データ分析に役立つ資格8選!データサイエンティストに必要な4つのスキルも解説

2024.01.31
データ分析-資格

「データ分析に役立つ資格を知りたい」
「データ分析をするためにはどんなスキルが必要なんだろう?」

と思うことはありませんか?

データ分析について学習しようとしても、どの資格を取得したらいいのかで迷ってしまいますよね。

では、データ分析をおこなうためにはどのようなスキルが必要なのでしょうか?

そこで今回は、

  • データ分析に役立つ資格
  • データ分析に必要なスキル
  • データ分析の学習方法

について詳しく解説します。

この記事を見れば、データ分析に役立つ資格について理解できます

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

データ分析に役立つ資格8選

分析する男性

データ分析に役立つ資格は、以下の8つです。

資格によって、データ分析においてどのように役に立つのかがことなります。

それぞれの資格を紹介していきます。

1.基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験とは、IT業界で働くにあたって基礎的なスキルを証明できる国家資格です。

なぜかというと、試験内容がITの基本的な知識に加えて、論理的思考力やマネジメント知識なども問われるからです。

具体的な試験内容の以下のように分類されています。

  • テクノロジ系
  • マネジメント系
  • ストラテジ系

IT未経験から、データ分析の知識やスキルを身につけていきたい方は、基本情報処理技術者試験の資格を取得して、ITの基本的な知識を身につけるのがおすすめです。

2.データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、データベース技術をより追求するために制定された国家試験です。

データ分析の仕事をするにあたって、データベースを活用できるスキルは必要不可欠です。

具体的には、以下のようなデータベースのスキルになります。

  • データベースの構築
  • データベースの運用
  • テーブル定義の設計

データベーススペシャリスト試験の難易度は、最上位のレベル4に位置付けられており、合格率は約14%程度と高いのが特徴です。

なので、データベーススペシャリスト試験に合格するためには、過去問を中心に学習し、独学でわからない部分を解消するためにオンライン講座やスクールを活用するのがおすすめです。

3.OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースデータベースに関するスキルや知識を認定する資格です。

オープンソースデータベースは、オープンソースでありながら、商用データベースの機能や性能と同程度であるため、各企業が活用するようになって注目されているものです。

試験では、オープンソースデータベースに関する以下のような内容が問われます。

  • データベースの設計や開発
  • データベースの導入や運用
  • PostgreSQLの運用管理

試験学習は、LIP-JAPANのサイトから無償でダウンロード可能な教材も用意されています。

OSS-DB技術者認定試験を取得できれば、データ分析に必要なオープンソースデータベースに関するスキルをアピールできます。

4.統計検定

統計検定とは、一般財団法人統計質品質保証推進協会が実施する統計学に関する知識や活用能力を測る民間試験です。

統計検定が注目されている理由としては、AIやビッグデータなどを活用するためにデータを取り扱うときに統計学が必要になっているからです。

統計検定は、以下の5つのレベルに分かれています。

  • 1級
  • 準1級
  • 2級
  • 3級
  • 4級

データ分析の仕事に活かすためには、統計検定2級の取得を目指すのが効果的とされています。

統計検定2級を取得することで、大学基礎科目レベルの統計学の知識やスキルがあることを証明できます。

5.G検定・E資格

G検定とE検定は、どちらもディープラーニングに関する知識やスキルを証明できる資格です。

それぞれの検定の大きな違いは、対象者がことなる点になります。

  • G検定:ディープラーニングを活用したいビジネスパーソン向け
  • E検定:ディープラーニングを実装するエンジニア向け

ディープラーニングに関する知識やスキルを身につけることで、データ分析において精度の高い分析が可能になります。

ディープラーニングに関する知識やスキルは、今後より重要になってくるため、G検定とE検定の取得を目指しながら実務経験を積んでいくのがおすすめです。

6.Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonエンジニア認定試験の区分のひとつの試験です。

Pythonはデータ分析で活用できるライブラリが多く、データ分析で活用されるプログラミング言語です。

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、以下のような内容が試験でとわれます。

  • データ分析手法の基礎
  •  Pythonの基本的な使い方
  • データ分析ライブラリPandasの使い方

試験の難易度はそこまで高くないため、これからPythonについて学んでいきたい方におすすめな資格です。

7.オラクルマスター

オラクルマスターとは、アメリカのオラクル社のデータベース管理システムの操作や管理など運用の知識やスキルを認定する資格です。

オラクル製品は、日本国内のデータベース管理ソフトウェアの約半数のシェアを占めているため、この資格を取得することで、国内トップシェアのデータベースをあつかえるようになります。

