昨今データサイエンスによって、さまざまな分野で革新的な成果が上がっています。ここでは、そもそもデータサイエンスとはどういったものを指すのか、できることや統計学との違い、身近な活用例を紹介します。

データサイエンスとは、*統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し有意義な結果を導き出す研究分野を指します。*コンピュータが発達する前からある研究分野です。最近になって注目度が上がり、大学でもデータサイエンスの学部が設置されはじめました。

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### データサイエンスでできること

データサイエンスはさまざまなデータ分析を経て有益な情報を引き出し、意思決定や未来の予測に役立てる技術ですが、具体的には何ができるのでしょうか。

データサイエンスでできることは、*売上予測や株価予測などの予測分析、サイバー攻撃や不正アクセスの兆候を検出する異常検知、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式に変換するデータの可視化など、多岐に渡ります。*

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*データサイエンスと統計学は関連する学問ですが、両者にはそれぞれ違いがあります。*データサイエンスはさまざまな手法を用いてデータを分析し、関連性や法則性を見出す学問です。一方、統計学はデータ解析手法の1つであり、データサイエンスにおける重要な手段の1つと言えます。

統計学以外の手段としては、機械学習や深層学習、データマイニングなどのさまざまなアプローチ方法が存在します。

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

データサイエンスでできることに予測分析や異常検知、データの可視化などがありますが、これらは具体的にどういった形で活用されているのでしょうか。

*▪SNSのターゲティング広告*
SNSにおいて、ユーザーの過去の行動や興味に基づいて最適な広告を表示します。

*▪ECサイトの顧客データ分析*
ECサイトでの購入履歴の分析やリピーター分析などを基に、ターゲットごとのマーケティングや在庫管理などを最適化します。

*▪交通情報*
ETCやカーナビ搭載のGPSを活用して、交通情報を把握します。交通渋滞の回避ルートや最短ルートの案内などを提案します。

*▪医療データの分析*
患者の治療記録などを基に、病気の診断や治療法の改善に役立てられています。

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## データサイエンスを活用する職種

データサイエンスを行うには専門知識やスキルが必要であり、それらに長けた専門職の人材が必要です。ここでは、データサイエンスを活用する職種と年収を紹介します。

データサイエンティストとは、**データサイエンスのスキルを使いビジネス課題をクリアする専門家のことです。**データサイエンスの普及に伴い、データサイエンティストのポジションを設ける企業がIT業界を中心に増えています。

最近では人工知能の発達により、機械学習やディープラーニングを利用したデータ分析を行うように仕事内容が変化しているため、データサイエンティストは今後さらに需要が高まると予想されます。

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データサイエンティストと類似した職種に、データアナリストがあります。**データアナリストはデータの収集・分析を専門に行う仕事です。**データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担う専門職ですが、両者の役割はそれぞれ異なります。

データサイエンティストが、データの収集・分析だけでなく、ビジネス課題の分析・解決まで責任を負うのに対し、データアナリストはビジネスにおける課題の整理や分析結果の活用に重きを置いています。担当箇所はデータサイエンティストの方が広めです。

データアナリストとしてキャリアを数年積み、上位職のデータサイエンティストにキャリアアップする人も多いです。

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### データサイエンスを活用する職種の年収

データサイエンスを活用する職種として、データサイエンティストとデータアナリストを挙げました。ここでは、これらの職種がどの程度年収を得られるのかを紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」におけるアナリスト・エコノミストの平均年収は824万円（※2025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、データサイエンティストやデータアナリストは高収入を得やすい職種であると言えます。

**これらの職種は高い専門知識を必要とし、企業の課題解決に重要な役割を果たすため、年収が高いことが多いです。**さらなる年収アップを図るには、データ分析系の資格取得がおすすめです。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](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)

## データサイエンスが注目されている理由

データサイエンスは昨今注目されています。なぜ注目されるようになったのか理由は大きく2つあります。

SNSや個人情報カードの普及に伴ってビッグデータがネット上に蓄積されるようになり、以前に比べてデータ分析が容易になりました。*データサイエンスでは多くのデータを用いた方が、精密な分析結果を得やすくなります。*そのため、扱えるデータ量が増えたのは大きな影響です。

