最近、DX推進の一環で「ビッグデータ」や、「BIツール」を活用するビジネス施策が一般化しています。データ活用では、必要なデータを集め、データを分析しやすい形に整理して保存、分析し、得られた結果から解決策を見出します。

これらデータの収集・保存・分析をBI（Business Intelligence/ビジネス・インテリジェンス）と呼び、ITエンジニアやデータアナリストなど専門家に頼らずとも、データの加工や分析、レポート作成ができるツールのことをBIツールと称します。

Tableau（タブロー）はビジュアル性や操作性に優れたBIツールとして知られていますが、*この記事では、BIツールの活用資格となるTableau資格の概要、その資格を生かせる職種や、資格を生かした転職方法について紹介していきます。*未経験者の方もぜひ参考にしてください。

【参考】：[ビジネスインテリジェンスおよび分析ソフトウェア｜Tableau](https://www.tableau.com/ja-jp)
【参考】：[Salesforce - セールスフォース・ジャパン](https://www.salesforce.com/jp/)

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

**BIツールとは、企業が保有するさまざまなデータを分析したり、見える化したりするなど、経営やマーケティングなどの業務に役立てることができるソフトウェアのことです。**BIはビジネスインテリジェンスのことで、ビジネスの意思決定に関する情報という意味です。

BIツールには、データを集計・分析する機能や、データを可視化できる機能があります。BIツールを使うことで、企業は自社のビジネスに関する情報を把握し、迅速かつ正確な意思決定に活かすことができます。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

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Tableauはドラッグ&ドロップの機能を用いて、簡単に分析が行えるため、エンジニア以外にも営業担当者やマーケターなども利用できるBIツールです。特別なスキルを必要とせず、直感的に分析を行えるツールであるため、IT未経験者の方でもスキルを習得しやすいのが特徴です。

*Tableau認定資格を取得することで、Tableau活用に関するスキル証明となり、資格取得者はエンジニアのみならず社内では重宝され、また転職の際には有利になる可能性があると考えられます。*

### Tableauの個人向け認定資格一覧

Tableauの認定資格には現在（2023年6月時点）、全部で5種類の認定資格がありますが、個人向けは以下の3種類です。**Tableauを活用して何をしたいのかを定め、自分のスキルやキャリアバスを確認しながら、最適な資格を選択することをおすすめします。**

それぞれ難易度が異なりますので、難易度の低い資格から段階的に取得していく方法もあります。

*■ Tableau Desktop Specialist（レベル: Associate）*
Tableau Desktopを使用してデータを分析し、視覚化する能力を証明するものです。基本的スキルが求められる初学者向けの資格で、Tableauに触れて3カ月程度の方を想定していますので、BIツールの経験が少ない方はこの資格からチャレンジすると良いでしょう。なお資格に有効期限はありません。

【参考】：[Tableau Desktop Specialist](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/certification/desktop-specialist)

*■ Tableau Certified Data Analyst（レベル: Professional）*
ビジネス上の問題把握、問題分析に必要なデータを特定化し、実用的なインサイト（消費者の行動分析、その背景にある意識構造など）を提供し、ステークホルダーの意思決定を支援する個人を対象とするもっとも人気の高い認定資格です。この認定資格は2年間有効です。

【参考】：[Tableau Certified Data Analyst](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/certification/certified-data-analyst)

*■ Tableau Server Certified Associate（レベル: Professional）*
1台のコンピュータにインストールされている Tableau Serverについて機能を幅広く理解し、製品の使用経験が 4〜6か月ある方が対象です。Tableau Serverのインストール、構成や管理、保守に関する知識の証明となります。認定資格の有効期間は3年間です。

コンサルタントやシステム管理者の方におすすめします。この資格には受験の前提条件はありません。

【参考】：[Server Certified Associate](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/certification/server-certified-associate)

