*スクラム開発*とは何かについて、まずは解説します。**ウォーターフォール開発との違い**や、スクラム開発で重要となる、プロダクトバックログについても紹介しましょう。

スクラム開発とは、*アジャイル開発の代表的な手法*のことです。アジャイル開発における個々の役割をしっかり定め、効果を更にアップさせるよう改良されており、チームでのコミュニケーションがより取りやすくなっています。

スクラム開発では、少人数の開発チームを組んでプロジェクトを進めます。顧客から要件をヒアリングした後、2週間程度の短い期間で、ひとまず動かせるシステムを開発します。

その後顧客から「もっとこうして欲しい」というフィードバックをもらって、改善点をまとめます。改善点を基にシステムを修正し、システムの完成度を高めます。**この一連の流れを繰り返すのがスクラム開発の基本**です。

納期に関しては最初から決まっておらず、状況に応じて臨機応変に変更可能にしておきます。このスクラム開発という手法は、主にアメリカで主流となっていますが、日本でもWeb系ベンチャーを中心に、導入が増えています。

DX時代に脚光を浴びる「アジャイル開発」の本命「スクラム」とは？

スクラム開発手法のメリット・デメリットと失敗から学ぶ成功の秘訣

アジャイル開発の特徴、メリット・デメリット、DXとの関係など

### ウォーターフォール開発との違い

日本ではスクラム開発より、*ウォーターフォール開発が主流*です。ウォーターフォール開発とは、その名の通り、滝が流れるように一直線で要件定義から納品まで進める手法です。

ウォーターフォールでは、いつまでに何を行うか、スケジュールを厳密に決めます。また、最初の段階でシステムの仕様や機能を固め、その後変更することはありません。

ウォーターフォールの場合、**プロジェクトの管理がしやすいなどのメリットはある反面、仕様変更に柔軟に対応できないデメリットがあります**。その弱点を補うために発明されたのが、スクラム開発です。スクラム開発なら、顧客の要望にも柔軟に対応可能です。

スクラム開発において必要不可欠なのが、プロダクトバックログです。プロダクトバックログとは、*システムの機能や顧客の要望などをリスト化したもの*です。優先順位の高い順に書いていくのが基本であり、開発メンバーは上から順番に対応していきます。上位の項目ほど、開発内容を具体的に書く必要があるでしょう。

スクラム開発では、**顧客からフィードバックを受ける度に、プロダクトバックログを修正**しなくてはいけません。常に最新の状態に記述を保つ必要があります。

スクラム開発は、いくつかの役割に分かれて行います。*「プロダクトオーナー」、「スクラムマスター」、「開発担当者」*の3つです。それぞれが自分の役割を理解し、プロジェクト成功に繋がるよう働かなくてはいけません。**各役割の詳細について、解説していきましょう**。

プロダクトオーナーは、**プロダクトバックログを主に書く人**です。顧客からヒアリングした内容を基に、システムに必要な機能および優先順位を決定します。変更内容は開発メンバーに正確に伝わるよう、分かりやすくプロダクトバックログを書かなくてはいけません。その代わり、開発には携わることなく、*あくまでログの作成に専念*します。

また、プロジェクトマネージャーとは異なり、開発メンバーの進捗管理なども行いません。顧客と開発メンバーの橋渡しに専念するのが、プロダクトオーナーの役割と言えます。

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スクラムマスターは、*スクラム開発におけるリーダー的存在*です。開発メンバーにプロジェクトのルールや進め方を説明します。また、開発担当者が作業しやすいように配慮していくのも、重要な役割です。作業を進める上で障害となる物事があれば、それに対応する必要があります。

たとえば、顧客から無茶な要求をされた場合、**スクラムマスターが上手く説得し、開発メンバーに負担をかけないようにします**。このように、開発メンバーのバックアップがスクラムマスターの役割です。

プロダクトオーナーとスクラムマスター以外は、開発担当者となります。ウォーターフォール開発とは異なり、プログラマーやシステムエンジニアなど役割分担はせず、*全員で設計から開発、テストまで行います*。

そのため、開発メンバーはどれか1つだけでなく、開発工程全てを一通りこなせなくてはいけません。**開発担当者の立場も、ウォーターフォール開発とは少し違う**点は注意です。

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ここでは、*スクラム開発の具体的メリット*に触れていきます。これらのメリットがあるおかげで、スクラム開発は世界で評価されているのです。**1つ1つのメリットについて、詳しく解説**していきましょう。

