## 社内SEへの転職は資格が必要？

腰を据えて自社の仕事に専念できる「社内SE」への異動や転職を希望するエンジニアが少なくありません。その一方で、社内SEの求人は決して多くはないため、その転職は難しいと言われています。ネットの掲示板などでも「社内SEは難しいからやめとけ」といった意見が散見されます。

応募者が多くなれば、社内SEの選考では何が選考ポイントになるのでしょうか？その1つは、ITスキルです。つまりスキル証明となるIT関連資格です。

この記事では、**社内SEへの転職を目指す方がどのIT資格を取得すればよいのか、どのような企業を選べば良いのかについて解説します。**ぜひ参考にしてみてください。 

企業ではクラウド利用によるアウトソーシング化が進み、一部の企業では自社情報システム部門の縮小が行われる一方、遅れがちなDXの推進を理由にシステムの内製化を図る企業も増えています。

そうした中、自社人材に関する意識調査で、「IT人材白書2021」※によると、約85%の企業が自社人材の不足を認識しているという状況にあることが明らかになりました。

こうした状況から、社内SEへの転職希望者にとってはフォローの風が吹いているように見えますが、社内SEを受け入れ、拡充するためには人事制度・教育制度・給与・資格手当などの見直しなど、課題は山積みです。

**知名度が高い企業や処遇が良い企業など、好条件の社内SE募集案件には応募者が殺到し、知名度が低く、条件が恵まれない案件では応募者が少ないという格差も生じています。**

*【参考】：※[IT人材白書2021（IPA）P18 ～DX推進を担う人材は量と質ともに不足](https://www.ipa.go.jp/files/000093699.pdf)*

一言で社内SEと言っても、ピンとこない人もいるかもしれません。社内SEはSIerやITベンダーのSEとは異なり、**クライアント側の情報システム部門などで社員としてITの管理や運用を行う人を指します。**

大きな企業ではDX推進部などに配属され、DXの企画を行う人もいれば、社員のパソコンの調達や管理を行う人まで、担当する業務はまちまちです。唯一共通するのは、社内SEはSIerやITベンダーを利用する側に立つという点です。

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SIerやITベンダーの採用とは異なり、一般企業での社内SEの募集人数は少なめです。基本的には自社内で人材を公募し、自社で育成を図る企業が大半です。それでも不足する場合はSIerなどからの常駐SEを活用します。中間採用枠で社外からSEを採用するケースはかなり限られてしまいます。

一方で、IT業界には社内SE転職を希望する人が少なくないため、1〜2名の募集に対して2桁の応募があるケースも珍しくありません。**IT人材の不足という状況にもかかわらず、社内SEに関しては買い手市場となっていることを認識しておきましょう。** 

どこの企業も本音としてはプロパー社員で社内SEを充足させたいため、**社内SEの募集では、プロバー社員以上に秀でた高いスキルや経験を求めるため、採用基準は高い傾向にあります。**当然のことながら、即戦力期待が大きく、実務の能力に加えてスキル証明のIT系資格の保有を求められます。

また将来の幹部候補として採用するケースもあり、マネジメントスキルも求められるでしょう。

社内SEへの転職が難しいと言われる理由と転職を成功させる方法とは？

### 求める人物像は案件によって異なる

一口に社内SEの募集といっても、企業によって求める人物像は異なります。セキュリティ強化目的の募集案件ではセキュリティエンジニア経験者が求められ、会計システムの見直し案件ではERP開発経験者が求められるなど、個々の企業によって求める社内SE人物像は大きく異なります。 

このように、**企業によって求める人物像が大きく異なるため、両者のマッチングは難しく、転職活動のハードルはかなり高くなる**と想定すべきでしょう。 

社内SE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、**社内SEの年収が平均よりやや高いことが分かります。**

より高い年収を目指すには、社内SEとして専門性を磨くか、マネジメント職を目指す方法が考えられます。他には、社内SE経験を積んでから独立する、ITコンサルタントを目指すといったキャリアバスも想定されます。

*【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/12.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12)*
※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方

