## データアナリスト・データサイエンティストとは？

AIやビッグデータ解析がトレンドとなる中、関連する職種として挙げられるのが、データアナリストとデータサイエンティストです。よく似た名前の職種ですが、どのような違いがあるのかわからない人も多いかもしれません。

**データアナリストとデータサイエンティストは、どちらもデータから価値を創出する役割を担った専門職です。**本記事ではそれぞれの共通点と違いを明らかにし、これらを目指す上で必要なスキル、適性、資格などを徹底解説します。

## データアナリストとデータサイエンティストの共通点

データアナリストとデータサイエンティストは、混同してしまう人もいるほど似ている職種です。では、具体的にどのようなところが似ているのでしょうか。まずはこの2つの共通点から見ていきましょう。

### ビッグデータを活用してビジネスに貢献する

名前に「データ」と付いているように、データアナリストとデータサイエンティストはどちらも企業が持つデータを活用することでビジネスに貢献する職種です。特に、インターネットが普及し、デジタル化が進んだことで生まれた「ビッグデータ」を扱います。

### ITスキルと統計やビジネスのスキルが必要

データアナリストとデータサイエンティストはともにデータ分析とビジネスへの活用が必須となるため、以下のスキルは共通して必要です。

*・高等数学に関する知識*
*・統計学に関する知識*
*・プログラミングスキル*（PythonやR、SQLなど）
*・データ分析基盤構築のフレームワークを扱うスキル*（Apache HadoopやApache Sparkなど）
*・マーケティングなどのビジネススキル*

これらはどちらの職種でも業務を遂行するための土台となるスキルであり、どちらを目指すにしても習得が必要になります。

【参考】：[Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)
【参考】：[Apache Spark™ ](https://spark.apache.org/)

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### 将来性の高い職種として注目されている

データアナリストとデータサイエンティストは、IT職種の中でも最先端の技術を持つ職種として注目されています。*ビッグデータの増加やAI技術への期待の高まりから、データ活用の需要が伸びていることがその背景にあります。*

ビッグデータは保有しているだけでは意味がなく、分析して価値のある知見を導き出すことが重要です。AIの開発において必要な機械学習でも、有益なデータをどれだけ学習させられるかがカギとなります。

また、ビッグデータやAIを活用する動きは業界を問いません。IT業界だけでなく、金融、医療、製造、物流、小売など**あらゆる業界で必要とされていることも、データアナリストやデータサイエンティストの将来性が高い理由です。**

## データアナリストとデータサイエンティストの役割の違い

ここからは、データアナリストとデータサイエンティストがそれぞれどういう職種かを理解するために、両者の「違い」に焦点を当てて見ていきましょう。まずは、役割の違いについてです。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータ分析を行い、データから価値を創出する役割を担っている点では共通しています。しかし、全く同じというわけではありません。

データアナリストはビジネス寄りの職種と言えます。**役割としては、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。**

データアナリストの仕事のファーストステップとなるのが課題設定です。課題設定では、ビジネス側の担当者と議論を重ねながら分析する案件を確定していきます。ここでは分析の目的、用いる分析手法、利用するデータを決め、分析スケジュールや分析体制などを取りまとめます。

続いて、データベースを利用してデータの抽出、集計や可視化、シミュレーションなどを行います。そして、データ分析を行って得られた結果についてビジネス側の担当者にかみ砕いて説明します。

*得られた結果がビジネスにどのように影響するのか、ビジネス戦略やマーケティングにどう生かせるのかなどについて詳しく解説していきます。*

ここからマーケティング担当者がマーケティング戦略を見出していきますが、そうした役割を担える人材がビジネス側に存在しないケースでは、データアナリストが具体的な施策や戦略を提言します。

以上のように、データアナリストは*企業が事業を行う中で得られたデータ（顧客動向、商品動向など）を解析し、得られた結果を具体的なビジネス戦略に反映するまでの役割を担います。*