### 顧客との認識のズレをなくせる

代表的なメリットは、**顧客との認識のズレをなくせること**です。*スクラム開発では、短い期間で顧客にシステムを提示*できます。そのため、もし顧客の要望とは違うものを開発してしまったとしても、すぐに軌道修正することが可能です。

一方でウォーターフォール開発では、顧客との認識のズレがだいぶ後になって発覚し、1から開発を作り直す事態になることが多くあります。

顧客はシステム開発について詳しくないため、自分の要望を上手く伝えられず、間違った認識が開発企業に伝わってしまうことは頻繁に起こりえます。このようなリスクを最小限に抑えられるのは、スクラム開発のメリットと言えるでしょう。

### 顧客に具体的なイメージを沸かせられる

実際に使えるアプリやツールを提示することで、**顧客が本当に欲しいもののイメージが湧きやすくなります**。すると「もっとこうして欲しい」という意見がどんどん出てくるでしょう。

最初の段階では「よく分からないからおまかせで作って欲しい」と言っていた方も、スクラム開発では徐々に注文を付けてくれるようになります。

最終的には、*顧客が本当に欲しいものとほとんど一致するものができ上がるでしょう*。そうなれば、顧客満足度が上がりリピーターとなってくれたり、新たな顧客獲得へと繋がったりするかもしれません。

ウォーターフォール開発では、プロジェクトリーダーが開発メンバーの進捗を管理する必要があります。しかし、*人数が多いと進捗が分からず、誰かが遅れていることに気が付かない*こともあるでしょう。

一方でスクラム開発では、システムを完成させる度に**開発状況の整理と今後の予定の見直し**を行います。そのため、進捗状況を把握しやすいのです。スクラム開発なら遅れている箇所が分かりやすく、人材の増員などの対応がすぐに可能です。

ここからは、スクラム開発のデメリットを紹介します。*スクラム開発は良いことばかりではありません*。企業によっては、スクラム開発を導入するのが逆効果になってしまう場合もあります。**デメリットに関してもきちんと把握する**ことで、スクラム開発についての理解が深まるでしょう。

### メンバーが役割を理解している必要がある

スクラム開発では、**メンバーがそれぞれの役割を理解し、的確に動く必要があります**。役割の理解が不十分だと、役割を果たさなかったり、余計なところに手を出したりする恐れがあるでしょう。

たとえば、プロダクトオーナーが打ち合わせに参加しなかったり、プロジェクトマネージャーのようになってしまったりすることがよくあります。

*スクラム開発は短いスパンで成果物を出さないといけない*ため、役割と違うことをしている余裕はありません。プロジェクト終了後は、メンバーがそれぞれの役割をきちんと果たしていたか、評価し合う仕組みを設けることも重要でしょう。

スクラム開発の性質上、どうしても顧客の負担は増えてしまいます。顧客には定期的にフィードバックしてもらわなければいけません。また、*改善的などをはっきり指摘するのが苦手な方もいる*でしょう。

そのため、スクラム開発のやり方や目的について、事前に顧客に伝えておく必要があります。もちろん、**スクラム開発の方が良いという顧客も多くいます**。

### 短いスパンでリリースを繰り返さなくてはいけない

スクラム開発は、**2週間程度の短い期間でリリースを繰り返す必要**があります。そのため、プレッシャーを感じてしまう開発メンバーもいるでしょう。神経質な人の場合、プレッシャーを感じすぎてストレスが増えたり、*開発でミスをしてしまったりする恐れ*があります。

また、納期を優先するあまり、コミュニケーションをおろそかにしてしまう人もいるかもしれません。だからこそスクラム開発は、無理のない期間で行うこと、メンバーの心の状態にも気を配ること、コミュニケーションを重視することが重要です。

## スクラム開発のメリット・デメリットを知ることで成功に繋がる

本記事は、*スクラム開発について解説*しました。スクラム開発とは何か、スクラム開発のメリット・デメリットがお分かり頂けたかと思います。スクラム開発は仕様変更が起こりやすいプロジェクトだったり、顧客の要望が曖昧だったりする場合に効果を発揮します。

反面、デメリットもあり、企業やプロジェクトによっては上手くいかないケースも多いです。特に、**それぞれのメンバーが自分の役割を理解していないと、失敗する可能性も高くなります**。