また、データ分析を行う環境も強化されており、サーバーやクラウド技術の進歩によって、大量データを高速で処理しやすくなりました。

その他、分析ツールの発達や、Pythonなどの習得が容易なプログラミング言語の登場なども、影響が大きいでしょう。以前に比べて、少ないコストでデータ分析ができるようになりました。

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### 利益につなげられるようになった

以前はデータを分析しても、その結果を活用しにくい状況でしたが、現代では分析結果を活用して企業の利益向上につなげられるようになりました。

たとえば、*最近ではSNSの普及によって毎日多くの書き込みが投稿されています。*SNSの投稿から商品の口コミを抽出して分類すれば、商品の改善に役立てることが可能です。このように、データサイエンスが役立つ場面が増えたのも、注目されている理由と言えるでしょう。

<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=acv12_2)</center>

## データサイエンスに必要な基礎スキル

ここでは、データサイエンスに必要な基礎スキルをまとめました。これら5つのスキルを取得することで、データサイエンティストやデータアナリストとして活躍できる可能性があります。

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データの抽出および加工には、プログラミング言語を使うことが多いです。**Python、Rといった言語はデータの加工に使えるライブラリが多くあるため、データ分析を行いたいなら優先的に勉強したい言語です。**

特にRは難易度が高めですが、Pythonはそこまで難しくなく、文法も平易なうえに覚えることも少ないため、入門者でも勉強しやすいでしょう。

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**データサイエンスでは扱うデータをデータベースに格納することが多く、SQLというプログラミング言語の知識が必要です。**SQLでデータの追加・削除・更新ができることはもちろん、データを効率的に扱うためのデータベース設計ができる必要があります。

たとえば、データにインデックスをつけることでパフォーマンスを上げることができます。データサイエンスでは大量にデータを処理するため、サーバーへ負担をかけないために効率的な設計を心がけることは大切です。

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**統計学や線形代数、微分積分といった大学レベルの数学知識が必要です。**データサイエンス関連の書籍には多くの数式が書かれているため、まず数学を習得しないと勉強を進めることが難しいでしょう。数学はデータサイエンスにおける共通の言語と言えます。

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データ分析に関する知識ももちろん必要です。データ分析の手法にはさまざまなものがあり、**データサイエンティストはどの手法がもっとも効率的かを考えなくてはいけません。**分析手法を多く知っていることで、幅広い現場で活躍できるようになります。

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

データサイエンティストには、企業課題を分析するためのビジネススキルも必要です。過去の売上データやライバル企業の状況を分析し、自社に何が不足しているのかを検討します。そして、**課題を解決するためにどのようにデータを使うべきか考え、実際にデータ分析を実行します。**

## データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法

続いて、データサイエンスに必要な基礎スキルを学ぶ方法を解説します。学習方法にはさまざまなものがありますが、その中でも一般的なものを3つまとめましたので、データサイエンティストやデータアナリストを目指す方はぜひ参考にしてください。

1つ目は、情報系の大学に通うことです。情報系の大学では、*データサイエンスに必要な統計学やプログラミング言語の基礎を一通り学ぶことができます。*また、大学によってはデータサイエンス専門の学科が設けられている場合もあります。

### プログラミングスクールに通う

2つ目は、プログラミングスクールに通うことです。プログラミングスクールは、*プログラミングの基礎が学べる大人向け学習スクールのことです。*講師の方が1から教えてくれるため、独学よりも挫折しにくいのがメリットです。

また、スクールによってはデータサイエンスの専門コースもあります。Pythonのライブラリの使い方やデータ分析の手法などを学ぶことが可能です。プログラミングスクールはお金はかかるものの、半年〜1年という短期間で効率的に学べるという点ではおすすめです。

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### オンラインで学べるサイトを使う

3つ目は、オンラインで学べるサイトで独学することです。プログラミングなどが学べる学習サイトが増えており、*スマホを使ってスキマ時間で効率的に知識を得られる点がメリットです。*