### Tableauのパートナー向け2つの認定資格

ここまで個人向けのTableau認定資格を3種類紹介しましたが、他にパートナー向け資格が2種類あります。こちらはパートナー向けの認定資格であり、詳細は公表されていません。

【参考】：[認定資格（パートナー向け認定資格）｜Tableau](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/certification)

*■ Tableau Certified Consultant（パートナー向け）*
Tableauのビジュアルベストプラクティスと、Tableau製品の知識を有する証明となります。

*■ Tableau Certified Architect（パートナー向け）*
Tableauプラットフォームの実装に関する知識、ベストプラクティスやメンテナンスに関する知識を有する証明となります。

### Tableau Desktop Specialistの試験概要

 Tableau認定試験には3種類ありますが、**ここでは「Tableau Desktop Specialist」を例にして試験概要をまとめておきます。**

▪受験申込：Pearson VUEより申込
　【参考】：[Tableau OnVUE 試験情報 // Pearson VUE](https://home.pearsonvue.com/tableau/onvue)
▪受験場所：テストセンターと自宅のいずれか選択
▪受験料：100ドル（試験日程を変更すると25ドルの手数料が掛かります）
▪言語：英語または日本語、中国語から選択
▪出題形式：多肢選択式、複数選択式
▪出題数：45問（内40問が採点対象）
▪合格基準：750スケールド・スコア（正答設問数を数学的に変換したもの）
▪試験結果通知：試験終了から48 時間以内にeメールで通知

### Tableau Desktop Specialistの試験内容

以下は、Tableau Desktop Specialist試験内容、主な領域と重みづけを表しています。

領域 1：データ接続とデータ準備　 25%
領域 2：データの探索と分析　　    35%
領域 3：インサイトの共有             25%
領域 4：Tableau の概念の理解       15%
　　　　　　　　　　合計　　　   100%

### Tableau Desktop Specialist試験の難易度など

Tableau Desktop Specialist試験の難易度や再受験、資格の有効期限について解説します。

*■ 難易度*
Tableau Desktop Specialistの難易度や合格率に関する情報は公開されていません。しかし、Tableau認定資格の中でも最も易しい初学者レベルであり、難易度はさほど高くないと考えて構わないでしょう。

TableauのFAQサイトでは、試験の難易度に関して「どの試験も、適切に準備していなければ容易ではありません。」と書かれています。BIツールの経験がある方やエンジニアの方でも、全く勉強をしなければ難易度は上がりますので、後ほどご紹介する勉強法に沿って一通り学習することをおすすめします。

*■ 再受験*
Tableau 認定試験には不合格時の再受験ポリシーが設定されており、一定時間経過後に再受験が可能です。ただし受験料は都度支払います。また有効期限が設定されている資格は、期限が切れる前に改めて受験する必要があります。

*■ 資格の有効期限*
この資格には有効期限がありませんが、「Tableau Certified Data Analyst」には2年間、「Tableau Server Certified Associate」は3年間の有効期限があります。資格のレベルに合わせて有効期限が設けられますので、失効しないよう注意しましょう。

## 試験合格のための勉強法と年収

学習の成果目標として、どの程度のレベルを目指すべきか分かりにくいかと思いますが、基本的にはTableauの各機能について、その「使用方法」や「使用場面」ついて人に操作の説明ができるレベルを目指すことになります。

*勉強法の最後に、Tableau認定資格を取得すると年収がどの程度になるのかについて解説しますので、ぜひ合格を目指して効率的な学習を進めてください。*

Tableauには、それぞれの試験に対応するドキュメント（実質的な参考書）が公開されています。**評価するスキルの詳細が載っており、例題や解答、解説を参考に、試験のイメージがつかめるでしょう。**

一通り目を通してみて自分の現在の能力を見極め、試験ガイドをチェックリスト代わりにして学習計画を立ててみると良いでしょう。

【参考】：[Desktop スペシャリスト試験ガイド｜Tableau](https://mkt.tableau.com/files/DesktopSpecialist_ExamGuide_ja-JP.pdf)