もし、今後スクラム開発が導入された企業に転職する場合、スクラム開発の特性を意識し、プロジェクト成功へ繋げるために自分が何をすべきかを考えていくのが重要と言えるでしょう。

本記事ではスクラム開発について解説していきます。スクラム開発は海外では主流の手法でありウォーターフォール開発とは全く別のものです。エンジニアの方は、スクラム開発についても知っておいた方が良いでしょう。スクラム開発の概念や、メリット・デメリットを紹介しましょう。

スクラム開発は短い期間で完成と修正を繰り返す手法

スクラム開発にはプロダクトオーナーやスクラムマスターが必要

スクラム開発にはメリット・デメリットがあり、必ずしも上手くいくとは限らない

スクラム開発とは？エンジニアが知っておきたい情報をまとめました！

## デジタルマーケティングとは

デジタルマーケティングとは、**デジタルデータを活用するマーケティング（売れる仕組みづくり）**です。

マーケティングという言葉が登場したのは、インターネットが存在しない20世紀初頭でした。それから約100年間、マーケティングは市場調査や統計学などを使って「顧客の行動」を可視化しようと試みてきました。

しかし、〇月〇日に打った「テレビCМ」や「新聞折り込みチラシ」に何%の消費者が反応したかを明確に数字化することは困難で、まして、その年齢層・職業・趣味・嗜好などを知ることは不可能でした。

このようなアナログマーケティングからデジタルマーケティングへの転換を象徴するのが、*2003年の「Google広告」と2005年の「Google アナリティクス」のリリース*です。それによって、PV（ページビュー）、CTR（クリック率）、CVR（コンバージョン率）などが重要なマーケティング指標として広く認識されるようになりました。

デジタルマーケティングには、大きく分けると次の2つの意味があります。
●Webコンテンツ、Web広告の効果をデジタルデータで解析する
●広い意味のデジタルデータをマーケティングに活用する

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### 狭義のデジタルマーケティングーWebマーケティング

Webマーケティングは、WebサイトやWeb広告を通して行われるマーケティングです。具体的な活動として、*WebサイトのSEO（検索エンジン最適化）対策、Web広告の効果の解析と改善*などがあります。

最近では、SNSで情報発信して顧客とのコミュニケーションを図る*SNSマーケティング*や、*Youtube広告の活用*も重要なWebマーケティングに位置づけられています。

スマホの普及によって、常にスマホやタブレットを片手に行動する人々の消費行動に視点を合わせる「モバイルマーケティング」もWebマーケティングの重要な切り口になりました。

### 広義のデジタルマーケティングーあらゆるオンラインデータの活用

デジタルテクノロジーの進歩が、音声認識・画像認識などのAI開発に結びつくことによって、IoT（もののインターネット）などからもデジタル情報が蓄積されるようになりました。ビッグデータの利用が可能になり、「情報爆発」と言われる状況が出現したのです。

このような状況でマーケティングは、**「Webマーケティング」というカテゴライズでは重要なチャネルを見落とす可能性があり、より包括的な概念である「デジタルマーケティング」という言葉が使われるようになりました。**

また、デジタルマーケティングという概念が一般的になることによって、WebマーケティングがWebサイト、Web広告に関するマーケティングに限定して使われる傾向も生じました。例えば「Webマーケティング+SNSマーケティング+モバイルマーケティング+α=デジタルマーケティング」という把握です。

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実店舗とECサイトなど、ネットとリアルの世界を結びつける「オムニチャネル」もデジタルマーケティングの重要な戦略になっています。

*「スマホを片手にLINEやTwitterの情報をチェックしながら行動する消費者」にどうリーチしていくか*は、今後ますます重要性を増していくと考えられます。

## デジタルマーケティングのチャネル

デジタルマーケティングには、自社Webサイト・Web広告・E-mail・SNSなど、多様なチャネルがあります。主なものは次の通りです。

オウンドメディア（自社Webサイト）は、Web広告やSNSでリーチした見込み客を誘導する、デジタルマーケティングのいわば*ベース基地*です。その出来次第で、見込み客を逃がすこともあれば、コンバージョンにまで結びつけることもできます。

オウンドメディアの運用ではSEO対策が必須ですが、Googleなどの検索エンジンはそのアルゴリズムを公開していないので、手探りの試行錯誤が必要な場合も少なくありません。また、Web広告と違ってSEO対策の効果を明確な数字で確認することもできません。