利用料金も比較的リーズナブルなことが多く、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられているのでおすすめです。ただし、独学の場合途中で挫折してしまう可能性もあります。独学が難しそうなら、プログラミングスクールに通う方法に切り替えても良いでしょう。

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！

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## データサイエンスに関連する資格

ビッグデータが注目を集める昨今、研究分野の1つであるデータサイエンスが注目を集めています。この記事では、データサイエンスとはどういうものなのか、できることや活用例、統計学との違い、データサイエンスに必要なスキルなどをわかりやすく解説します。

データサイエンスとは、統計学などの数学知識を駆使してデータを分析し、有意義な結果を導き出す研究分野

データサイエンティストになるにはプログラミングやデータベースのスキルが必要

データサイエンスは今後さらに注目度が高まると予想される

データサイエンスとは？できることや統計学との違い、身近な例を解説

## データサイエンスと統計学の違いとは？

近年話題のChatGPTを支えるAI技術は今も進化を続けており、そのAIを活用したビジネスはデータサイエンスによって支えられています。このデータサイエンスとはどのような学術分野なのでしょうか、また同じ学術分野である統計学と何が違うのでしょうか。

本記事では、**データサイエンスについてわかりやすく説明するとともに、統計学との違いを解説していきます。**また、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストについての仕事内容やメリットも紹介します。

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## データの扱い方が統計学、そこから価値を生み出すのがデータサイエンス

まず結論として両者を説明すると、統計学はデータそのものの分析や扱い方に関する学問であるのに対し、データサイエンスはデータから価値を生み出す学問です。つまり、**最終的な価値創造とその過程で使われる手法の1つという違いがあります。**

そのため、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストは、その仕事の過程で統計学についても熟知している必要があります。AIビジネスはさらなる拡大をし続けているため、このデータサイエンティストになるメリットは非常に大きく、本記事後半でも詳しく紹介しています。

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## データサイエンスに関する基礎知識

まずはそもそもデータサイエンスとはどのような学問であるのか、その基礎知識を説明していきます。本章で統計学との違いも解説します。

データサイエンスとは、*様々な手法を用いて膨大なデータを分析し、関連性や法則性を見出すことで、有益な情報を導き出す学問です。*近年のAIブームによって有名になった言葉ですが、その歴史は古く、1970年代には既に使われていました。

今では、AI技術でビッグデータを解析し、ビジネス上の利益を出す理論的な手法として捉えている方が多いのではないでしょうか。データサイエンスは1つの学術分野ですが、数学やプログラミング、AIなど様々な技術を活用することが前提であり、複合的かつ応用的な学問とも言えます。

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同じ学問である統計学とデータサイエンスは何が違うのでしょうか。決定的なところは、*統計学がデータの扱い方など手段としての学問であるのに対し、データサイエンスは様々な手段を使って目的である価値創造を目指す学問であるという点です。*

前述したようにデータサイエンスは、数学やプログラミングなどの手段を利用することが前提であり、統計学もその手段の中に含まれています。あくまで統計学はデータサイエンスにおいては、目的達成のための手段でしかないということです。

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データサイエンスと関連のある用語としてデータ分析がありますが、どのような違いがあるのでしょうか。前述しましたが、データサイエンスの目的はデータから価値を見出すことであり、その過程で様々な手段を活用します。

データから価値を見出す過程では、データ分析を行うだけではなく、データ収集の基準や方法も考える必要があります。つまり、*データ分析もデータサイエンスの中の1つのプロセスに過ぎないということです。*

### データサイエンスの身近な例

具体的にデータサイエンスを活用した身近な例には何があるのでしょうか。製造業界、小売業界、エンターテインメント業界など幅広い分野で既にデータサイエンスは活用されており、身近な例は数えきれないほど存在します。

その中でも、ネットショッピングにおけるユーザの特性分析を取り上げてみます。ネットショッピングにおいて、個人プロフィールを登録したユーザが商品を閲覧することや購入を行うことによって、膨大なデータが収集されています。