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### データサイエンティストの役割

データサイエンティストはデータアナリストよりも専門領域に近い立ち位置におり、分析モデルを構築する役割を担っています。**主にデータクレンジング（データのクリーニング）、分析アルゴリズムの選定やチューニングなどを行います。**

データサイエンティストは、データクレンジングを行って不正データや不要データを除去した後、そのデータ分析に適する分析アルゴリズムの選定を行います。機械学習と同様に、「教師ありモデル」と「教師なしモデル」のそれぞれのアルゴリズムから最適なものを選定します。

■教師ありモデル：主に「分類」と「回帰」のグループに分かれる
■教師なしモデル：「クラスタリング」と「アソシエーション分析」のグループに分かれる

*最適な分析アルゴリズムを適用した後、パラメータの調整（チューニング）を行い、精度の高いモデルを構築していきます。*

分析結果や予測結果はビジネス領域でも活用しますが、ビジネス側との調整や連携はデータアナリストに任せるケースも多いです。

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データアナリストとデータサイエンティストそれぞれの役割が分かったところで、この2つの類似職種である、データエンジニアとマーケティング職との違いを見ていきましょう。

データアナリストやデータサイエンティストは、データエンジニアから提供されたデータの分析を主な仕事としています。*一方、データエンジニアはデータを供給できる基盤の構築や、データの分析ができる環境整備などが主な仕事です。*

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「マーケター」とも呼ばれるマーケティング職は、売上を上げるための戦略を立案するのが主な仕事です。戦略立案のためにデータを参考にしますが、専門的な分析スキルは必要としない場合が多いでしょう。

*対してデータサイエンティストやデータアナリストは、データをより有効活用するために専門技術を駆使してデータの深堀りを行い、データ価値を最大化させることを役割としています。*

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## データアナリストとデータサイエンティストのスキル面の違い

データアナリストとデータサイエンティストは非常に近しい関係にある職種であるため、必要とされるスキルが似ています。ただし、役割や仕事の内容が異なることから、それぞれ求められるスキルに異なる部分もあります。

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### データアナリストに必要なスキル

データアナリストは大別すると、「コンサル型」と「エンジニア型」に分かれ、それぞれで求められるスキルが異なります。

*■ コンサル型データアナリスト*
コンサル型データアナリストは、企業などが抱える課題に対して仮説を立て、課題の発見と改善案提案を行うため、分析力や論理的思考力、コミュニケーション能力が欠かせません。また、統計に関する知識は必須です。その他にもマーケティングに関する知識が求められます。

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*■ エンジニア型データアナリスト*
エンジニア型データアナリストは、コンサル型データアナリストに必要なスキルに加え、機械学習や自然言語処理などの知識が求められます。ほかにも、コンサル型よりも高度なプログラミングスキルやフレームワークを扱うスキルが必要です。

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### データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストとして活躍するには、多くの知識が必要になります。**IT開発の知識はもちろんのこと、データを活用するために統計学やビジネスに関する知識が必須です。**

*■ 統計学*
データサイエンティストは主にデータの分析モデルを構築するため、統計処理手法に関する知識が欠かせません。統計学の前提となる数学に関しては、特に確率、微分積分、行列などの分野がデータ分析のための必須知識となります。

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*■ アルゴリズムとデータベース*
データサイエンスでは膨大なデータを取り扱うため、高速処理・データ加工・データ解析に必要なアルゴリズムの知識、プログラミングスキルが欠かせません。また、データベースを扱うスキルや広範なIT知識を身につけておく必要があります。

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*■ ビジネススキル*
データサイエンティストはデータアナリストと同様に、データの活用を通じて事業に貢献することが重要なミッションです。そのため、対象領域のビジネスに対する深い理解や知識が求められます。また、分析結果をプレゼンテーションするスキルも重要です。

これらのスキルは、実務経験なしで完璧に身につけるのは困難です。そのため、基本的なIT技術を習得したら、それを生かし思い切って転職してみるのも1つの方法です。**研修制度が整っている企業であれば、徐々にスキルを磨きながら働くことも可能です。**