**地道にコンテンツを充実させ、検索順位の上昇とランディングしたユーザーの心を捕まえる魅力あるWebサイトの構築を目指す**必要があります。

GoogleやYahoo!のプラットフォームを通じて配信するWeb広告は、見込み客を集めるために重要なチャネルです。
Web広告には次の3つの種類があります。

*検索連動型広告* : 検索結果画面に表示されるテキスト広告
*ディスプレイ広告* : Webサイト内に表示されるバナー広告など
*動画広告（Youtube広告）*：動画内に流れるCM広告など

Web広告は管理画面からクリック率やコンバージョン率などの詳細な情報が得られるのがメリットで、明確な数字に基づいた広告戦略が可能です。リターゲティングなどさまざまターゲティングの機能も備えています。

また、検索連動型広告にもディスプレイ広告にも「*レスポンシブ広告*」と呼ばれる機能があります。これは、AIによる広告枠への最適化を自動的に行なうサービスで、広告制作にかかる時間と費用が軽減されています。

E-mailは既存客や資料請求などでメールアドレスを獲得した見込み客に働きかける、デジタルマーケティングの重要なチャネルです。E-mailのメリットは**配信費用が安い**ことで、送信先をAIに選別させるマーケティングオートメーションも可能です。

SNSは利用者の急激な増大によって、極めて重要なマーケティングチャネルになりました。Facebookページなど無料のアカウントで自由にコンテンツをアップロードでき、それを有料のFacebook広告と連動させることもできます。これは、WebサイトとWeb広告の関係と同じです。

何よりの特徴は**「バズる」という言葉が象徴する、拡散力の大きさ**です。「炎上」のリスクと表裏一体ですが、今後ますます重要性を増すチャネルと言えます。

## デジタルマーケティングの業績評価指標

デジタルマーケティングの各チャネルの業績評価指標には次のようなものがあります。

Webサイトの評価指標には次のようなものがあります。

*オーガニック検索（自然検索）流入数* : キーワード検索でサイトを訪れた人の数
*広告検索* : 広告からサイトを訪れた人の数
*直帰率* : 1ページしか見ずにサイトから出た人の割合
*離脱率* : そのページを最後にサイトから出た人の割合
*回遊率* : 1度の訪問でユーザーが何ページのビュー数をカウントしたか

これらの指標をWeb広告の指標と組み合わせることで、立体的なデジタルマーケティングを行なうことができます。

Web広告の評価指標には次のようなものがあります。

インプレッション : 広告が表示された回数
クリック数 : 広告がクリックされた回数
コンバージョン数 : 「資料請求」「予約」など広告目的が達成された回数
CTR（クリック率） : クリック数÷インプレッション
CVR（コンバージョン率） : コンバージョン数÷インプレッション
CPC（クリック単価） :広告費÷ クリック数
CPA （コンバージョン単価）: 広告費÷コンバージョン数

広告管理画面から、上記の指標を各キャンペーンごと、各広告ごとに確認することができます。

SNSの企業ページの評価指標はFacebook、Twitterなど各メディアによって用語の違いがあります。主なものは次の通りです。

フォロワー数
「いいね」数
ユーザー投稿数
コメント/リプライ数
リツイート/シェア数

SNSの広告では、Web広告と同じCTR（クリック率）、CVR（コンバージョン率）などの指標を用いることができます。

## デジタルマーケティングの目標はカスタマージャーニーの把握

デジタルマーケティングのチャネルと指標を適切に組み合わせることで、カスタマージャーニー（顧客と商品の最初のコンタクトから購入までのプロセス）を把握することが可能です。

### 指標（数字）プラス共感力で顧客の行動を追跡する

アナログマーケティングで要求された想像力や共感力は、デジタルマーケティングでも重要です。**デジタルな情報（数字）から、生身の人間であるカスタマーの心理や行動を再構築する**必要があります。

顧客と商品のさまざまなタッチポイントで顧客の心理がどのように変化したか、何が購入のトリガーになったのかを可視化し、次の施策・戦略に結びつけるのがデジタルマーケティングの最終目的だと言ってよいでしょう。