*それをデータサイエンスによって分析することで、ユーザ個人個人に表示されるネット広告を最適なものにすることが可能です。*

## データサイエンティストについて

次に、データサイエンスの専門家であるデータサイエンティストという職種について説明します。仕事内容や統計情報から見た年収についてを具体的に解説します。

### 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とは、企業の持つビッグデータを分析することで有益な情報を抽出し、ビジネス価値を創出するデータサイエンスの専門家です。データサイエンティストの主な仕事内容は4つに分類できます。

*▪︎分析対象の決定*
まずは企業の持つ課題の中から、データサイエンスによって解決したい課題をビジネス視点から設定します。課題に対してどのようなデータを収集すればよいかもここで決定します。

*▪︎データ収集*
設定した課題解決に対して、必要なデータ収集を実際に行うフェーズです。データ収集方法についても検討する必要があり、場合によってはプログラミングも活用します。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

*▪︎データ分析*
収集したデータを分析し、課題解決に必要な情報を抽出するフェーズであり、データサイエンスが最も活用されます。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計学が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所です。

場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

*▪︎分析結果の報告*
分析により得られた結果をレポートにまとめ、経営層に報告するフェーズです。自らの成果をわかりやすく明確に伝えられなければ、今までの業務が無駄になることもあります。プレゼンテーション力やコミュニケーション力も求められるでしょう。

### 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は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすると「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（※2023年4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、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、**データサイエンスという高度な技術を持っているがゆえ、他の職種に比べて比較的高い年収を得やすいと言えます。**他業種からいきなりデータサイエンティストになるのは難しいかもしれませんが、目指す価値はあるといえるでしょう。

【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/finance01/?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を目指すメリット

データサイエンスとデータサイエンティストについて理解が深まったところで、最後にデータサイエンティストになることのメリットを紹介していきます。

### 高い年収を狙うことができる

データサイエンティストを目指すことの大きなメリットに、高年収を狙える点があります。

前述した年収データにもありますが、*データサイエンティストは統計的に年収が高い傾向があり、同職種に就業することができれば高年収を狙えるでしょう。*データ分析などの技術視点だけでなく、ビジネス視点のスキルも求められるため、高年収であっても不思議ではありません。

### 転職市場において市場価値が高い

データサイエンティストはその仕事内容から、数学や統計学などの学問知識、ビッグデータの解析に必要なAI技術、ビジネス上の課題をデータサイエンスで解決に導くスキルを持っているとみなされます。こうした複数のスキルを所持している人材は市場であまり多くありません。

さらに、昨今のAIブームからデータサイエンティストが不足しているという現状もあります。このような背景から、*データサイエンティストは転職市場で高い価値を持っており、エンジニア市場で転職の幅が広くなる点がメリットと言えます。*

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### 今後も業界の成長が期待できる

AIブームが起きてから数年が経過しましたが、未だにAIを含むデータサイエンス分野は成長を続けています。最近話題となっているChatGPTのような画期的な技術が今後も世に出てくることも予想されるでしょう。

そのため、*まだまだデータサイエンティストの需要は下がることはなく、むしろ需要が増えていくとも考えられます。*今後も成長が期待できるデータサイエンス業界に身を置けることは大きなメリットと言えます。

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## データサイエンティストとしての理想の企業を探すには

本記事ではデータサイエンスとは何かを説明しつつ、統計学やデータ分析との違いや同分野の専門家であるデータサイエンティストについても解説をしてきました。

データサイエンティストを目指すメリットも紹介した通りで、目指す価値のある職種であることが理解できたと思います。一方、**そうしたメリットを享受するためには企業選びも重要であり、できることなら成長企業でかつ自分に合った仕事ができる理想の企業を目指したいところです。**

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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データサイエンスは昨今のAIブームの中で話題の学術分野ですが、どのような学問であるのかご存知でない方も多いはずです。本記事では似た学術分野の統計学との違いを含めて同学問を解説するほか、データサイエンティストについても仕事内容やメリットを紹介していきます。

データサイエンスはデータからビジネス面や学術面における価値を見出す学問

統計学はデータ解析手法の1つであり、データサイエンスにおける手段の1つでしかない

データサイエンティストは高年収も狙え、エンジニア市場価値も高いためメリットの多い職種

**▼ITエンジニアにおすすめの資格一覧をご紹介！**

ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

## データサイエンティストに資格は必要？

需要が高まっているデータサイエンティストですが、職に就くための資格は必須なのでしょうか。*結論から言うと、データサイエンティストになるために資格は必須ではありません。*