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すなら、自分のスキルに合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。

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## データアナリストとデータサイエンティストの適性面の違い

ここでは、データアナリストとデータサイエンティストの適性面での違いを見ていきましょう。

### データアナリストに向いている人

**データアナリストは数字やデータと直接向き合う職種です。**また、分析対象となる分野の業務知識も求められるため、向学心や知的好奇心が強い人が向いていると言えます。

*■数字やデータが好き*
データアナリストは長時間数字やデータと向き合うため、それらが苦にならないことが必須条件です。特に、日頃から数字を中心にロジカルで物事を考えるような習慣がある人が向いています。

*■ 知的好奇心や探求心が強い*
データアナリストはITに関する知見や企業が属する業界の知識が要求されます。これらは常に変化しつづけるため、学ぶ意欲が強い人に向いています。

*■ 粘り強く几帳面*
データアナリストにとって数字は命です。意思決定に必要な数字にミスがあれば、時には命取りになりかねません。自分を過信せず、几帳面で、結果を緻密に粘り強く検証し、結果に責任を取れる人がデータアナリストには向いています。

### データサイエンティストに向いている人

データアナリストの経験を経てデータサイエンティストになる方もおり、データサイエンティストとデータアナリストに向いている人はよく似ています。

*■ 分析力を用いた問題解決が得意*
何事も分析してみたくなる人はデータサイエンティストとしての適性があります。特に、問題の原因と解決法を見出すのが好きな人はデータサイエンティストの仕事を楽しめるでしょう。

*■ ロジカルシンキングが得意*
データ分析による問題解決には、ロジカルシンキングが必須です。たとえば、ビッグデータは膨大なデータを集積していますが、ここから必要なデータを抽出し、それらを分析して価値のある情報に高めて課題解決に繋げていくには、高いロジカルシンキング能力が求められます。

*■ 地道に継続努力ができる*
ビッグデータから必要と思われるデータを取り出して分析を行うには、試行錯誤が必要です。様々な観点や条件からデータと向き合い、真に使える情報にするためには地道で継続的な努力が必要です。創意工夫を繰り返し、粘り強く作業を続けられる根気強さも欠かせません。

## データアナリストとデータサイエンティストの年収

役割が異なるデータアナリストとデータサイエンティストですが、年収にも違いがあるのでしょうか。ここでは、データベースエンジニアの年収情報を参考にして考察していきます。

### データアナリストとデータサイエンティストの想定年収

データアナリストとデータサイエンティストは、仕事内容や求められるスキルに違いはあるものの、それぞれの年収に大きな違いは見られません。

一般的なデータベース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424万円（※2024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」からエンジニア/プログラマを参考にすると、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、データベースエンジニアの年収は一般平均年収と比べて、同水準かやや高めであることが分かります。

ただし、**データアナリストやデータサイエンティストは任される仕事量も多く、より専門的な知識や技術が必要な場合が多いため、一般的なデータベースエンジニアよりも年収は高くなる可能性があります。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)
【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)

データアナリストとデータサイエンティストの職種にはどのような違いがあるのでしょうか？この記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いを明らかにし、役割やスキルの違い、それぞれに向いている人、おすすめの資格などを紹介します。ぜひ参考にしてください。

データアナリストはデータを解析してビジネス戦略に反映するまでの役割を担う

データサイエンティストは分析モデルの構築が主な役割である

類似職種ではあるが、それぞれの違いを理解した上でキャリアパスを描くと良い

データアナリストとデータサイエンティスト｜共通点と違いを徹底解説

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## データサイエンティストに資格は必要？

データサイエンティストは、データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。サイエンス的・エンジニアリング的・ビジネス的な観点で仕事を進めていくため、学術的な知識・技術的な知識・業務的な知識がそれぞれ求められます。

このような知識を得るには、資格を取得するための学習がおすすめですが、そもそもデータサイエンティストになる上で必須になる資格はあるのでしょうか？ここでは、データサイエンティストが資格を取得することの意味や得られるメリットなどを解説します。