### 重要性を増すモバイルとSNSのマーケティング

カスタマージャーニーの把握で今後ますます重要性を増すのがモバイルマーケティングとSNSマーケティングです。

**スマホやSNSが消費者の購買行動にどのようなタッチポイントでどのような影響を与えているか**は、まだまだマーケターに把握されていない部分があると考えるべきで、それだけに稔り多い成果をもたらす可能性をはらんでいます。

## エンジニアとデジタルマーケティング

デジタルマーケティングの概要を述べてきました。ここまで読まれたエンジニアの方は、システム開発はまさにデジタルマーケティングそのものだと思われたのではないでしょうか？システム開発において、カスタマージャーニーマップや共感マップの作成が重要とされているのが、その何よりの証拠です。

**成果物にデジタルマーケティングの視点が行き届いているほど、マーケターはその後の仕事がしやすくなります。**また、エンジニアがプロジェクトマネジャーやデータサイエンティスト、IТコンサルタントなどの次のキャリアを目指すときも、デジタルマーケティングの知見は大きな武器になります。

データサイエンティストを目指すエンジニアがまず取得したい資格7選！

ITコンサルタントになるために必要な資格は？仕事内容や年収も

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「Webマーケティング」に代わり「デジタルマーケティング」という言葉が使われることが多くなりました。この2つの違いや、変化の理由を解説します。デジタルマーケティングがIТエンジニアにとってどのような意味があるのかにも触れているので、ぜひ参考にしてください。

デジタルマーケティングとは、Webマーケティングよりも広い概念である

デジタルマーケティングでは、SNSやモバイルのマーケティングが重要性を増している

エンジニアにとってデジタルマーケティングの知見は、キャリアアップのための大きな武器になる

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

## 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になるうえで「何かの資格を取る」ことは、とても重要です。ここでは、そもそも資格を取ることにどのような意味があるのかについて、いくつかのポイントに分けて解説します。

### 体系的な知識を得て、データサイエンティストの概要を理解できる

**資格取得のための勉強をすることで、データサイエンスについて体系的な知識が得られます。**

データサイエンティストとはデータとビジネスを結びつける仕事で、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要求されます。これらを実務の中で必要に応じて修得していくのも地に足の着いた方法ですが、それではなかなか全体像がつかめません。

*基礎的ではあっても体系的な知識を得ることで、バランスの良い判断ができるようになります。*あちらこちらに穴のある実務経験で生じがちな、間違った方向に力を注ぐリスクを回避できます。

### 自分に不足しているスキルを補える

データサイエンティストという職業の概要を理解することで、自分にどのようなスキルが不足しているかが分ります。統計学・プログラミング言語・機械学習・ディープラーニング・マーケティングなど、データサイエンティストに必要とされる知識の「弱いところを1つ1つ補強していく」というつもりで勉強しましょう。

データサイエンティストといっても、これらすべての分野でスペシャリストになることはできませんが、基本的な知識やスキルは必要です。

### スキルの証明として転職時にアピールできる

データサイエンティストは比較的新しい職業のため、雇う側でもどのような人を採用するべきか明確になっていないこともあるかも知れません。*そういった場合に、スキルを証明する資格を持っていることで採用されやすくなるため、大変有利です。*

<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>

## そもそも データサイエンティストとは

データサイエンティストは、データから必要な情報を収集・保存し、活用する職業です。また、統計などの情報科学理論を活用して企業が抱えている課題を分析し、解決に導く役割もあります。ビッグデータ分析を希望する企業から需要が多く、その専門性から高い年収が見込まれる注目の職業です。

では、具体的にどのような業務を行う職種なのでしょうか。一般的なデータサイエンティストの仕事内容や年収例を以下でご説明します。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

### 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仕事内容は、企業によって異なります。一般的には、顧客にヒアリングした課題の洗い出しと優先順位の決定を行います。そして、問題点を明確化し膨大なデータの中から活用できるものを選択、収集・保存、提案をするのもデータサイエンティストの大事な業務です。

### 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は、類似職種であるアナリストの年収を参考にすることでイメージを掴みやすくなります。

「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。

このように、データサイエンティストは比較的高収入が期待できる職種であると分かりますが、**その分それに見合うスキルが求められるため、採用後も技術を磨いていく必要があります。**

【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/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！

