## E資格は取得しても意味ないという意見がある

E資格は、近年急激な発展を遂げているディープラーニングの分野における実装力を客観的に証明する資格で、実践力を証明するE資格と遂になっています。しかし、インターネット上ではSNSやブログなどを中心に、「E資格は取得する意味がない」という意見が散見されます。

当記事をご覧の方の中には、ディープラーニングを学べるE資格に興味はあるものの、本当に取得する意味があるのかと悩む方も多いのではないでしょうか。

### E資格の取得が意味ないという意見は1つの側面を切り取ったもの

E資格を取得する意味がないという意見は、全く根拠がない訳ではありません。しかし、1つの側面だけを切り取ったもので、全体を俯瞰的に捉えているものではありません。

どのような資格でも、デメリットだけを切り取れば悪い評価になってしまいます。しかし、資格の価値を考えるにはデメリットだけでなく、メリットにも目を向ける必要があります。

当記事ではE資格を取得する意味がないと言われる具体的な理由について深掘りし、誤解を解いて安心して受験できるように解説していきます。

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する「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かを認定する」試験です。

【参考】[日本ディープラーニング協会-E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格では、受験資格として「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」と定められています。JDLA認定プログラムとは、ディープラーニングを実装するエンジニアを育成する目的に相応しいものとして認定する講座のことで、各事業者の展開する様々な講座から選択できます。

受講料や受講期間、サポート内容などは差分がありますが、いずれもE資格の合格を目指すのに充分なカリキュラムであることを認定されているものですので、どの講座を受講してもカリキュラムに不足はないと言えるでしょう。

【参考】[日本ディープラーニング協会-JDLA Deep Learning for ENGINEER 2023 #1（E資格2023#1）](https://www.pearsonvue.co.jp/Clients/JDLA.aspx)

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？

### E資格はどのような業種・業界で評価が期待できるか

E資格はディープラーニングの理論やプログラミング技術など実装力を客観的に証明する資格です。そのため、AIを扱う業種・業界では評価されやすいと言えます。

*■ 自動車*
自動運転技術や衝突防止、煽り運転の兆候を検出する目的での画像認識技術などを中心にディープラーニングの活用が目覚ましく、E資格の需要も高まっていると言えます。

*■ 医療*
画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて、大量のX線や超音波画像と症例との関連性を学習し、病気の兆候を検出したり、今後の病変を予測したりといった活用がされています。

*■ 介護*
介護士の負担を減らす目的で、介助やコミュニケーションのサポートを行うロボットのAIにディープラーニングが使われており、今後の活躍が期待されています。

*■ 製造*
ディープラーニングによって異物混入や不良品の検知などで高い精度を維持して自動化できるため、製品の検品作業や品質管理に活用されています。

*■ 農業*
後継者不足・人手不足の問題を解消する手段として、画像認識技術とディープラーニングを組み合わせて収穫を自動化するロボットなどの活用事例があります。

このように、様々な業界で活躍が期待されているディープラーニングの技術ですが、現時点で自分にとってどのような業界が合っているかをイメージできる方は少ないかもしれません。

そのような時は転職エージェントに相談してみるのも有効です。様々な業界と求職者をマッチングしてきた経験から、求職者の適性や志望を引き出して適切にアドバイスしてくれるでしょう。

<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=acv07_2)</center>

E資格を活用できるAIプログラマーに近い職種であると考えられる、製品開発／研究開発エンジニアの年収は、「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477万円（※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、AIプログラマーは一般平均年収よりも高めであることが分かります。

AIプログラマーはロボットや画像認識、自動応答などで利用される人工知能をプログラミングする職種であり、今後も需要は高まり続ける傾向にあります。**汎用的なITスキルでは代替できない高い専門性と需要の高まりによって、転職後も継続的な年収アップ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/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)
※【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)

## E資格が意味ないと言われる理由

ディープラーニングの実装力を証明するE資格ですが、一方で、取得しても意味がないと言われています。ここからは、意味がないと言われる理由について解説していきます。

### 実装力は身についても実践力は身につかないから

E資格で学べる知識はあくまで実装に必要な理論とプログラミング技術であり、エンジニア向けの内容です。実際のデータを使って実践的な機械学習を活用するというビジネス視点の知識を問われる問題は、講座にも試験にも含まれていません。

そのため、E資格だけを学んでも役に立たないのではないか、という意味で「意味がない」と言われることがあります。これは、裏を返せばビジネス視点の実践力を併せて身につけた時に一層活きてくる知識を身につけられるということでもあります。