### トレーニングビデオで学ぶ（無料）

Tableau提供のトレーニングビデオです。トピックごとに細かく分割され、それぞれのトピックごとにワークブックがあり、わかりやすい構成になっています。収録時間は合計で150分程度ですが、すべてのトピックを視聴するのではなく、**分からない箇所や自信のないトピックを重点的に学習すると良いでしょう。**

【参考】：[Free Training Videos - 2023.1](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/training)

### Tableau eLearningで学習（有料：15,000円/年）

有料のeラーニングですが比較的廉価で購入しやすく、**購入後1年間は無制限にアクセスできるため、自分のペースで学習を進められます。**コースはTableau Fundamentals (初級〜中級)、Tableau Intermediate (中級)、Tableau Advanced (上級) とあり、自分のレベルに合わせて勉強しましょう。

【参考】：[eLearning: Tableau の Web ベーストレーニング](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/training/elearning)

### 無料ツール（Tableau Public）で学ぶ

Tableau Publicは無料で利用できるTableauプラットフォームです。一般公開されているデータを利用しますが、**Publicで共有されるデータは一般に公開されますので、非公開のデータを用いる場合には、有償製品の利用をおすすめします。**

【参考】：[詳しく学ぶ | Tableau Public](https://public.tableau.com/app/discover)
【参考】：[Tableau Public の初心者ガイド](https://www.tableau.com/ja-jp/blog/beginners-guide-tableau-public)

### Tableau Desktop（14日間無料トライアル）で実践練習する

実際にTableau Desktopに触れて、試してみたい、実践力を身に付けたいという方に利用をおすすめします。**14日間無料で使用できますので、勉強の成果を確認したり、実践力を高めたりするために利用しましょう。ダウンロードして利用します。**

【参考】：[Tableau（タブロー）無料トライアルのダウンロードはこちらから｜Tableau](https://www.tableau.com/ja-jp/products/trial/desktop)

### データサイエンティストの年収

ITエンジニアの中で、主にTableauなどのBIツールを利用するのはデータサイエンティストです。ここではデータサイエンティストの年収を見てみましょう。

データサイエンティストの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6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、高度な技術やスキルを有しているため、他の職種よりも比較的高い年収を得ていると言えます。Tableau認定資格を取得したからといって、いきなりデータサイエンティスト並みの年収を得るのは難しいかもしれませんが、**必要な人材として期待されれば収入増が期待できます。**

【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=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はなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

*Tableau認定資格を取得すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。*認定資格取得によって転職を有利に進めるにはどうすればよいのでしょうか。こうした疑問にお応えしていきましょう。

【参考】：[BI ツールを導入するメリットと留意すべき 6 つのポイント｜Tableau](https://www.tableau.com/ja-jp/learn/articles/BI-Tool-Implementation)

### 認定資格の取得をおすすめする理由

ここではTableauの認定資格の取得をおすすめする理由について挙げていきます。

*■ BIツールを使いこなせる人材が求められている*
DX化の一環としてBI ツールの導入が進んでいますが、データ活用の面で日本はまだ発展途上です。ビジネスではデータ活用による素早い意思決定が求められていますが、データ活用はまだITコンサルタントやシステム部門の領域だという認識が残っています。

BIツールはデータにもとづくスピーディな意思決定に役立ち、素早い対応が可能になります。特別な知識がなくともデータ分析ができるTableauのようなBIツールに対するニーズが高まっています。

*■ Tableau認定資格の取得はスキル証明となる*
企業がBIツールの導入や活用を目的に、BIツールが扱える人材を募集する場合、応募者にはそのスキル証明の提示を求めるでしょう。Tableau認定資格は、転職を目指す方には有効なスキル証明となります。

