## 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。

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？

## 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。*

【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/)

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## 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。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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>

### 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。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『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。**

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。

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データサイエンティスト検定は、2021年9月に第1回が実施されたばかりの新しい検定試験です。そのためネット上にも情報が少なく、困っている方も多いのではないでしょうか。当記事では、データサイエンティスト検定の難易度や合格率、活かせる仕事について解説します。

データサイエンティスト検定の合格ラインは正答率80％以上

データサイエンティスト検定の合格率は2021年の実績では50％となっている

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仕事や転職に活かせる

データサイエンティスト検定の難易度は？合格率や資格が活かせる仕事も紹介

## データ分析実務スキル検定とはどういった試験？

IoTの浸透によりビッグデータがいたるところで得られるようになった今、データ分析の重要性はますます高まっています。そのデータ分析力を測る資格の1つに「データ分析実務スキル検定」という資格があることをご存知でしょうか。

データサイエンティストを目指す方の中には、資格の存在は知っているものの、詳細までは分からない方も多いのではないでしょうか。**本記事では、データ分析実務スキル検定についてその試験概要や勉強方法を紹介するとともに、同資格が活かせる仕事も紹介していきます。**

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

## データ分析のビジネス面での実務能力を問う試験

「CBAS」とも略される同検定は、**データサイエンティストが実務で行う専門的なデータ解析スキルを測るのではなく、データサイエンティストと共に仕事を進められる知識があるかを試す資格です。**

具体的には、データ分析プロジェクトをとりまとめるプロジェクトマネージャーや、データ活用推進企業の一般社員を対象としています。

データ分析の重要性が高まっている今、この資格は幅広い職種で活かせると言えるでしょう。もっとも、データサイエンティストを目指すにあたっての入門資格としても活かせます。

## データ分析実務スキル検定とは

改めてCBASとして知られるデータ分析実務スキル検定について、どのような資格試験なのかその概要を説明します。本資格は株式会社データミックスが主催する民間のIT資格です。

データ分析実務スキル検定は前述したように、*データ分析を専門とするデータサイエンティストを対象にした資格ではなく、同職種を取り巻く人材を対象とした資格です。*その対象はプロジェクトマネージャーなどの管理職だけでなく、営業や事務も含まれます。

検定にはプロジェクトマネージャー級とシチズン・データサイエンティスト級があり、それぞれ試験内容も受験料も異なります。また、CBT方式を採用しており、各々が好きなタイミングで受験することが可能です。

【参考】：[データ分析実務スキル検定](https://cbas-exam.jp/)

プロジェクトマネージャーとは？仕事内容や将来性、必要なスキルを紹介

データ分析実務スキル検定は現在2種類存在し、それぞれの検定は出題範囲も難易度も異なります。以下にそれぞれの検定の概要と出題範囲を記述します。

■*シチズン・データサイエンティスト級*

データサイエンスの専門家ではないビジネスパーソンを対象とした試験です。Excelを使ってデータを解析する実技能力が求められています。具体的な出題範囲は以下のような形です。

- データのグラフ化や集計値の意味
- データ前処理、抽出、可視化、関係性や要因の分析などデータハンドリング

難易度として、合格率は公表されていませんが、80分で20問のExcel実技問題を解く形なので、Excelに慣れていればそれほど難しくはないと考えられます。

【参考】：[CBAS シチズン・データサイエンティスト級](https://cbas-exam.jp/citizen)

■*CBAS プロジェクトマネージャー級*

データサイエンスの専門家ではなく、データサイエンスがどのようにビジネスに活用できるかを理解している人材を対象とした試験です。実際のデータ分析の流れに沿って問題が出題されます。具体的な出題範囲としては以下のような形です。

- データ分析プロジェクトの立ち上げ方
- SQLや可視化手法によるデータ準備
- RやPythonによるデータ分析
- 機械学習手法や統計学手法の使い分け

こちらも難易度としての合格率は公表されていませんが、専門家に向けた試験で求められる複雑かつ難解な内容ではなく全般知識が求められることから、出題されそこまで難易度は高くないと考えられます。選択形式であり90分で60問解くため、あまり考えている時間はありません。