*【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)*

社内SEへの転職には、転職者にとって多くのメリットがありますが、一方でデメリットもあります。ここでは**社内SEになるデメリットを見ていきましょう。**

### 年収があまり上がらない可能性がある

社内SEの給与は、転職先の賃金体系に従って決まるため、転職してもあまり年収が上がらない可能性もあります。**専門職制度の採用や、資格手当制度を導入して社内SEを厚遇している企業もあります**ので、そのような情報を参考に企業を決めるのも手段の1つです。

他に賃金水準が高い企業を中心にリクルートする、昇給の早い企業を選択するなど、年収アップに近づける方策があります。そのためには、しっかりとした企業内部情報を入手して、力になってくれる転職エージェントを利用するとよいでしょう。

*【参考】 ：[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)*

### 希望の職種に就けるとは限らない

社内SEの募集では、不足する要員の補充的な意味による募集案件もあります。極端なケースでは、システムエンジニア経験者が運用保守要員として採用される可能性もあります。**ジョブローテーションによる配置転換はあるものの、最初から希望職種に就けるとは限らない点に注意が必要です。**

社内SEになることによるメリットは様々あります。これから**メリットについて確認していきましょう。**

### ワークライフバランスの改善

ITベンダー系のSEは仕事の波が大きく、繁忙期にはプライベート面を犠牲にすることも少なくありませんが、**社内SEは仕事の波が比較的小さく、自分のペースで仕事をしやすくなるため、ワークライフバランスが改善するというメリットがあります。**

### SEとしての存在感を得やすい

ITベンダーのSEは受注先のシステムを開発しますが、社内SEは自社のシステムを開発するため、経営側や利用部門との距離が近くなり、開発システムに対する評価を直接感じ取ることができます。

**開発したシステムが成果を上げ、評価を受けた際にはSEとしての存在感をより強く実感できる点は社内SEならではのメリットと言えます。**

### ベンダーを管理する立場になる

**社内SEはベンダーに発注する立場になります。**提案要請からベンダー選定・ベンダー交渉・ベンダー管理などを行う立場となります。これまでクライアントからマネジメントされた経験が生き、より効果的なベンダーマネジメントに生かすことができるでしょう。

使われる側から使う側になれるというのも社内SE転職の魅力です。

社内SEはあらゆる業務に関与します。基幹システムごとに担当を配置している情報システム部門もありますが、ほとんどの企業ではジャブローテーションによって、様々なシステムを担当することになります。

このお陰で様々な業務に関わることができ、業務知識を拡大できます。**幅広く業務知識を身に着けられることで、キャリアアップに役立ちます。**

一般的に、**社内SEには文系理系の区別はありません。**特に文系出身者の採用が多い企業の情報システム部門は、文系の割合が高い傾向にあります。周囲が理系出身者で占められ、文系だからと肩身の狭い思いをした人も社内SEに転職することで、そうした思いをすることがなくなります。

以上、社内SEになることで得られるメリット、デメリットを紹介しました。よりメリットに魅力を感じる方は社内SEが向いているといえます。またデメリットは必ず克服できますので、その克服に向けて努力する姿勢が大切です。

## 社内SEへの転職でアピールできるIT資格10選

社内SEの仕事の範囲は多岐に渡りますので、知識・経験・資格も豊富にあるに越したことはありませんが、企業の情報システム部門で認知度の高い、IPAの情報処理技術者試験を中心に取得しておくと有利です。

他、民間資格として認知度の高いシスコ技術者認定、OracleMaster、MicrosoftのMOSなどもおすすめします。ここからは、**アピールできるおすすめのIT資格とその背景や理由について紹介していきます。**

注意：以下に挙げたおすすめ資格は順不同で、おすすめのランキングではありません。またITパスポートなど、入門者や初心者向けの資格は省いています。

**DX推進を機に、システムの内製化に舵を切る企業が増えています。**内製化が方針の企業では、システム開発関連の有資格者を必要としていますので、以下の資格の中から、自身に合う資格の取得をおすすめします。

*■ 応用情報技術者試験（AP）*

システム開発に関する要件定義から稼働まで、システムエンジニアとして必要なスキルを有する証明となります。システムの内製化では、プロジェクトの実質的リーダーとして活躍が期待されます。