しかしながら、資格を取得することには大きなメリットがあります。次では、資格取得によるメリットを紹介していきます。

データサイエンティストに関連した資格を取得することによるメリットは、次のようなものがあります。

*・業務に必要なスキル証明になる*
データサイエンティストに求められるスキルは、数学や統計学などの理論的な分野からプログラミングやデータベース構築などの実用的な分野まで非常に幅広いです。企業への就職や転職を考えた場合、そうしたスキルを客観的に証明できることは大きなメリットです。

関連する資格はそうした各分野の専門家を証明できるものが多いため、データサイエンティストとして即戦力であることの証明にもなるでしょう。

*・勉強のモチベーションアップになる*
数学・統計学・AI技術は非常に難解であり、独学で学ぶには非常に根気が必要です。特に他職種からデータサイエンティストを目指す場合、勉強のモチベーションを保つことが難しいと感じることもあるでしょう。

その点、資格の取得を目標に勉強を進めることによって、ゴールや勉強の進め方が明確となるため、モチベーションの維持もしやすくなります。例えば、後述するE資格では受験資格に認定講座の修了が含まれているため、資格取得の過程で必ず専門的な教育を受けることができます。

*・業務範囲を超えた知識を養える*
データサイエンティストは多種多様な業界で活躍できる反面、特定の企業に勤めている間はある技術分野に特化した業務になりがちなため、経験分野も狭くなる傾向があります。他社でも通用するデータサイエンティストになるためには、幅広い知識を持つことが望ましく、単に業務経験を積むだけではその達成は困難でしょう。

資格を取得することは、その過程で幅広い知識を身に付けることができるため、知識習得の大きな手助けになると考えられます。

データサイエンティストに関連した資格には、どのようなものがあるのでしょうか。分野別には下記のような種類があります。

*・情報処理技術系*
*・データベース構築及び運用系*
*・数学及び統計学系*
*・AI技術系*
*・プログラミング系*

関連する資格の分野が広範囲にわたっている分、様々な資格がデータサイエンティストとしてのキャリアに活かせる形です。裏を返せば様々な分野のスキルが必要でもあるため、1人前として認めてもらうにはかなりのスキルが必要であるとも言えます。

そもそもデータサイエンスとはどのような職種かご存知でしょうか。**データサイエンスとは、アルゴリズムや統計学を駆使してビッグデータを解析し、有益な情報を抽出することです。**ディープラーニングを始めとしたAI技術が重要視される現在では、急速に需要が伸びており、職業としてのデータサイエンティストの人材不足も叫ばれています。

ここでは、データサイエンティストの概要を紹介しつつ、資格を取ることの意味を掘り下げていきます。また、国内及び海外の関連資格についても紹介していきます。

*データサイエンティストの基本的な仕事内容として、データを分析することでビジネス上のメリットを生み出したり、課題を解決することが挙げられます。*より具体的には下記のような業務を行う形です。

*・課題の抽出*
企業が抱えている課題を一通り抽出し、データ分析によって解決に導きたい課題を設定します。どのようなデータを収集すれば良いかもここで決定されます。

*・データ収集*
設定した課題解決に必要なデータ収集を実際に行う重要なフェーズです。ここで有用なデータを大量に取得できるかどうかが後々のフェーズで重要になってきます。

*・データ分析*
収集したデータを分析し、課題解決に向けて必要な情報を抽出します。多くのケースではビッグデータの分析が求められており、高度なAI技術や統計知識が必要となるため、データサイエンティストの腕の見せ所とも言えます。場合によってはクレンジングと呼ばれるデータの加工を行うこともあります。

*・分析結果の報告*
分析した結果得られた課題解決に有益な情報をレポートにまとめて報告します。複雑な分析結果を専門外の人間にも分かりやすく説明しなければならないため、コミュニケーション能力も求められます。