*■ 専門スキルが不要*
ITエンジニアやプログラマなど、IT経験がない方、数学や統計学が苦手な方はデータ分析は難しいというイメージを持っているかもしれせん。しかし、Tableauは特別なスキルがなくとも使える点が強みの1つです。実際に導入企業ではエンジニア以外の一般社員がTableauを操作しています。

*■ キャリアパスの範囲が広がる*
キャリアパスを描く上で、Tableau認定資格を取得するだけでは、キャリアバスに大きな影響はないかもしれませんが、他の資格と組み合わせることでキャリアパスの範囲が広がる可能性があります。

たとえば、ITコーディネータ資格と組み合わせると、BIを活用するITコンサルタントを目指せます。データサイエンティストやデータアナリストには強い武器になります。

【参考】：[ＩＴコーディネータ資格取得サイト | ＩＴコーディネータをめざす方へ](https://itc-shikaku.itc.or.jp/)

ITコーディネータは役に立たない？価値ない資格と言われる理由や活かし方を解説

Tableau認定資格を取得して、BIツール活用人材を募集している企業への転職を検討されている方もいるでしょう。

*自分が希望する求人を探すには、転職エージェントの活用をおすすめします。*転職エージェントに登録するだけで、後は担当者がヒアリングをしながら自分に最適な求人を見つけてくれますので、安心して求職活動を行うことができます。

ITエンジニアに転職したが、ついていけない…。その理由と対処法を解説！

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## Tableau認定資格を活かせる企業を探す

本記事ではTableau認定資格の概要や、資格取得のメリットなどについて解説しました。日本ではDX推進の一環としてデータ分析やデータ活用が1つの課題になっており、BI人材の需要は着実に増しています。

Tableau認定資格はその需要に応えられる認定資格です。その需要に応え、自らのステップアップにつなげましょう。

とはいえ、まだ国家資格や有力民間資格と比較して、現時点でのTableau認定資格の知名度は必ずしも高いとはいえません。**この認定資格を生かして、数あるBI人材募集案件から自分にあう案件を見出し、かつ認定資格取得と転職準備を同時に行うのは簡単なことではありません。**

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。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

ITのビジネス活用においてBIツールの利用が増加しています。Tableauはビジュアル性や操作性に優れたBIツールですが、活用スキル証明となるTableau認定資格があります。ここではTableau認定資格の概要、勉強法や資格取得のメリットについて紹介します。

Tableauはビジュアル性や操作性に優れたBIツールであり、その活用スキル証明がTableau認定資格

Tableauにはレベルに応じて3種類の個人向け資格と2種類のパートナー向け資格がある

Tableau認定資格の資格・試験概要と、認定資格取得のメリット、勉強法がわかる

Tableau認定資格とは？概要や取得のメリット、転職方法も紹介

## 統計検定3級とはどんな試験？

データサイエンティストやマーケティングなど、データを扱う職種の重要度が増している今、データ解析に欠かせない統計学に興味を持ち始めた方も多いのではないでしょうか。統計学の技術を示す資格として代表的なものが「統計検定」ですが、それがどのような試験であるか気になっている方も多いはずです。

**本記事では、統計検定の中でも2番目に易しい3級について、試験概要・難易度・攻略方法を説明するとともに、資格がどのような職種に活かせるかを紹介していきます。**

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

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民間の資格試験です。*2011年に開始された本試験は、「統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験」と定義され、1級・準1級・2級・3級・4級の5段階に水準が分かれています。

1級以外は2022年から、コンピューターを利用するCBT方式に試験が切り替わっており、受験の敷居が低くなっています。

【参考】：[統計検定とは](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

統計検定1級はすごい資格？難易度・勉強時間・メリットを紹介！

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

統計検定2級とは？合格するための勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

統計検定4級とは？合格するための勉強法や資格が活かせる仕事も紹介

### 統計検定3級は統計学の入門レベル

統計検定3級は2番目に易しい難易度なだけあって、統計学の入門的側面が強い試験です。試験内容は高校数学修了程度であり、理数系大学を修了した現役エンジニアであれば、難易度も高くはないと言えます。

