際は開発担当であることもあり、注意が必要です。

## システムエンジニアになるには？

ここでは、システムエンジニアになるにはどうすれば良いかまとめました。必要なスキルを身につけてIT企業に就職・転職し、システムエンジニアにキャリアアップするまで、どういったルートを辿るのが一般的か解説します。

### どの業界に転職するか決める

IT業界といっても**Web系、SIer、ゲーム、メーカーなど様々な種類がある**ので、どの業界に転職するかまず決めることが重要です。なぜなら業界によって身につけるべきスキルが異なるためです。たとえばWeb系なら、PHPやPythonなどのプログラミング言語、Linux、データベースなどのスキルを身につける必要があります。自分が何を開発したいかを考え、その開発に携われる業界を選択しましょう。

参入したい業界を決めたら、その業界内で主に使われるプログラミングを学びます。プログラミングを学ぶ方法には、*書籍などで独学する、プログラミングスクールに通う、高校生であれば情報系の大学・専門学校に通う*、など様々な種類があります。

自分の現状に合わせて最適な学習方法を選択しましょう。転職できるレベルまでスキルを高めるにはどうしても時間はかかってきますので、学習計画を予め立てそれに沿って行うことが大切です。

現場で多く使われるプログラミング言語一覧！種類別に詳しく解説

プログラミングを学んだらIT企業への転職を目指します。ただし、**いきなりシステムエンジニアに転職するのは難しい**です。なぜなら、システムエンジニアはシステムの方向性も定める責任が重い仕事であり、かつ必要となるスキル・知識も多く未経験では業務を遂行するのが難しいからです。

そのため、IT企業に入社してから数年はプログラマとしてシステムの開発を担当するケースがほとんどです。プログラマはシステムエンジニアが作成した設計書を元に、プログラミング言語を使ってプログラムを作っていきます。

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オープン系プログラマーとは？プログラマーの職種や将来性について解説！

通信系プログラマーとは？求められるスキルや市場性について解説！

### システムエンジニアにキャリアアップする

プログラマとして働き、仕事振りが評価されると、システムエンジニアにキャリアアップできる可能性があります。キャリアアップできるまでの年数は人によって差はあります。システムエンジニアになった後は、要件定義や設計書作成などの業務を担当します。

また、*システムエンジニアから更にプロジェクトリーダーにキャリアアップする人もいます*。プロジェクトリーダーはシステム開発におけるリーダーであり、納期管理や技術選定などを担当し、より経営に近い業務を任されることになります。

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## システムエンジニアに必要なスキル

続いて、システムエンジニアに必要なスキルについて解説します。システムエンジニアを目指す方はこれらのスキルを獲得することを優先すると、システムエンジニアへのキャリアアップが早くなるでしょう。

まず必要なのがプログラミングです。システムエンジニアになるにはまずプログラマを目指す必要があり、**プログラマにはプログラミングスキルが必須**です。実際に実務をこなす場合、単に言語の文法を知っているだけでなく、ソースコードの見やすさにも気を配れたり効率的な書き方ができたりする必要があるでしょう。

システムエンジニアは、*システム開発の知識・経験が必要*です。これまでの開発経験を元に、システム開発の仕様をどうすべきか決める必要がある場合も多いです。

また、トラブル時に素早く対応するためにも開発経験が必要になります。基本的に開発経験がない場合システムエンジニアの仕事は務まらないでしょう。

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システムエンジニアはシステムの設計書を書くスキルが必要です。プログラマは設計書を元にシステムを開発するため、**プログラマから見て読みやすい設計書でなくてはいけません**。

何を設計すべきか正しく伝わらず、プログラマが予定と異なる機能を開発してしまい開発がやり直しになるケースもあります。システムエンジニアには文章力や説明能力、レイアウト作成能力などが求められるでしょう。

データベース設計には必須！ER図の書き方を分かりやすく解説します

論理的思考力とは物事を道筋立てて考える力のことです。システムエンジニアは顧客と打ち合わせを行い、顧客がどんなシステムを求めているかヒアリングしないといけません。

顧客が欲しいシステムを明確に話せれば良いのですが、顧客の中には欲しいシステムがどういったものか自分で理解していない方も多いです。そのためシステムエンジニアは*話の内容とこれまでの開発経験から、顧客が何を求めているか推論する必要*があります。