*日本ディープラーニング協会でも、ビジネス視点の実践力を証明する資格としてG検定を実施しており、併せて取得するとE資格の価値はより一層高まるでしょう。*

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

### 資格自体が広く認知されていないから

ディープラーニングは最先端の分野であり、日本ディープラーニング協会の設立も2017年と歴史が浅いため、E資格の認知度もまだ高いとは言えません。資格名称もアルファベット1文字であり、知らない人からすれば具体的に何の資格なのかが分かり難いという点も価値が理解されにくい理由の1つです。

たしかに、資格自体が認知されていない環境では、取得しても評価されないのは当然と言えるでしょう。*しかし、専門性の高い資格というものはその専門性を活かせる環境でこそアピールすべきものです。*

公式発表によれば、2022年に実施された第3回の試験では業種別の合格者数ではソフトウェア業、製造業、情報処理・提供サービス業など上位3つの職種で全体の63％を占めていました。

【参考】：[E資格（エンジニア資格）2022#2」結果発表（897名が受験し、644名が合格）](https://www.jdla.org/news/20220916001/)

このように、E資格の需要の高い業種を選ぶということも資格を活かすために必要な戦略の1つと言えるでしょう。

ここまで、E資格が意味ないと言われる理由と反証について述べてきましたが、E資格を取得する具体的なメリットとは何でしょうか。

### 体系的な理論に基づいたディープラーニングの実装力を身に付けられる

ディープラーニングの学習自体は、独学でも可能です。しかし、独学では何から手をつければ良いのか、どのような順番で学習すればいいのか、というところから自分でレールを敷かなければいけません。

E資格の取得を目標とすれば、協会の定めるシラバスに基づいて体系的に学べるという点で、同じ時間学習したとしても基礎力は大きく違ってくるでしょう。

### 公式コミュニティに参加して合格者達と情報交換ができる

ディープラーニングは新興の技術分野であるため、情報交換の場は貴重です。日本ディープラーニング協会では、合格者をCommunity of Deep Learning Evangelistsという公式コミュニティに招待しており、合格者同士で活発な議論や情報交換が行われています。

**E資格そのものの価値以上に、様々な業界で活躍するディープラーニングエンジニアのメンバーとコミュニケーションが取れる場に身を置けることにも価値があると言えるでしょう。**

【参考】[JDLA公式コミュニティ-CDLE](https://cdle.jp/about)

### 専門性の高い知識を有していることを証明できる

ディープラーニングは専門性の高い分野であるため、就職や転職でそうした職種を目指すにあたっては専門性の高い知識や技術の証明を求められることが多いです。E資格はそうした要求に答える資格としてアピールできます。

また、E資格では試験に合格するとデジタルバッジであるオープンバッジが付与されます。ブログやSNS、メール署名などにデジタルバッジを添付することで、資格保持者であることをアピールでき、SNS採用などに繋がる可能性があります。

【参考】：[E資格2022#2合格者の皆様へ](https://www.jdla.org/certificate/cdle20222-0828/)

E資格はAIや機械学習を扱う様々な職種で活用できる資格です。特に需要の高い職種を挙げるとするならば、AIプログラマーやデータサイエンティストなどがあります。ですが、現時点では自分に適性のある職種がイメージできない方も多いかもしれません。

自身の適性を知るには転職エージェントを活用することも有効です。多数の求職者と向き合い、求人企業とのマッチングを手掛けてきた経験から、実際の転職に向けた企業選びやキャリアパスの作り方などのアドバイスを受けることができます。

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AIプログラマーはAIエンジニアの1種で、主に要件に沿ったアプリケーション開発を担当します。*E資格で身に付く深層学習・機械学習の理論を理解して正しく実装する能力はアプリケーション開発で評価されやすいと言えるでしょう。*

AIプログラマーとは？未経験でも努力次第で転職できる！

データサイエンティストは、企業などが抱える膨大なデータを分析・解析したり、データに基づいて今後を予測したり、売り上げ向上やコストの削減に貢献する有益な知見を導き出す職種です。

*データの分析や解析にはディープラーニングの知識も活用できるため、相性の良い職種と言えます。*

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

## E資格を取得してキャリアアップを目指そう

E資格を取得する意味がないといわれる理由と、それでも取得するメリットがあることが分かったのではないでしょうか。*機械学習の分野でエンジニアとして働きたいのであれば、理論とプログラミング技術の基礎を学ぶことのできるE資格は良い目標になるはずです。*