### 資格を取得することで知識を体系的に学べる

データサイエンティストの仕事はデータとビジネスを結びつけるため、理系（統計学とIT）と文系（ビジネス）の幅広い知見とスキルが必要です。**資格がないとデータサイエンティストになれないわけではありませんが、スキル取得のために資格取得は非常に有効です。**

データサイエンティストに取得が推奨される資格については、データベーススペシャリスト試験やOracle Masterなど数多く挙げられますが、その中から今の自分に必要な資格を選択することで、データサイエンスの知識などを重点的に学ぶことができます。

【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.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)
【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

未経験でもデータサイエンティストになれる？必要な知識・スキルとは

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### スキルの証明となり、転職に有利になる

データサイエンティストは前述の通りデータサイエンスの知識やそれをビジネスに活かすための知識・スキルが必要です。資格取得は知識獲得の他、自身のスキルを対外的に証明するためにもおすすめです。

また、データサイエンティストとして転職する際にも、資格があればアピール材料として有利に働きます。

## データサイエンティストとは

そもそもデータサイエンティストとは、**データサイエンスのために収集したデータを分析する統計の専門家を指します。**データ分析手法となるデータサイエンスでは、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を用います。

2010年頃から活用データが増大し、「ビッグデータ」など関連用語が浸透してきました。同様に、機械学習の進歩によりデータの蓄積と利用の場が増大しています。

そのため、従来学術的な意味合いの強かったデータサイエンティストは、情報技術の進歩によりITエンジニアの活躍する領域となってきています。

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### 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の役割は大きく分けて以下の通り分類されます。

■*サイエンス的な役割*　
データサイエンスの分析手法を研究・利用すること

■*エンジニアリング*　　
データ分析のための収集やその仕組みを作ること

■*ビジネス*　　　　　
分析結果から導き出される傾向をビジネスで活用すること

データサイエンティストは上記の3分類の役割を担っています。分析結果による多岐にわたる将来の変動予測を基に、より確実性の高い事業戦略策定を行ったり、効果的なマーケティング活動に適用したりします。

### データサイエンティストの業務工程

データサイエンティストが担当する実際の活動を、工程に分割して説明します。まず初めにデータ分析に必要なビジネス上の課題をヒアリングし、データ分析項目を定義して、ゴールを設定します。次に、必要な項目を収集するための環境を整備し、実際の収集を行います。

そして収集データを分析し、問題の可視化を行った後、最後にビジネス課題の解決に必要な情報を整理し、ビジネス改善を進めます。

流れをまとめると、以下のようになります。

1.ビジネス上の課題抽出
2.データ収集
3.収集データの分析
4.ビジネス改善のための立案

### 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についてですが、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、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スキル・実績・年齢によって年収が大きく左右される職業です。上記はあくまでも参考例ですが、努力次第ではこのような高収入を目指すことも可能です。

また、**キャリアパスとしてプロジェクトマネージャーやITコンサルタントなども目指せるため、スキルを活かした転職がしやすいのも特徴です。**

【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)
※【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?_fsi=AZhJ8QDV&_fsi=AZhJ8QDV)

## データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストはビジネス上の課題を解決するためにデータ収集・分析を行い、課題解決の戦略を策定していきます。そのため、**データサイエンティストになるには、ビジネス課題を明確にするためにヒアリング能力が必要です。**

併せてデータ分析の対象となる分野（例として金融や医療等）においては、それぞれ必要とされる業界知識を学ぶ必要があります。すでにデータサイエンティストとして活動されている方は実務の中で吸収していくのが良いでしょう。

### 機械学習エンジニアに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、パターン認識や機械学習アルゴリズム等により収集されたデータを活用するシステム利用者であり、データ分析者・統計の専門家を指します。そのためデータ収集および分析のスキルが求められます。