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に必要なスキルとは

データサイエンティストには多くの知識が必要不可欠です。下記で具体的にご紹介します。

●PythonやR言語などのプログラミングスキル
●データベースの知識とスキル
●機械学習の知識とスキル
●ビジネススキル（マーケティング等）

膨大なデータを扱うデータサイエンティストになるには、分析以外にもビジネスにおける問題解決のスキルなども必要です。

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

## データサイエンティストの基礎知識を身につける資格3選

ここでは、データサイエンティストの必須知識である、IT・統計学・ビジネス（マーケティング）の基礎を学べる資格を3つご紹介します。

**基本情報技術者試験は、高度IT人材となるために必要な基本的知識・技能を持ち、実践的な活用能力を身に付けた者を証明する国家試験です。**特定のソフトウェアに関する試験ではなく、情報技術（IT）の背景・原理・基礎的技能について、学習するうえで総合的に身に付きます。

情報をビジネスに結びつけるデータサイエンティストは、まさに「情報技術者」そのものです。本試験を受けるうえで、統計学・データベース・ネットワークから、プロジェクトマネジメントや経営戦略まで、データサイエンティストに必要な基礎知識を学ぶことができます。

試験は上期と下期に分かれ年2回実施されており、午前（選択問題）と午後（応用問題）の2部構成で各150分ずつあるため、合計5時間の長丁場になります。難易度としては4人に1人の合格レベルなので、やや高く感じるかも知れませんが、ITエンジニアの登竜門と言われる資格であり、多くのエンジニアが取得しています。

●資格種類 : 国家資格
●受験料 : 7,500円
●合格率 : 30～40％（令和4年上期）
●運営者 : 独立行政法人 情報処理推進機構（IPA）

【参考】：[IPA情報処理推進機構ｰ基本情報技術者試験(FE)](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)
【参考】：[IPA情報処理推進機構ｰ試験結果情報](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_05goukaku/sg_fe_happyobi_.html#r04-1_1)

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！

**統計検定4級は、データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な場面での活用力を試す試験です。**

統計学はデータを正しく解釈するために欠かせない知識です。まず、統計検定4級を取ることで、統計の基本的な用語や概念を理解しましょう。入門者向けの試験であるため、合格率は2021年度で約70％と高めです。難易度はそこまで高くはないので、取得して損はありません。

データサイエンティストとして活躍するためには、将来は統計検定準1級に合格するほどの知識・スキルを身につけたいものですが、焦りは禁物です。一歩一歩力をつけていきましょう。

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。

●資格種類 : 日本統計学会認定資格
●受験料 : 5,000円（学割価格3,500円）
●合格率 : 72.8％（令和3年6月試験時）
●運営者 : 一般財団法人 統計質保証推進協会

【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会ｰ統計検定４級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade4/)
【参考】：[一般財団法人 統計質保証推進協会ｰ受験データ](https://www.toukei-kentei.jp/info/past/)

統計検定の難易度は？4級〜1級の合格率と受験級の選び方を解説

### マーケティング・ビジネス実務検定C級

マーケティング・ビジネス実務検定は、マーケティングの定型業務をこなすために必要な知識があるかどうかを試す試験です。**市場細分化、標的市場決定、マーケティングリサーチ、消費者行動などの基礎が学習するうえで身に付きます。**

データでビジネスを活性化するためには、ビジネスの他、特にマーケティングの知識が必要不可欠です。2005年にスタートした「マーケティング・ビジネス実務検定」を取ることで、特定の業界にとらわれないマーケティング知識を総合的に身につけることができます。A～C級まで3つのレベルがありますが、まず難易度が易しいC級を取得してマーケティング研究の足掛かりにしましょう。

試験科目は「マーケティング知識（130分）」と「マーケティング事例（45分）」の2つで、80％の正解が合格基準です。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 5,700円
●合格率 : 非公開
●運営者 : 国際実務マーケティング協会

【参考】：[国際実務マーケティング協会ｰ各級の詳細](https://www.marke.jp/introduction/detail)

## データサイエンティストとしての基本スキルを身につける資格4選

データサイエンティストの概要が理解できたら、実務で役に立つスキルを証明できる資格にもチャレンジして実力をつけていきましょう。さまざまな資格がありますが、ここでは必要とされることが多いスキルを養える資格を4つご紹介します。

ORACLE MASTERは、日本オラクル社が提供する「Oracle Database」を扱う技術力を認定する資格です。

企業データを活用する際に欠かせない、データベースの基礎知識を体系的に身につけることができる資格であり、データベースの概念・アーキテクチャ・運用を理解して、実務でのオペレーションができるようになります。