正しい知識をすぐにアウトプットできる力が求められます。

【参考】：[CBAS プロジェクトマネージャー級](https://cbas-exam.jp/pm)

データ分析実務スキル検定を突破すればどの程度の年収が期待できるのでしょうか。本検定に限定せず、データ分析スキルの延長にあるデータサイエンティストを製品開発／研究開発として考えて見ていきます。

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種図鑑」での平均年収は477万円、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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、製品開発／研究開発エンジニア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。

*データ分析を活用した研究開発は今後も需要が高まり、長期的な視点で見れば年収アップも期待できるでしょう。*本検定を突破してデータ分析力を高めておくことで、自身の付加価値を高めることもできます。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.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)

検定の概要がわかったところで、本検定に対する勉強方法を紹介します。難易度はあまり高くないと述べましたが、対策をしなければ合格は難しく、データ分析関連の入門者にとってはなおのこと油断できません。

勉強方法として最も効率が良いのは、公式が発行しているテキストを活用することでしょう。データ分析実務スキル検定は2020年から開始された新しい資格試験であり、情報も多くなく、過去問も入手できないため、試験対策方法が少ないのが現状です。

*公式のテキストであれば学習範囲も出題範囲に合わせられて効率が良く、出題形式にも合わせた問題を解くことで過去問学習に近い勉強を行うこともできます。*

■データ分析実務スキル検定 公式テキスト
▪著者：株式会社データミックス
▪ページ数：512ページ
▪出版社：株式会社インプレス
▪発売日：2021/9/22
【参考】：[データ分析実務スキル検定 公式テキスト](https://book.impress.co.jp/books/1120101020)

### オンラインの対策講座を受講する

少ない試験対策の中で、オンライン対策講座を受講するという方法もあります。*テキストよりも費用はかかりますが、講義を通じて耳で説明を聞くことができるため、より理解がしやすいでしょう。*

日本能率協会が開催する「データ分析実務スキル検定試験(試験対策eラーニング付)」は、検定試験そのものとセットでオンライン講義を受けることができます。こちらの講義ではやや理解しづらい機械学習に重点を置かれています。

【参考】：[データ分析実務スキル検定試験(試験対策eラーニング付)](https://school.jma.or.jp/products/detail.php?product_id=151685)

## データ分析実務スキル検定が活かせる仕事

試験対策の方法を紹介してきましたが、実際のところデータ分析実務スキル検定はどのような仕事に活かせるのでしょうか。具体例を2つ紹介します。

データ分析と言えばデータサイエンティストを思い浮かべる方が多いでしょう。*本検定の対象はデータサイエンティストを取り巻く人材であるため、直接的に活かせるわけではありませんが、同職種を目指す方にとっては始めの一歩になると言えます。*

データ分析を専門とするには数学や統計学の知識が必要不可欠であり、AIに関しても難解な理論を理解していく必要があります。データ分析の入門者が、そうした難しい理論からスタートしてしまうと挫折して諦めてしまう可能性もあります。

本検定のような比較的易しい資格からスタートすればそうした挫折を避けることもできるでしょう。

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### データ分析に関わる職種全般

データサイエンティストのような専門家を目指すのでない場合でも、本資格はその対象像が表している通り、データ分析に関わる職種全員が活かすことができます。

多くの企業ではビッグデータの活用を含めてデータ分析の重要性は高まっており、データサイエンティストを中心としたプロジェクトが立ち上がっている企業もあるでしょう。そうした企業ではデータサイエンティストを取り巻く営業・事務・プロジェクトマネージャー全てが、データ分析に関しての知見がなければなりません。