一方、機械学習は人工知能の1種で、学習方法を定義して機械的に学習させ、過去の蓄積データから将来を予測するための技法を指します。機械学習エンジニアは機械学習アルゴリズムを設計・実装する技術者のことであり、ITエンジニアスキルが強く求められます。

なお、実際の業務では共同して実施することが多く、その役割の垣根は低くなってきているのが実状です。

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### データアナリストに求められるスキルとの違い

データサイエンティストは、以下の一連のデータ分析に必要とされるビジネスサイクルをカバーします。そのため、ビジネス課題のヒアリング・解決能力を含め、以下のようなスキルが求められます。

(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*

一方、データアナリストはデータ分析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。したがって、高度なデータ分析能力が強く求められるでしょう。

## IT系の共通スキルを証明できる資格

IT系の共通スキルは、技術スキルの土台となる部分です。ここでは、IT系の共通スキルの証明としてデータサイエンティストにおすすめな資格を2つ紹介します。以下の2つは、経済産業省が認定する国家資格である「情報処理技術者試験」の1区分です。

最初に、情報処理推進機構（IPA）の基本情報技術者試験（FE）をおすすめします。資格取得により、情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入が指示通り実施できるでしょう。情報処理技術者試験制度で定義されているスキルレベル1〜4の範囲のうち、スキルレベル2に相当する試験です。

出題範囲に関しては、**テクノロジ系（情報技術領域）・マネジメント系（経営管理）・ストラテジ系（経営戦略）の分類において、スキルレベル2の内容が出題されます。**試験は令和5年度から各試験会場でCBT（Computer Based Testing）方式によって受験できます。科目A（90分）と科目B（100分）の両方を受ける必要があります。

合格するには、科目A・Bそれぞれで1,000点満点中600点以上が必要です。ITエンジニアの登竜門とされる資格であるため、取得しておきたい資格の1つとして挙げられます。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) 基本情報技術者試験(FE)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)

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次に、上位資格として応用情報技術者試験（AP）をおすすめします。資格取得により、**情報戦略立案やシステムの設計・開発・構築・導入を主導できるレベルとなります。**スキルレベル3に位置している試験で、基本情報技術者試験の上位資格にあたります。

出題範囲は基本情報技術者試験と似ている部分がありますが、ITに関する幅広い知識が問われるため難易度はそれよりも上がります。経営戦略やプログラミングの設問については選択式のためIT系以外の方も受験しやすく、プログラミングが苦手な人は基本情報技術者試験を飛ばして受験する人もいます。

また、試験に合格することで上位資格である、ネットワークスペシャリスト試験・ITストラテジスト試験・プロジェクトマネージャ試験・データベーススペシャリスト試験・システムアーキテクト試験などの「午前I」の試験が免除されるメリットがあるので、これらの試験を検討している場合におすすめの資格です。

【参考】：[情報処理推進機構(IPA) 応用情報技術者試験(AP)](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

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## データベースの専門スキルを証明できる資格

データサイエンティストでは、IT系共通スキルに加えてデータベースの専門スキルが要求されます。ここでは、データベースの専門スキルの証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

### データベーススペシャリスト試験

データベースの専門スキルの証明としておすすめなのは、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）です。取得により、データ収集の環境構築に必要なデータベースの設計・開発・構築・運用ができるようになるでしょう。

データベーススペシャリスト試験は特定のDBMSに依存せず、データベースに共通する理論や、データベース設計に関する出題が中心です。**スキルレベル4に該当し、難易度は情報処理技術者試験の中でも最も高い区分に含まれるため、受験者層は実務経験を数年程度積んだエンジニアが多くを占めています。**

試験は秋に1度だけ実施され、「午前Ⅰ」「午前Ⅱ」「午後Ⅰ」「午後Ⅱ」の4つの試験全てに合格しなければなりません。午前試験は4肢択一式、午後試験は記述式の問題で長文読解問題が出題されます。全ての試験で得点率60%以上取得できれば合格できます。

【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.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)