*【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)*

応用情報技術者試験合格におすすめの参考書と問題集6選！

*■ ITストラテジスト試験（ST）*

情報システム部門ではシステム企画の機能が求められます。DX推進では事業と密着した企業独自の視点が必要であり、経営や事業視点からシステム企画を行える人材が必要です。

*【参考】：[ITストラテジスト試験（ST）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/st.html)*

*■ プロジェクトマネージャ試験（PM）*

システム内製化において、プログラミングは外部のリソースに依存するにしても、プロジェクトマネジメントは自社人材で行うことが求められます。またこの能力を有することで、管理職候補としての期待も高まります。

*【参考】：[プロジェクトマネージャ試験（PM）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/pm.html)*

企業の情報システム部門ではネットワークやデータベースの再構築、ビッグデータ解析などのニーズがあり、ネットワーク系やインフラ系の技術者を必要としているケースがあります。

これまで社外の専門家に任せてきた企業でも、**システムの内製化に伴ってインフラ系エンジニアを必要とする企業が増えています**ので、そうした企業への転職を目指す方には以下の資格取得をおすすめします。

*■ ネットワークスペシャリスト試験（NW）*

事業拡大に伴うネットワークの強化、オンプレミスからクラウドへのシフト、ネットワーク技術を駆使した新たなビジネスの構築など、ネットワークに対する企業のニーズは年々高まっています。企業にはこうした課題に対応できる人材の確保が求められています。

*【参考】：[ネットワークスペシャリスト試験（NW）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/nw.html)*

ネットワークスペシャリストの試験日はいつ？試験内容や難易度も解説！

*■ データベーススペシャリスト試験（DB）*

データベースシステムの強化、ビッグデータ解析によるマーケティング強化などデータベースを活用した経営へのシフトは企業の大きな課題の1つです。企業では、これらのニーズに対応できる人材の確保が必要となっています。

*【参考】：[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)*

データベーススペシャリストの年収は？未経験でも転職可能？

*■ シスコ技術者認定資格「CCNP」*

シスコ技術者認定資格は民間資格ですが、世界的には圧倒的なステイタスを誇っています。海外拠点を持つ国際企業では、国際的なネットワークの整備と活用が求められます。こうした国際企業の社内SEを目指す方にはCCNPをおすすめします。

*【参考】：[シスコ技術者認定資格「CCNP」](https://www.cisco.com/c/ja_jp/training-events/training-certifications/certifications/professional.html)*

Oracleデータベースを利用する企業は大企業ほど多くあります。そうした大企業では、データベースシステムの維持管理、刷新などでOracleDBのスキルを持った人材を求めています。

*【参考】：[ORACLE MASTER Gold DBA 2019  | Oracle University](https://education.oracle.com/ja/products/trackp_DB19COCP)*

社内SEへの転職を希望するITエンジニアは多いですが、求人数が少ないため、厳しい競争に勝つためにアピールできる資格の取得が求められます。ここでは社内SEの現状や、メリット・デメリットに加え、社内SEに有利な資格10選を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

社内SEの募集案件では、企業によって求める人物像やスキルが異なるため、企業選びは難しい

社内SEは仕事の波が少なく、落ち着いて仕事がしやすい環境にあり、ワークライフバランスをとりやすい

社内SEへの転職成功には転職ノウハウ、企業とのコネクション、情報量の多さが求められる

社内SEへの転職に必要なスキルとは？おすすめの資格10選を紹介！

## 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が取得した方がいい資格については、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.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)
【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### 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やスキルが必要です。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、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。

データサイエンティストには3つのスキルが必要？年収や資格も解説

### 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を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、ビジネスの課題のヒアリング・解決能力が求められます。

(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。したがってデータ分析能力が強く求められるでしょう。

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！

## 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。

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から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の設問が出題されます。**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.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

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.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/ap.html)

応用情報技術者試験に一発合格するための効果的な勉強法とは？

## IT系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。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、難易度はかなり高いため、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.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

データベーススペシャリストの難易度は？合格率や勉強のコツを解説！

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「PostgreSQL9.0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/)

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)

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SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

## 専門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、専門分析スキル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/)

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！

### Python 3 エンジニア認定データ分析試験

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、開発言語であるPythonの認定試験、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ます。**