ただし、統計学に全く触れたことがない、もしくは最後に触れてから相当の期間が経ってしまったという場合は、やや難しいと感じるかもしれません。

**将来、データサイエンティストなど統計学を活かせる仕事を目指すのであれば、統計検定3級は手早く基礎を固められるおすすめの試験です。**

【参考】：[統計検定３級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade3/)

<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>

具体的に、統計検定3級はどのような試験なのでしょうか。ここからは、試験日や出題範囲、合格率といった試験の概要を紹介します。

### 統計検定3級の試験日と受験料

統計検定3級は、提携先の株式会社オデッセイ コミュニケーションズが指定する試験会場で受験します。申し込みは随時受け付けていますが、試験日や申し込み期日などは会場によって異なるため、Webサイトで確認してください。

試験はコンピューターによるCBT方式で、受験料は一般価格が6,000円、学割価格が4,000円です。

【参考】：[統計検定１級以外｜受験の仕方](https://www.toukei-kentei.jp/apply/other-grades-apply/)
【参考】：[統計検定３級](https://www.toukei-kentei.jp/exam/grade3/)

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3級の主な出題範囲は以下の通りです。

・データの種類（量的変数・質的変数・名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度）
・標本調査と実験（母集団と標本・実験の基本的な考え方・国勢調査）
・相関と回帰（散布図・擬相関・相関係数・相関と因果・回帰直線）

*いずれも高校数学の知識があれば理解できるものであり、理系大学を修了したエンジニアであれば、比較的勉強はスムーズに進められるでしょう。*

一方、統計学に触れたことのない方は、慣れない単語や考え方に苦戦するかもしれません。

試験は前述のようにCBT方式で行われ、60分で選択問題を30問解く形です。数値が細かく、桁数の多い数値の計算問題が出る関係上、電卓を持ち込むことが可能です。

### 統計検定3級の難易度と合格率

2022年にCBT方式へ移行してからの合格率は公表されていないため、**2021年のデータを参考にすると、統計検定3級の合格率は75.6%と分かりました。**これは比較的高い水準です。出題範囲が高校修了程度であることから、統計検定の中でも2番目に易しいレベルに位置づけられています。

しかし、合格率の高さに油断はできません。統計学に馴染みのない方にとって、細かい計算を行うことは慣れない作業であり、計算ミスにも注意が必要です。

受験者自体も、統計学という専門分野である関係上理数系出身者が多く、合格率を引き上げている可能性があります。高校数学に苦手意識を持っている方は特に油断せず、しっかりと試験勉強を行った上で臨みましょう。

【参考】：[2021年度の統計検定3級](https://www.toukei-kentei.jp/pt/20210620/)

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

## 統計検定3級に合格するメリット

統計学の入門的な位置づけの統計検定3級ですが、合格することでどのようなメリットがあるのでしょうか。

### 統計学のスペシャリストを目指す足がかりになる

データの収集、整理、分析といった高いスキルが必要な統計学のスペシャリストは、今後も多くの企業で需要が見込まれています。統計検定3級の試験範囲は基礎レベルですが、統計学のスペシャリストを目指す上でも欠かせない知識です。

また、統計検定3級は学習のハードルが低めで、合格の成功体験も得やすい試験と言えます。*3級に合格することで、難易度の高い2級や1級といった試験に臨む土台が作れるのは大きなメリットです。*

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？

統計学の基礎知識が証明できる統計検定3級は、就職や転職の場面でも有利に働きます。近年はDX化の推進、またビッグデータやAI技術の発展により、データ分析がより重要視されています。

そのため、多くの企業で統計学の知識を有するデータサイエンティストやデータエンジニアを必要としています。*その様な職種への就職や転職を希望する方にとって、統計検定3級は非常に役立つ資格です。*