*本検定はそういった知見を持っていることをアピールすることができるため、社内外で自身に付加価値があることを示すことができます。*

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## データ分析実務スキル検定でスキルアップしよう

本記事ではデータ分析実務スキル検定について、その試験概要を説明するとともに、勉強方法や活かせる仕事を紹介しました。**データサイエンティストを目指す第一歩としても、データ分析力の社内外へのアピールとしても活用できるのではないでしょうか。**

こうした検定を突破し、データ分析に関わる新たな仕事に就きたいと考えた際には、どのようにして自分に合った求人を見つければよいのでしょうか。数多くある求人からそのような企業を見つけることは非常に困難です。

様々な企業でデータ分析の重要性は高まり、そのスキルの需要が高まっている中、データ分析実務スキル検定という資格があるのをご存知でしょうか。本記事では同検定の概要を説明するとともに、試験突破に向けた勉強方法や資格が活かせる仕事も紹介していきます。

データ分析実務スキル検定は、データサイエンティストを取り巻く人材を対象とした資格

データ分析実務スキル検定にはPM級とCitizen級があり、どちらも難易度はそこまで高くない

データ分析実務スキル検定は、データサイエンティストへの第一歩としてもそれ以外の職種でも活かせる

データ分析実務スキル検定とは？試験の概要や活かせる仕事を紹介

統計検定とは、一般財団法人の統計質保証推進協会が実施している検定であり、統計に関する知識と活用力を評価する資格試験です。中でも統計検定準1級は実践的な資格試験であり、実社会における様々な問題や課題に対し、統計学の手法を適切に応用し、解決に導くことができる能力を問う内容です。

**当記事では、統計検定の中でも2番目に難しい準1級について、試験の概要・難易度・学習方法などを解説するとともに、この資格が職業にどのように活かせるかについて紹介していきます。**

【参考】：[統計検定準１級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade1semi/)

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！

## 統計検定準1級の難易度と活かし方

統計検定準1級の難易度は高いと言えます。現在、統計検定試験は2018年度よりCBT方式（パソコンによる試験）で行われていますが、準1級は1級に次ぐ難しい試験です。準1級試験では、統計学に関する深い理解が求められ、さらに試験範囲が広範囲であることも高い難易度の要因になっています。

2021年6月実施の統計検定試験の結果が公式サイトで公開されていますが、それによると準1級の合格率は23.6%と、他の級と比較して狭き門であることが分かります。

【参考】：[2021年6月20日試験｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/pt/20210620/)

では、難易度の高い統計検定準1級に合格できたとして、どのような分野でスキルを活かすことができるのでしょうか？統計検定資格の2級レベルまでは統計学の基本知識を有する証明となりますが、準1級資格は知識に加えて実践力が問われるため、キャリアチェンジの際にはアピール力がさらに高まります。

また、**キャリアチェンジの際に実践力をアピールするには、データサイエンティストを目指し、プログラミングや実装のスキルを身に付けておくと、より効果的です。**

*統計検定試験はデータサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す方、キャリアチェンジを検討されている方には有効な資格です。*ここでは統計検定準1級の試験概要について解説します。

### 準1級の受験方法と受験の流れ

統計検定試験は1級を除いて、CBT（Computer Based Testing）方式で実施され、パソコンを利用して解答します。

**統計検定試験の申込みは、株式会社オデッセイ コミュニケーションズのWebサイトから、受験希望地域の試験会場及び日程を確認して申し込みます。**試験はほぼ毎週実施されていますので、受験勉強期間を考慮して日程を決めてください。

【参考】：[統計検定 | Odyssey CBT | オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/toukei-kentei.html)