しかし、E資格を取得しても、ディープラーニングのプログラミング技術を扱う職種にキャリアチェンジしたい場合は、どのように求人を探し、選考を通過するかという課題が残されています。

AIプログラマーやデータサイエンティストなどの専門性の高い求人は比較的数が少ない上、履歴書や面接で求められることも変わってくるでしょう。

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E資格は、ディープラーニングの理論やプログラミングなどの実装力を証明する資格です。しかし、取得する意味がないと言われることもあります。当記事では、安心してE資格の取得を目指せるように、意味がないと言われる理由と取得するメリットについて解説していきます。

E資格はディープラーニングの理論と、プログラミングによる実装力を持つことを認定する試験

E資格が「意味ない」と言われる主な理由は、ビジネスに活用する実践力が身に付かないから

E資格を取得することで、様々な職種・業界で期待されるAI技術を身に付けてステップアップできる

E資格を受けても意味ない？取得のメリットや活用できる職種を解説！

## 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。

データサイエンティストにおすすめの資格7選！難易度や勉強法も解説

## 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。*

SQLの勉強方法は？初心者におすすめの本や練習方法も解説

### 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。*

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

## 統計検定4級とはどのような検定試験？

*統計検定4級は、5等級ある統計検定の中でも高度な数学を用いた複雑な計算を含まない基本的なデータの読解力を身に付けていることを客観的に証明する検定試験です。*

当記事では統計検定4級の試験概要や難易度、合格に向けた勉強法や活かせる職種について解説していきます。

### 入門レベルの統計学の知識を証明する検定

統計検定4級では、入門レベルの知識を学ぶ初学者向けの検定試験であるため、基本的な四則演算や割合の計算ができる中学校入学レベルの数学知識があれば解答できる問題が出題されます。

そのため、数学が得意であったり、既に統計学を理解していたりする方にとっては難易度が低すぎると感じるかもしれません。

統計検定にはすべての等級において受験資格が定められていませんので、4級の難易度が低いと思われたら自分にあった等級を受験するようにしましょう。

また、資格を活かすためには、統計学の知識を活かせる職種に転職することも重要です。統計検定4級合格をアピールできる職種や求人の見つけ方が分からない場合は、転職エージェントに相談してみるとよいでしょう。

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！

統計検定4級は、一般社団法人日本統計学会が認定する統計学に関する民間の資格試験である統計検定試験のうち、中学校入学レベルで習得する数学の知識や、データの読解力を問う最も難易度の低い試験です。

【参考】[統計検定公式-統計検定4級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade4/)

統計検定4級試験は、コンピュータ上で解答するCBT方式で、出題形式は4〜5つの選択肢から1つの正解を選ぶ選択方式です。また、問題数は30問前後、試験時間は約60分です。

*なお、試験には電卓の持ち込みが許可されており、計算に利用できます。*統計検定は計算問題も多く出題されるため、素早くミスなく計算を行うには電卓の利用が有効です。忘れずに使い慣れた電卓を持ち込むようにしましょう。

ただし、関数機能を持つ電卓は利用できませんので、注意が必要です。

CBT試験とは？概要やメリット、採用されている資格一覧を紹介！

試験の合格ラインは100点満点中60点以上で、合格率は公式が発表している2021年6月20日の受験データによると72.8％でした。

【参考】：[統計検定公式-受験データ](https://www.toukei-kentei.jp/pt/20210620/)

入門者向けの内容ということもあり、難易度は低めであると言えるでしょう。また、同じ入門レベルでも1つ上の3級から受験する方も少なくないため、上位試験と比較すると受験者数は少ない傾向にあります。

統計検定4級に合格したエンジニアの年収はどの程度なのでしょうか。業務で統計情報を活用す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 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/helpful/income2020/category/it05/?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)

ITコンサルタントはやめとけ？転職におすすめの理由や向いている人を解説

統計検定4級の概要や合格者に多い職種の具体的な年収例を知って、統計検定4級の受験を考え始めた方もいらっしゃるかと思います。ここからは、検定合格に向けた実際の勉強法について紹介します。

統計検定では、等級ごとに出題範囲を網羅した公式テキストを発行しており、これを利用することで過不足なく学習することが可能です。まずは学習内容の全体像を掴む目的で、統計検定4級の出題範囲を網羅した公式テキストを一読することから始めましょう。