システムエンジニアにはヒューマンスキルも必要です。**上層部と打ち合わせを行う機会も多い**ため、社会人としてビジネスマナーを身につけていなくてはいけません。

また、打ち合わせを円滑に行うためのコミュニケーション能力も必須です。プログラミングの勉強をしながら、こういったスキルを高めることも意識しましょう。

## システムエンジニアを目指す方におすすめの資格

続いて、システムエンジニアを目指す方におすすめの資格を紹介します。これらの資格を保持していると、IT企業に転職する際に有利になりやすいので取得することをおすすめします。

ITパスポートは情報処理技術者試験の中でもっとも簡単な試験であり、ITに関する基礎知識を身につけているかが問われます。非エンジニアの方でも獲得可能なほど簡単なので、*IT知識に自信がない方はまずはここから目指しましょう*。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：ITパスポート試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ip.html)

ITパスポート試験とは？メリットや試験詳細・学習方法を解説！

ITパスポートの難易度は？合格率や必要な学習時間について解説

ITパスポート試験に合格するための必要な問題集は？試験概要も紹介

基本情報技術者試験は、ITパスポートより難しい試験です。**基本情報技術者試験はプログラミングやアルゴリズムなどプログラマ向けの問題も多く出題**されます。IT業界への転職を目指すなら最低でも基本情報技術者試験までは取得したいところです。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

基本情報技術者試験のメリットやITパスポート試験との違いを解説！

基本情報技術者試験はアルゴリズムを克服して合格を勝ち取ろう

基本情報技術者試験の難易度は高いのか？資格取得のメリットを解説！

応用情報技術者試験は、*基本情報技術者試験より1段階上の試験*です。マネジメントや要件定義などシステム開発における上流工程の知識が問われる問題も多く出題されます。取得すれば転職で有利になれますが、未経験者が獲得するのは難しいため、プログラマとして働きながら獲得を目指すのがおすすめです。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：応用情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

応用情報技術者試験は意味ない？難易度・メリット・勉強方法を解説！

応用情報技術者試験は難しすぎる？その真偽やメリット、試験対策など

## システムエンジニアになるためのコツ

最後に、システムエンジニアになるためのコツをまとめました。未経験からシステムエンジニアになるのは決して簡単ではないため、これらのコツを意識して勉強や転職活動を行うことが大切です。

### 独学が難しいならプログラミングスクールに通う

プログラミングは独学で学ぶことも可能ですが、独学の場合途中で挫折してしまう可能性もあります。**独学が難しい場合プログラミングスクールに入会することも検討してみるとよいでしょう。**

プログラミングスクールでは分からない箇所を先生に教えてくれますし学習計画も立ててくれるため、途中で挫折する心配が減ります。ただし、プログラミングスクールは月額料金が結構かかるため、まずは独学で勉強してみてどうしても難しい場合に入会を検討しましょう。

未経験から転職を目指す場合、過去に自分が作成したシステムやWebサイトをまとめ、ポートフォリオとして面接時に提出するのがおすすめです。*ポートフォリオを提出することで開発スキルや意欲を証明でき、選考通過率がアップ*します。

特に未経験の場合はスキルを証明するための実績がないため、ポートフォリオは用意しておきましょう。

### 未経験でも入社しやすい企業を探す

IT業界の中には未経験でも入社しやすい企業もあります。たとえば**SIer企業は未経験者採用を行っている企業が多い上に、入社後の研修もしっかりしている場合が多い**のでおすすめです。逆にWeb系企業は即戦力を求める傾向があり未経験だと入社が困難であるケースが多いです。

1度別の企業に入社し、そこでスキルアップした後に第1志望の会社への転職を目指すという方法もあるため、未経験でも入社しやすい企業を探しましょう。

SIerとは？詳細や問題点、将来性についてわかりやすく解説！

SIerとSESの違いとは？それぞれの詳細から将来性まで徹底解説

## システムエンジニアを目指すならプログラミングの勉強から始めよう

本記事では、システムエンジニアになるにはどうしたら良いのかについて解説しました。システムエンジニアに必要なスキルや資格などがお分かりいただけたかと思います。

システムエンジニアになるには、*まずはプログラマとしてIT企業に入社するのが一般的*です。プログラマとして入社する場合プログラミングスキルが必要なので、まずはプログラミングスクールなどに通いスキルを身につけるところから始めましょう。