資格名のDBA（DataBase Administrator）とはデータベース管理者のことを示しており、DBAとして必要なデータベースの作成、保守運用のスキルを学べることを意味します。Bronze（ブロンズ）は資格のランクであり、この上にシルバー・ゴールド・プラチナのランクがあります。ステップアップ方式なので、いきなり上位の試験を受けることはできません。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 29,400円
●合格率 : 非公開
●運営者 : 日本オラクル株式会社

【参考】：[日本オラクル株式会社ｰ試験詳細](https://education.oracle.com/ja/product/pexam_1Z0-085)

オラクルマスターシルバー取得のメリットは？転職で年収アップを狙える！

### Python 3 エンジニア認定基礎試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している試験で、Python3に関する基礎的な知識と文法に関する基礎知識を問います。**Pythonはデータの整形整理などに必須のプログラミング言語で、データサイエンティストには必須とされています。**この資格を取ることで、Pythonの基本的なスキルを身に付けることができます。

試験では、40問の選択問題を60分以内に解答する必要があります。マウスで回答し、試験結果がその場でわかるようになっています。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 10,000円（学割5,000円）
●合格率 : 75％
●運営者 : 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

【参考】：[一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ｰPython 3 エンジニア認定基礎試験](https://education.oracle.com/ja/product/pexam_1Z0-085)
【参考】：[一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会ｰPython動向と試験の活用法](https://news.mynavi.jp/techplus/kikaku/python_trends-24/)

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

**G検定（ジェネラリスト検定）とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験で、ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に活用する能力があるかを検定します。**2017年に第1回の試験が行われた、比較的新しめの資格試験です。

G検定の上位資格として、ディープラーニングの実装スキルを証明するE資格がありますが、まずはG検定の合格を目指しましょう。エンジニアからデータサイエンティストを目指す人は、G検定とE資格を取ることで、AI分析の業務を体系的に学ぶことができます。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 13,200円（学生5,500円）
●合格率 : 65.1％（2022年度）
●運営者 : 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）

【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ｰG検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/)
【参考】：[一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)ｰ資格試験について](https://www.jdla.org/certificate/)

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

### オープンソースデータベース技術者認定試験

**データサイエンティストに必要な、データベースの設計・開発・導入・運用の基本スキルが本資格を学習するうえで身に付きます。**オープンソースのデータベースソフトウェアであるPostgreSQLを基準とした試験です。

試験を開催するLPI-Japanは、日本での Linux（主にサーバ用として使うOS）の技術力の普及と、ITプロフェッショナルの育成のために設立されたNPOです。

●資格種類 : 民間資格
●受験料 : 15,000円
●合格率 : 非公開
●運営者 :特定非営利活動法人 LPI-Japan

【参考】：[特定非営利活動法人 LPI-Japanｰ受験のお申込み](https://oss-db.jp/testapp/registration)

残業も多いITエンジニア業務の中で資格取得の勉強を続けるのは簡単ではありませんが、何とか時間を見つけて勉強を持続・継続していくことが必要です。ここでは、資格取得のための勉強法について触れていきます。

### 最初から難関資格を目指さない

基礎力に自信のある分野は別として、馴染みの薄いジャンルの資格は、最初から上級ランクの資格を目指さずに、まずはベーシックなランクを確実に取得することを心がけましょう。1つ1つの成功体験が、次の資格へのチャレンジ精神をかき立ててくれます。

### 週末の活用は大事だが、平日も1時間は勉強に当てる

仕事が忙しい社会人の場合は、勉強は週末や休日が中心になるかも知れませんが、なるべく平日も1時間は学習時間を確保したいものです。ポイントとしては、疲れた夜ではなく、朝の新鮮な頭で新しい知識を吸収すると、効率よく勉強が捗るでしょう。

### 常にビジネスへの出口を意識しながら勉強する

勉強する際は単に新知識を仕入れるのではなく、**データサイエンティストとして、その知識がビジネスにどう結び付くのかを意識しながら学びましょう。**

特にIТがビジネスを加速させる勢いが強まっている現代は、ITとビジネスの新しい関係を示唆する世の中の動きにアンテナを張りながら学習することが重要です。

現在エンジニアとして活躍している若者の中には、将来データサイエンティストを目指している人もいるでしょう。この記事では、幅広い知識とスキルが要求されるデータサイエンティストになるために、どのような資格にチャレンジすべきか、その学習方法を分かりやすく解説します。

データサイエンティストには統計学、IT、ビジネスの知識が必要である

資格取得を通じて、幅広い知識を身につけ、データをビジネスに役立てる力を養うことが重要

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