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### データサイエンティストの年収はどのくらい？

データサイエンティストの年収は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることができます。

「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。

データサイエンティストの年収が高めな理由としては、ディープラーニングを始めとしたAI技術や統計学の知識を持ったエンジニアが、市場の需要に対して不足しているためと考えられます。

【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！

## 国内のデータサイエンティスト関連資格6選

資格取得のメリットや関連する資格の分野が分かったところで、具体的にどのような資格があるかを紹介していきます。まずは国内の関連資格について代表的なものを見ていきましょう。

### データサイエンティスト検定

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協会が2021年から始めた資格試験です。初学者やこれからデータサイエンティストを目指すエンジニアを対象にした基礎的な試験となっており、

*・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3分野が出題範囲となっています。*基本的な知識を問う検定のため、現職のデータサイエンティストが受験する必要はほとんどありませんが、これから目指したい方にとっては入門用の資格になるでしょう。*

【参考】：[データサイエンティスト検定](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

E資格はJDLAが認定するAIエンジニア向けの資格です。*ディープラーニングはもちろん最新のAIに関する応用技術についても出題範囲であるため、非常に高い専門知識が必要な難度の高い資格と言えます。*特徴的な点は、JDLAが認定した教育プログラムを修了することが受験資格となっていることで、プログラム自体を有効活用することが合格の鍵です。

プログラム受講費用を含めると必要な費用が10万を超えることもある高額な資格ですが、AI技術を主として使いこなすデータサイエンティストにとって是非とも取得したいところです。合格率は7割を超えていますが、JDLA認定プログラムを無事修了できたエンジニアだけが受験していると考えると、容易な試験ではないことは明らかです。

【参考】：[E資格](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格の難易度はどのくらい？出題範囲、合格率や感想から徹底考察

LIP‐JAPANが認定するデータベースに特化した資格です。*オープンソースのデータベース管理システムPostgreSQLを基準にした試験であり、データサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースの構築や、運用についてのスキルを証明することが可能です。*

試験はレベルに応じてGoldとSilverの2つに分けられ、Silverはデータベースの設計と運用ができるレベル、Goldではコンサルティングができるレベルと認定されます。

難易度としては、スキルレベルを示した「ITSSキャリアフレームワーク」で確認すると、Silverがエントリーレベルのレベル1〜2、Goldがレベル3に相当します。初学者であっても、きちんと学習時間を確保できれば十分に合格を目指せます。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

データスペシャリスト試験はデータベースの設計や運用に関する資格であり、基本情報技術者と同様の国家資格です。国家資格ということもあり難しい資格ですが、同じ国家資格の応用情報技術者試験よりも難易度が高くなっています。

こちらもデータサイエンティストにとって必要不可欠なデータベースに関するスキルを証明することができるため、非常に重要な資格と言えるでしょう。

*データベースをただ設計し、運用するだけでなく、信頼性や安全性を考慮した高品質なデータベースを目指すためのスキルが求められる試験となっています。*また、SQLの設計が出題の中心にもなっています。

【参考】：[データスペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

統計検定とは、**一般社団法人日本統計学会が認定する、統計学に関する知識やスキルを証明する検定試験です。**統計学を活用して様々なデータを解析し、顧客のニーズに応える能力を問い、試験はレベルに応じて、1級・準1級・2級・3級・4級に分けられます。

初学者の場合は、統計学の基本的な用語や概念を理解するためにも、まずは4級からチャレンジしてみましょう。行く行くは難易度の最も高い1級が取得できるように目指しましょう。

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。

【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/apply/other-grades-apply/)

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！

オラクルマスターとは、日本オラクル社の製品である「OracleDatabase」を取り扱うための技術力認定資格です。認定試験ではデータベースの管理・運用や、SQLに関する問題が出題されます。公的資格ではありませんが、実際はそれに匹敵するほどの効力を発揮する資格です。

試験はレベルに応じて、Platinum・Gold・Silver・Bronzeの4つのグレードから成り立つステップアップ方式です。いきなり上位の試験を受けることはできませんが、Bronzeを飛ばしてSilverから受験することは可能です。

【参考】：[ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

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