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！

**統計検定準1級の難易度が高い理由として、出題範囲が広いことが挙げられますが、具体的にどのような範囲から出題されるのかについて見ていきましょう。**

▪ 確率と確率変数（事象と確率、確率分布と母関数、分布の特性値、変数変換、極限定理・漸近理論）
▪ 種々の確率分布（離散型分布、連続型分布、標本分布）
▪ 統計的推測（推定）（統計量、各種推定法、点推定の性質、漸近的性質、区間推定）
▪ 統計的推測（検定）（検定の基礎、検定法の算出、正規分布に関する検定、一般の分布に関する検定法、メンパラメトリック法）
▪ マルコフ連鎖と確率過程の基礎（マルコフ連鎖、確率過程の基礎）
▪ 回帰分析（重回帰分析、回帰診断法、質的回帰、その他）
▪ 分散分析と実験計画法
▪ 橋本調査法
▪ 多変量解析（未成分分析、判別分析、クラスター分析、共分散構造分析と因子分析、その他の多変量解析手法）
▪ 時系列解析
▪ 分割表（分割表の解析、分割表のモデル）
▪ 欠測地
▪ モデル選択
▪ ベイズ法
▪ シミュレーション、計算多用手法


以上のように出題は広範囲に及びますが、2級までの基礎知識を生かし、しっかり受験対策することで合格の可能性は上がります。

試験はCBT方式で行われ、90分間で選択問題を25問から30問解く形式です。数値計算、数値入力計算問題が出題されますので、電卓が必要となります。

【参考】：[統計検定準1級範囲表](https://www.toukei-kentei.jp/wp-content/uploads/grade1semi_hani_190628.pdf)

統計検定資格の取得によって年収はどの程度になるのでしょうか。 ITエンジニアの職種から、製品開発／研究開発を例に見ていきましょう。

製品開発／研究開発エンジニアの平均年収は、「マイナビエージェント職種図鑑」では477万円（※2023年1月執筆時点）となっており、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」から近しい職種のSE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」によると民間企業平均年収は433万円ですので、製品開発／研究開発エンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが確認できます。

理数系の専門的な分野の知識が求められるエンジニアは他職種と比較して高めの年収を期待できます。**統計学もその1つであり、キャリアアップやキャリアチェンジに役立つでしょう。**

統計検定準1級の試験概要や資格取得者の年収について紹介をしましたが、これから**検定試験準1級の試験突破に向けた勉強方法について紹介していきます。**

統計検定準1級の試験問題は、**公式の統計学実践ワークブックを中心に出題されますので、ワークブックに沿って学習を進めるとよいでしょう。**ただし、統計検定準1級は出題範囲が広く、公式のワークブックだけでは理解が進まない部分もありますので、各分野ごとの参考書を利用して、補足する必要があります。

以下に学習に適したテキストや関連書籍を紹介します。ワークブックは公式認定テキストです。また、参考書籍の「統計学」は2級のおさらいを兼ねた内容となっていますので、独学で統計学の基礎をしっかり学びたい方におすすめします。

*■ 日本統計学会公式認定 統計検定準1級対応 統計学実践ワークブック*

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：352ページ
▪出版社：学術図書出版
▪発売日：2020/05

【参考】：[日本統計学会公式認定統計検定準1級対応　統計学実践ワークブック](https://www.gakujutsu.co.jp/product/978-4-7806-0852-6/)

▪著者：久保川 達也、国友 直人
▪ページ数：352ページ
▪出版社：東京大学出版
▪発売日：2016/10/31

【参考】：[統計学 ｜ 東京大学出版会](https://www.utp.or.jp/book/b307363.html)

テキストによって試験範囲を一通り学んだら、過去問題を徹底的に解くことをおすすめします。**過去問題を解くことで、試験に慣れるとともに、自身の実力を判定できます。**

また理解が不足する分野については改めてテキストや参考書に戻って復習することで、弱点を補強できます。以下、おすすめの過去問題集です。Web上には統計検定準1級のチートシート(予想問題と回答、解き方など)がいくつか見当たりますので、それらを参考にしてみるのも良いでしょう。

*■ 日本統計学会公式認定 統計検定 準1級 公式問題集* 

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：352ページ
▪出版社：実務教育出版刊
▪発売日：2021/11/11

【参考】：[日本統計学会公式認定 統計検定 準1級 公式問題集](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590880.html)