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次に、特定非営利活動法人LPI-Japanが運営するオープン系データベースの認定試験である、OSS-DB技術者認定試験をご紹介します。**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、オープンシステム用DB技術者におすすめできる資格です。**

商用データベースとの連携に優れているため、企業システムでも多く活用されている「PostgreSQL 12以上」を基準のRDBMSとしています。レベルはベーシックなシルバーと、コンサルティングまで行えるゴールドの2種類に分けられます。

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

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

商用データベースを用いる場合は、市場占有率の高いオラクルが提供するOracle Masterを紹介します。Bronze・Silver・Gold・Platinumとステップ型に4段階のレベルがあり、上位試験に挑むには下位試験から順に合格する必要があります。

**実力に応じたレベルの資格を取得できるため、オラクル製品を主に扱うエンジニアにおすすめです。**また、資格学習の過程でオラクル製品に関する知識の他、リレーショナルデータベースの仕組みやSQLの基礎も一通り身に着けることができます。

【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

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

## 専門的な分析スキルを証明できる資格

データサイエンティスト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くため、数学や統計の専門知識が求められます。ここでは、専門的な分析スキルの習得・証明としておすすめな資格を3つ紹介します。

統計自体の能力を証明するためには、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が備わっていることを証明できます。**

11月に1級の試験が筆記で行われ、それ以外の級ではCBT方式が採用されています。CBT方式の試験は通年受験可能です。1級の出題形式は論述式、それ以外は4〜5肢選択問題です。試験時間は1級においては午前（統計数理）・午後（統計応用）それぞれ90分、CBT方式では60分です。CBT方式では100点満点中70点以上で合格です。

まずは統計検定4級の取得からスタートし、統計の基本的な用語や概念をしっかりと理解していきます。その後、3級・2級・準1級・1級と1つずつ順番にステップアップしていきましょう。

【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/)

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データサイエンティストとは、数学的技法とコンピュータ技法を用いてデータの収集・分析を行う仕事です。ビッグデータにより適応領域が拡大し、特に金融システムや医療業界では国内外問わず実績が増えています。今回は、データサイエンティストに役立つ資格をご紹介します。

データサイエンティストとは、ビジネス課題を解決するためにデータ収集・分析を行う職種である

データサイエンティストには、学術・技術・ビジネスのスキルが求められる

資格取得により、データ分析のニーズ拡大に伴って求められるスキルを習得できる

データサイエンティストに役立つ資格13選！取得のメリットや難易度は？

まずはじめに、データサイエンスとは何かについて解説します。データサイエンスやデータサイエンティストの定義、データサイエンティストとアナリストの違いについてみていきましょう。

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。

### データサイエンティストとは？

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ます。また、データサイエンティストは企業課題の解決へつなげる重要な役割であるため、年収も高いことが多いです。今後データサイエンティストはさらに需要が高まると推測されます。

### データサイエンティストとデータアナリストの違い

データサイエンティストとよく似た仕事に、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。対して*データサイエンティストは、データの収集・分析だけでなく、ビジネス課題の分析・解決まで責任を負います。*つまり、データサイエンティストの方が担当箇所が広いということです。

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。

## 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。

以前に比べ、データ分析が簡単になったことが挙げられます。まず、SNSや個人情報カードの普及に伴い、ビッグデータがネット上に蓄積されるようになりました。*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きました。サーバやクラウド技術の進歩により、大量データを高速で処理しやすくなりました。また、分析ツールが発達したりPythonなど簡単に習得できるプログラミング言語が登場したりしたのも、影響が大きいでしょう。以前に比べ少ないコストでデータ分析ができるようになったのです。

### 利益につなげられるようになった

昔はデータを分析しても、その結果を何かに活用することが難しかったのですが、最近では分析結果を使い企業の利益を上げることにつなげられるようになりました。

たとえば、**最近ではSNSが普及し毎日多くの書き込みがされています。**SNSの書き込みから商品の口コミを抽出し分類分けすれば、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。

## 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として活躍できる可能性があります。

*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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