*■改訂版日本統計学会公式認定 統計検定4級対応 データの活用*
▪著者：日本統計学会
▪ページ数：248ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2019/12
【参考】：[改訂版日本統計学会公式認定 統計検定4級対応 データの活用](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02325-5/)

公式テキストで試験の出題範囲を理解したら、続いて公式問題集や過去問を解いてみましょう。実際に問題を解くことで、試験問題の出題傾向や自分の理解度、苦手分野などが明確になります。

*■日本統計学会公式認定　統計検定　3級・4級　公式問題集*
▪著者：日本統計学会
▪ページ数：388ページ
▪出版社：実務教育出版
▪発売日：2021/11/25
【参考】：[日本統計学会公式認定　統計検定　3級・4級　公式問題集](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590885.html)
【参考】：[統計検定公式-過去問題](https://www.toukei-kentei.jp/prepare/kakomon/)

*合格を目指して正答率をアップさせるには、公式テキストを読み解いてその知識を使って問題集に挑戦し、分からないことがあれば公式テキストに戻って理解を深めてまた問題集に挑戦するというサイクルが重要です。*

これを繰り返していけば、少しずつ知識が定着して正答率が高まり、合格に向かって確実に前進できるでしょう。公式テキストや問題集だけでは難解すぎるという場合には、統計学の入門書などから知識を補完すると理解の助けになります。

合格に必要な勉強時間としては、統計学を学んだことのない方は10〜20時間程度、統計の知識がある方は5〜10時間程度と言われています。

統計学は様々な分野に活かせる汎用的な学問ですが、特に需要の高い職種を挙げるとするならば、データサイエンティストやマーケター、コンサルタントや研究者などがあります。

統計検定では、2級以上が履歴書に記載して即戦力として評価されやすいと言われていますが、4級でもこれから統計学を学んでキャリアに活かそうという姿勢はアピールすることができます。

とはいえ、自分がどの職種に適性があるのかイメージが沸かない方も多いかもしれません。

*自身の適性を知るには転職エージェントを活用することも有効です。多数の求職者と向き合い、求人企業とのマッチングを手掛けてきた経験から、実際の転職に向けた企業選びやキャリアパスの作り方などのアドバイスを受けることができます。*

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

データの分析や解析には統計学の知識も用いるため、相性の良い職種と言えます。

マーケターは、市場のニーズを把握して、商品やサービスの売り上げをアップする仕組みを考える職種です。SNSの隆盛によってマーケティング手法は多用化しており、マーケターの需要も増加しています。

市場動向を探るために統計学の知識を活用でき、相性の良い職種と言えます。

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

ITコンサルタントは、自身の専門知識や経験に基づいて、顧客の抱える問題や課題に対する解決策をアドバイスする職種です。経営や業界知識はもちろん、統計学を学んでいるとより説得力のあるコンサルティングが可能になります。

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

研究職は、大学や企業、行政機関などに所属して新しい技術や製品を開発したり、事象の解明などを行ったりする職種です。実験や観察によって集められたデータの分析や評価などに統計学を活用します。

## 統計検定4級を突破してキャリアアップを目指そう

当記事では、統計検定4級について試験概要や難易度、合格するための勉強方法や検定合格を活かせる仕事も紹介しました。**統計学はデータを扱う様々な職種で活用されており、統計検定4級は統計学への関心や意欲の証明として就職や転職に役立つことでしょう。**

しかし、統計検定4級を取得しても、統計学を扱う職種にキャリアチェンジしたい場合は、どのように求人を探し、選考を通過するかという課題が残されています。

データサイエンティストなどの専門性の高い求人は比較的数が少ない上、履歴書や面接で求められることも変わってくるでしょう。

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。

・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


統計検定4級は、入門レベルの統計学の知識があることを証明する検定試験です。数学に苦手意識のある方などにとって、ステップアップのために挑戦する検定として適しています。当記事では、統計検定4級に合格するための勉強法や、活かせる仕事について紹介します。

統計検定4級は入門レベルの統計学の知識を証明する試験

統計検定4級の勉強法は試験対策テキストや過去問を活用すると良い

統計検定4級は統計学を必要とする仕事や転職に活かせる

統計検定4級とは？合格するための勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

**▼プログラマーにおすすめの資格一覧をご紹介！**

プログラミングの資格はどんなものがある？取得するメリットも紹介

## Javaプログラミング能力認定試験とはどのような資格なのか？

試験の記事（34ページ目）