出題は全て選択式であり、正答率70%で合格できます。難易度の関しては明確に公表されてはいませんが、Pythonの基礎を習得しており、多少なりともライブラリの利用経験がある方であれば十分に合格できる試験です。

公式サイトによると、2021年6月時点で受験者数は3,158名、合格者数は2,726名と公表されているため、合格率は約86%と分かります。

【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)
【参考】：[「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を開始1年で3千名を超える](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/python-3-data-3000)

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

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が吸収できる

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？

## Pythonの学習ロードマップとは？

*Pythonは数あるプログラミング言語の中でも、常に人気の位置にある言語です。*ソフトウェアの品質評価や追跡を行っているオランダの「TIOBE Software」の2023年1月版「TIOBEインデックス」では、プログラミング言語の検索数ランキングでPythonが1位を獲得しています。日本のみならず、世界的に人気の高いプログラミング言語ということが分かります。

【参考】：[TIOBE Index for January 2023](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

そんなPythonを学習するためには、どういった手順で行うのが効率的なのでしょうか。この記事では、Pythonを学習するためのコツや学習方法などについて解説します。まずは、学習ロードマップから紹介します。

### 学習サイトや本で知識を強化するのがおすすめ

まずはPythonを知り、どういったことができるのかを学ぶところから始めます。次に、Pythonの文法・関数・メソッド・スクレイピング・プログラミングに必要な知識など、Webアプリ開発などに必要なスキルを習得します。

その際に、**Pythonに限らずプログラミング学習において欠かせないのが、参考書と学習サイトの活用です。**参考書や学習サイトでPythonの文法やスクレイピングなどについて知識を深め、それから実際にコードを書いて練習するというのが一般的な学習スタイルです。

<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=acv12_2)</center>

**Pythonとはプログラミング言語の1つであり、AI開発やWebアプリ開発に多く使われています。**また、データ解析・ゲーム開発・ブロックチェーン開発などでも活躍しており、特にAI開発は最近注目されている分野であるため、それに比例してPythonの人気も高まっています。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Pythonの特徴の1つに、プログラムの記述がシンプルなことが挙げられます。コードを記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。また、Pythonはインタプリタであるためデバッグも簡単です。コード開発が順次行われており、ライブラリ共有が進んでいます。

さらに、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されているため、AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。

Pythonのメリットは、前述したようにシンプルな記述であるため、比較的初心者でも理解がしやすい言語であることです。昨今、小学生を対象としたプログラミング教室などではPythonを活用したプログラムなどが数多く実施されており、年齢を問わず導入しやすい言語であることが分かります。

また、*可読性が高いため他の人が書いたソースコードを読みやすく、ライブラリも充実しています。*加えて、Pythonはオブジェクト指向のプログラミング言語であるため、高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットもあります。

オブジェクト指向言語とは？基本的な概念と代表的な言語を解説

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「システムエンジニア」「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」など、様々な職種があります。ここでは、システムエンジニアの年収例を参考に紹介します。

システムエンジニアの「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455万円、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、システム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。

システムエンジニアは年齢やスキルによって、年収の差が大きい職種です。**システムエンジニアとしてキャリアを積んだら、高収入が期待できるデータサイエンティストなどにキャリアアップするのもおすすめです。**

【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/it05/?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)

続いて、Pythonでできることについて具体的に解説します。Pythonは様々な用途で活用できます。以下では、特にPythonのスキルが必要な求人数が多いものをまとめました。これらの開発に携わりたい場合は、ぜひPythonを学びましょう。

Pythonでできることの代表例が、**Webアプリケーション開発です。**Pythonで開発されたWebアプリは数多くあり、代表的なものにYoutube・Instagram・Dropboxなどがあります。Pythonには優秀なフレームワークが多いため、目的に応じてフレームワークを選択することで、開発コストを抑えられます。

また、Webアプリ開発は案件数も多く、Python経験が浅い人でも参入しやすいでしょう。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

Pythonと言えば機械学習と考える方も多いでしょう。機械学習は現在需要の高い技術分野の1つです。**Pythonには機械学習ライブラリが数多くあるため、効率的に機械学習アプリを開発することが可能です。**人気のライブラリには、Numpy・pandas・XGBoostなどがあります。

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