また、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験などの資格も獲得すると、システム開発全般について知識を身につけることができ、システムエンジニアにキャリアアップしやすくなります。システムエンジニア志望の方は、今からでも勉強を始めてみましょう。

<center>[『マイナビ エージェント』なら、IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/entry/?genre=26&utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv06)</center>

本記事ではシステムエンジニアになるにはどうすれば良いか解説します。IT業界は現在伸びていることもありシステムエンジニアに憧れている人も多い反面、必要なスキル・資格については詳しく知らない方も多いでしょう。今回はそのあたりについて重点的にまとめました。

システムエンジニアになるにはIT企業に入社しプログラマからのキャリアアップを狙う

システムエンジニアを目指すならまずはプログラミングを学ぶ

プログラマに必要なスキル・資格を取得しておくと未経験からでも入社しやすくなる

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

データ分析とは蓄積したデータを手法に基づいて解析し、その**データの要素や性質・傾向を定量的・定性的に明らかにしていくこと**です。解析手法としては、*統計学等を用いたプログラミング*が一般的です。

現在データ分析は多岐に用いられており、*金融リスク分析*や*ウェブ・マーケティング分析*、*販売予測*等が代表的な例です。近年統計学やパターン認識を活用した*データマイニング*が進んでおり、人工知能で用いるデータ解析や*機械学習・深層学習*に活用されています。

### データ分析エンジニアとは？

データ分析を担当するエンジニアを、*データ分析エンジニア*または*データアナリスト*と呼びます。データ分析エンジニア（データアナリスト）は、以下の**データ分析手法**等を活用しデータ分析を行います。
・*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*

### データ分析の一連の流れは？

データ分析は以下の一連の流れにより進められます。
（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*

この一連の流れ全般を担当するエンジニアを、*データサイエンティスト*と呼びます。データサイエンティストは**データ分析工程に特化した専門家**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。

## Pythonを用いたデータ分析は？

*データ分析の工程*を詳しく見ていきます。例えば、機械学習の場合は以下の**分析フェーズ**に処理を分解できます。

（1）*データの読み込み*
　　自社データあるいはオープンデータの統計データを読み込みます
　　WebスクレイピングあるいはWeb APIを用いてウェブデータを取込むこともできます
（2）*データの前処理・加工*
　　欠損値を平均値・中央値等あるいは重回帰分析で補正代入します
　　文字データから解析可能な定量データに変換します
（3）*データの可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データを可視化します
（4）*モデルの作成*
　　各種変数を統計モデルを用いて入力します
（5）*モデルの評価*
　　モデルの妥当性を検証します
（6）*分析結果の可視化*
　　グラフ描画ツールや他のBIツールを併用し、データ分析結果を可視化します

### Pythonのデータ分析の特徴は？

Pythonの特徴は、*プログラム記述がシンプルなこと*が挙げられます。そのためPythonは記述しやすく、かつ判読しやすいので**メンテナンス性に優れています**。さらに、オブジェクト指向プログラミングにより*高機能なプログラムが簡単に記述できる*メリットがあります。

加えて、Pythonはインタプリタのため*デバッグが簡単*です。コード開発が順次行われておりライブラリー共有が進んでいます。このことから、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは*機械学習や深層学習のライブラリーが数多く提供されています*。特に、Pythonはオープンソースですので各データ分析フェーズに対応した*ライブラリーが充実している*ことが特徴です。

以上の理由により、**AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています**。

### データ分析に有効なPythonのライブラリーは？

Pythonでは、ライブラリーを*import*することで*標準ライブラリー*や*パッケージライブラリー*が**簡単に利用できます**。先にお話ししたデータ分析工程に代表的なライブラリーを当てはめてみます。

（1）*データの読み込み*　　　：　NumPy、SciPy、Pandas
（2）*データの前処理・加工*　：　NumPy、SciPy、Pandas
（3）*データの可視化*　　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair
（4）*モデルの作成*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（5）*モデルの評価*　　　　　：　scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
（6）*分析結果の可視化*　　　：　Matplotlib、seaborn、Altair