## 統計検定準1級が活かせる仕事

ここまで統計検定準1級の試験対策について紹介してきましたが、統計検定準1級の資格を取得することで、どのような仕事に活かせるのかについて見ていきましょう。

データサイエンティストはデータサイエンスの分野で活躍するエンジニアです。データサイエンスとは、統計学と情報工学の手法を組み合わせ、大規模データから問題解決に必要な情報や知見を導き出すことを目的にしています。データサイエンスでは、統計学に加えてプログラミングのスキルが求められます。

**統計検定準1級資格は統計学の基礎に加えて応用力を有するスキル証明となりますので、機械学習などのプログラミングスキルを有していれば、データサイエンティストへのキャリアチェンジを目指す上で大きなアドバンテージとなります。**

実際にキャリアチェンジを目指して転職活動を行う際には、転職エージェントの活用を検討してみてください。キャリアチェンジでは、求人企業とのマッチングが非常に重要です。転職エージェントはあなたの希望やキャリアパスに見合った企業探しと的確な転職アドバイスをしてくれます。

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！

製品開発や研究開発分野では、主としてIT製品の新規開発や新技術の開発に携わります。ハードウェアとソフトウェア、双方の開発にも関わるために、その**業務内容は幅広く、企画の立案から設計、制作、テストまで行います。特にビッグデータ解析、AI開発やIoTの開発などに関わることが多くあるでしょう。**

## 統計検定準1級合格を目指してキャリアチェンジを実現しよう

当記事では、統計検定準1級について試験概要や難易度レベル、受験対策、資格を活かせる仕事を紹介してきました。**統計学はデータサイエンス以外にも製品開発や研究分野など、様々な職種で必要とされており、統計検定準1級資格はそうした分野へのキャリアチェンジに適した資格と言えます。**

このキャリアチェンジを実現する上で、データサイエンティストや製品開発などの職種を希望するにあたって、自身に適した求人や企業を効率的に見つけ、しっかりとした対策を行う必要があります。

統計検定準1級は、統計学を用いてビジネス上の課題を解決する上で必要な知識や能力を評価する資格です。最難関の1級から入門者向けの4級まであり、準1級は2番目に難易度の高い試験です。ここでは統計検定準1級の概要や攻略方法、さらには仕事に活かす方法について紹介していきます。

統計検定準1級は実社会の様々な問題を解決する上で統計学の諸手法を応用できる能力を問う資格

統計検定準1級の合格率は20%程度とかなり難易度は高い

統計検定準1級資格はデータサイエンティストや製品開発、研究分野などで活かせる

統計検定準1級とは？試験概要と学習方法、活かせる仕事などを紹介

## Webクリエイター能力認定試験は受けても意味がないのか

近年、インターネットやスマートフォンの普及により、多くの人々が日々何らかの形でWebサービスやWebアプリケーションを利用し、仕事やプライベートに役立てています。

さらなるIT化で、インターネットは今後も人々にとって生活の一部として活用されていくと考えられます。そのため、エンジニアの方の中には、Web業界に興味を持ち、これからWebクリエイターとして活躍したいと考える方もいるでしょう。

**Webクリエイター能力認定試験は、Webの初心者だけれどこれからWebデザイン関連の仕事に就きたい、と思っている方におすすめの資格です。**

しかし、インターネットなどで調べてみると、「Webクリエイター能力認定試験を受けても意味ない」という意見も聞かれますが、本当なのでしょうか。

この記事では、これからWebデザイナーとして活躍したい人のために、Webクリエイター能力認定試験の概要を説明し、受けても意味がないと言われる理由、受けるメリットや、受験において気になることを解説します。自分にとって受ける価値がある試験であるかどうか、判断する材料にしてください。

Webクリエイター能力認定試験とは、株式会社サーティファイが主催するWebデザイン、およびWebページのコーディング能力を認定する試験です。

HTMLやCSSなど、Webで使用される国際標準化規格である「W3C」に準拠したWebサイトを作成するスキルがあることを証明できます。

試験の記事（35ページ目）