もしも、統計検定を活かせる仕事を探すなら、自分のスキルに合った企業を提案してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

データサイエンティストに必要な3つのスキルとは？役立つ資格も紹介

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

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『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=acv12_2)</center>

## 統計検定3級が活かせる職種と年収

ここからは、統計検定3級が活かせる職種とその年収について解説します。

データサイエンティストは統計学が活躍する職種の1つです。AIを駆使したデータ解析に目が向きがちですが、AI開発のベースには統計学の考え方が強く根付いています。そのため、**統計学に対する知識や考え方の理解がなければ、優れたAIを開発することは困難です。**

統計検定3級では実力が不足しているかもしれませんが、将来的にデータサイエンティストを目指すのであれば、その重要な一歩として役に立つでしょう。統計検定での勉強を活かし、E資格などのAI開発に関する資格取得を目指すのも1つのロードマップです。

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

新製品の開発や新規技術の研究においても、統計学の知識を活かすことができます。世の中にない新たな製品や技術を生み出していくにあたり、ターゲットとなる市場を決める企画プロセスで統計学は活躍するでしょう。

また、研究におけるデータ解析においても、統計学なくしては、データが示す真の意味を読み取ることは困難です。

このように、*統計学は新製品開発や研究などの上流工程でも利用されるため、上流工程へのキャリアチェンジを狙う方にとっても、統計検定は受験して損のない資格と言えます。*

統計検定3級取得は年収にどの程度影響があるのでしょうか。統計検定3級を活かせる職種の例として、前述した製品開発／研究開発を例にとります。

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（※2023年9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。

数学などの専門的な分野の知識を必要とするエンジニアは、他と比べて高めの年収を期待できます。**統計学もその1つとしてキャリアアップに寄与できるでしょう。**

【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=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

## 統計検定3級の勉強時間と攻略方法

統計検定3級について、試験の概要や受験のメリットを説明してきました。ここからは、試験突破のために必要な勉強時間と攻略法を紹介します。

### 統計検定3級に合格するための勉強時間

統計学を一から勉強する方は、50～60時間程度の勉強時間が必要になると言われます。もしも、1日1時間の勉強時間を確保した場合、1ヶ月半～2カ月程の期間がかかる計算です。

一方、既に統計学についての知識がある方や、仕事で統計学に携わっている方は、内容の復習と試験対策をあわせても、20～30時間程度あれば合格できると言われています。とはいえ、一夜漬けでの合格は難しいので、しっかりと計画を立てて効率的に勉強していきましょう。

### テキストで苦手な分野を潰す

統計検定3級は統計学の入門としての位置付けであるため、テキストによる勉強が非常に効果的です。*高度な理論や複雑な計算が少ないため、馴染みのない方もつまずき辛く、統計学の基礎を一通り学ぶことができるでしょう。*

試験には、電卓が必要な計算問題がいくつか出題されるため、各統計値の計算方法について重点的に学習するとよいでしょう。以下におすすめのテキストを紹介します。

・*「改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定3級対応 データの分析」*

本テキストは日本統計学会の公認テキストです。タイトルにある通り統計検定3級に対応しており、試験対策で無駄のない学習を行うことができます。章末の問題が充実しているため、参考書として以上に、問題集としても優れた1冊です。

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：240ページ
▪出版社：東京図書
▪発売日：2020/02/08

【参考】：[日本統計学会公式認定統計検定３級対応　データの分析 （改訂版）](http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02332-3/)

試験範囲の基礎を一通り学び終えたら、試験突破のために次にすべきことは過去問を解くことです。*過去問を解くことは、実際に出題された問題を解くことで試験突破に必要な実力が付いているか、確認できる意義があります。*加えて、試験時間60分で全ての問題を解き切れるか、時間配分を見極めるという重要な側面もあります。