以下に各ライブラリーの特徴を説明します。
・*数学・科学技術計算用*
　「NumPy」 　　 多次元配列オブジェクトをPythonに実装し多数の演算関数を提供
　　　　　　　　　参考：[NumPy](https://numpy.org/)
　「SciPy」 　　　NumPyをベースにした科学計算ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[SciPy](https://scipy.org/scipylib/)
　「Pandas」 　　 数表や時系列データに強みを持つデータ操作解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

・*データの可視化用*
　「Matplotlib]　　NumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)
　「seaborn」 　　Matplotlibを用いた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
　「Altair」 　　　 簡単な文法で視覚効果を高めた可視化ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[Altair](https://altair-viz.github.io/index.html)

・*機械学習・深層学習用*
　「scikit-learn」  分類・回帰・クラスタリングによる機械学習ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)
　「TensorFlow」 Googleが開発した機械学習・深層学習・数値解析ライブラリー
　　　　　　　　　参考：[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)
　「PyTorch」　　Facebookが開発した機械学習ライブラリー、深層学習へ適用拡大
　　　　　　　　　参考：[PyTorch](https://pytorch.org/)

*Pythonのライブラリー*は各*公式サイト*または*GitHub*で入手可能です。用途に応じて色々と試してみましょう。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonや機械学習ライブラリーを動作させるには*自身のPCをセットアップ*したり、*GPUを用意*したり何かと**事前準備が必要**です。Googleが提供する*Colaboratory*（略称 Colabo）は**Python実行環境を無料提供**してくれます。さらに**GPUの利用も無料**です。

Colaboは*Googleのクラウド上で実行される*ため、ウェブブラウザのみ用意できれば実行確認ができます。なお、利用にはGoogleアカウントが必要です。*Pandas*や*Tensorflow*についての紹介情報も記載されており、さらに未導入のライブラリーも手動でインストール可能です。
参考：[Colaboratory へようこそ](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

## データ分析エンジニアの資格は？

データ分析能力を高めるためには**資格取得が有効**です。データ分析エンジニアは*ITスキル・データ分析スキル*が求められます。さらに、データ収集のための*データベーススキル*やプログラム言語である*Pythonのスキル*が求められます。

以降で詳細を説明していきます。

### データ分析エンジニアにおすすめのデータ分析資格は？

データ分析エンジニアは、*学術的な知識と技術スキル*をデータ分析に活用していきます。そのため、**数学や統計の専門知識**が求められます。

最初に、統計自体の能力を証明するために、*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を証明します。
参考：[一般財団法人 統計質保証推進協会の統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

次に人工知能全般の能力を証明するために、*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、*E資格*はエンジニア向けです。E資格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するエンジニアレベルを検定します。
参考：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会のG検定、E資格](https://www.jdla.org/)

### データ分析エンジニアにおすすめのデータベース資格は？

データ分析の前段の*データ収集工程*では、**データベース**の専門スキルが要求されます。

一般知識として、*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）*をおすすめします。データ収集の環境構築に必要なデータベースの汎用的な設計・開発・構築・運用の能力が証明されます。
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)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

*オープン系データベース*向けの資格、*OSS-DB技術者認定試験*を紹介します。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おすすめの資格です。同様に*商用データベース*向けの資格は、市場占有率の高い*オラクル社*の*Oracle Master*をおすすめします。
参考：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)
参考：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### データ分析エンジニアにおすすめのPython資格は？

Python資格はまず**Pythonの文法基礎**を認定する資格で、*Python 3 エンジニア認定基礎試験*を紹介します。オライリー・ジャパン「*Pythonチュートリアル 第3版*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。初心者向けの資格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

続いて、**分析計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、*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、上級者向けの資格です。翔泳社「*Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書*」が出題範囲となっており、70%以上の正答率で合格です。
参考：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

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！

## Pythonのデータ分析で高精度の分析作業を行いましょう

Pythonはシンプルな言語構造で人気があります。さらに、データ分析に必要な*数学・科学技術計算ライブラリー*や*可視化ライブラリー*、および*機械学習・深層学習ライブラリー*が揃っています。Pythonの言語を理解できたら、次は*データ分析*に挑戦してみましょう。*Pythonを活用する*ことで**分析作業の効率が上がる**ため、積極的な利用をおすすめします。

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