2022年からCBT方式に移行し、これまでの筆記試験形式の過去問しか存在しない状況ではありますが、過去問を繰り返し解いて、試験の感覚を掴むことは非常に重要です。

過去問は公式サイトでは2021年6月分が公開されていますが、書籍であれば2018年からの試験を解くことができます。

・*「日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年]」*

2018年から2021年の３年間の試験で、実際に出題されたすべての問題が掲載されています。2022年にCBT方式へ移行する前の問題ですが、出題傾向や出題範囲を知るためには有効な書籍です。

▪著者：日本統計学会
▪ページ数：388ページ
▪出版社：実務教育出版刊
▪発売日：2021/11/25

【参考】：[日本統計学会公式認定 統計検定 3級・4級 公式問題集[2018〜2021年]](https://jitsumu.hondana.jp/book/b590885.html)

## 統計検定3級でキャリアアップを目指そう

本記事では、統計検定3級の試験概要や難易度レベルのほか、資格を活かせる仕事や勉強方法について紹介しました。**統計学はデータを扱う様々な職種で活用されており、統計検定3級はその入門に最適な試験と言えます。**

統計検定3級を足がかりにすれば、今後も多くの需要が見込まれる職種へのキャリアアップを目指すことも可能です。

しかし、実際に統計検定3級を取得して、データサイエンティストなどの職種へ転職したいと考えたとき、どのように求人を探せばいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか。

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=acv12_2)です。 

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データ解析に欠かせない統計学の資格として統計検定があります。その中でも初学者の入門としておすすめなのが統計学3級です。本記事では、統計検定3級の概要や攻略方法を説明するとともに、どのような仕事に活かせるかも紹介していきます。

統計検定3級は統計学の入門としての位置付けであり、4級に次いで2番目に易しい試験

統計検定3級の2021年合格率は75.6%であり、比較的高い

統計検定3級はデータサイエンティストや新製品開発エンジニアで活かせる

統計検定3級とは？試験日・難易度・勉強時間・活かせる職種を紹介

## AI開発に必要な言語が分からない人は多い

AI開発に興味があるものの、どのプログラミング言語を勉強すれば良いか分からない方は多いのではないでしょうか。*確かにAIは現在話題になっているものの、AI開発を行うために何の技術が必要かまではまだ広まっていません。*勉強する言語を選択できないために、AI開発に手を出せない方も多いでしょう。

### AI開発におすすめのプログラミング言語はPython

AI開発におすすめのプログラミング言語はPythonです。Pythonはスクリプト言語の1つであり、可読性の高さやライブラリの豊富さが評価されています。他にもAI開発に使われる言語はあるのですが、Pythonは開発現場での使用率が高く、Pythonを習得するだけで転職の幅を広げることができるのでおすすめできます。

*また、TIOBEが毎年発表している「検索エンジンの検索数を元にした言語ランキング」でも2023年にPythonは1位を獲得しています。*このことからもPythonの需要が高いことが分かります。

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

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

AI開発に関する基礎知識について解説します。そもそもAIとは何かや、AIエンジニアの年収について紹介します。これからAI開発に参入したい方は参考にしてください。

AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことであり、人間のような振る舞いを行うコンピュータ、あるいはそのようなコンピュータを開発する研究分野を指します。たとえば、人間の代わりに車の運転したり、人間とコミュニケーションを取ったりするAIの開発が進められています。

**AI分野が今後発展することで、人間の代わりにコンピュータが仕事できるようになり、生活が大きく変わると言われています。**そのためAI開発は今注目を集めています。AIをいち早く導入して他社と差別化を図りたい企業も多く、AIエンジニアの求人も増えています。

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### AIエンジニアの年収について

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

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（※2023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、データベース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。

*AI開発は今後さらに重要性を増していくことが予想されるため、AIエンジニアの市場価値も高まり年収も上がっていく可能性が高いと言えます。*ただし、求められる技術も比例して上がっていくことが予想されるため、AIエンジニアを目指すなら技術をしっかり磨く必要があるでしょう。

【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=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)

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