オラクルマスターは、以下の4段階にわかれています。

  • ブロンズ
  • シルバー
  • ゴールド
  • プラチナ

データ分析には、データベースのスキルが必要なため、これから受験を考えている方はブロンズ取得を目標に学習していきましょう。

8.統計士・データ解析士

統計士・データ解析士は、内閣府移行認可一般財団法人実務教育研究所が実施している認定資格です。

統計士・データ解析士の資格は、筆記試験ではなく、研究所の通信教育を修了することで取得できるのが特徴です。

統計士・データ解析士は、以下の通信講座にそれぞれ対応しています。

  • 統計士:現代統計実務講座
  • データ解析士:多変量解析実務講座

統計士・データ解析士は、日本で唯一の文部科学省認定講座で、数学が苦手でも取得できるということもあり、取得しやすい資格となっています。

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また、プログラミングの基礎知識からしっかり身につけられるコースも用意されており、安心して学習を進めていくことが可能です。

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データ分析に必要な4つのスキルや知識

分析したデータを掲げる男性

データ分析に必要なスキルや知識は、以下の4つです。

  1. 統計学の知識
  2. プログラミングスキル
  3. ソフトウェアの知識
  4. マーケティングスキル

それぞれの知識やスキルがどのようにデータ分析に必要なのかを解説しています。

1.統計学の知識

統計学はデータ分析をする上で非常に重要なスキルです。

なぜかというと、統計学を用いて蓄積したデータの特徴や性質を明らかにするからです。

統計学の知識としては、以下の2つが特に重要になります。

  • 数学の知識
  • データ分析手段の知識

データ分析において数学の知識は基礎知識として知っておく必要があります。

また、データ分析を具体的におこなうときは、分析に適切な分析モデルを活用します。

データを正しく分析するために、統計学の知識を身につけましょう。

2.プログラミングスキル

データ分析には、プログラミングスキルが必要です。

なぜかというと、データの形式を統一したり、データを収集するためにプログラミングスキルが必要だからです。

以下の言語はよくデータ分析において使用されるため、身につけておきましょう。

  • Python
  • R言語

主にはPythonが用いられるため、データ分析に必要なプログラミングスキルを身につけたい方はPythonの学習からはじめていきましょう。

3.ソフトウェアの知識

データ分析には、ソフトウェアの知識が必要です。

データ分析では大量のデータをあつかうため、分析用のソフトウェアを使用するからです。

企業によってことなりますが、以下のようなソフトウェアを使用します。

  • SPSS
  • Excel
  • Rを用いたデータ分析ツール

データ用のソフトウェアを活用することで、効率的な計算ができ、データ分析にかかる時間を短縮できます。

4.マーケティングスキル

データ分析にはマーケティングのスキルが必要です。

理由としては、データ分析では、収集された大量のデータを分析し、サービスの提供や市場調査、将来予測をおこなうからです。

データ分析を最大限生かそうとすればマーケティングやビジネスについての知識が必要になります。

データを分析しただけでは利益は出ず、データ分析で出た結果をビジネスに生かしてこそ、データ分析が生きるのです。

なので、データ分析にはマーケティングスキルが必要になります。

データ分析をおこなう職種であるデータサイエンティストを解説

データを見ている男性

データサイエンティストは、データ分析をおこなう職種です。

データサイエンティストを知るために、以下の2つを解説していきます。

  1. 仕事内容
  2. 年収

それぞれについて理解を深めて、データサイエンティストとは何なのかを理解していきましょう

1.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、主には以下3つです。

  • データ分析をおこなう環境の構築
  • データ分析・レポート作成
  • データ分析から得られた情報をもとに提案

データサイエンティストはビジネス上の課題をみつけ、どのようなデータが必要なのかを検討し、データの収集・分析などをおこないます。

その後、集めたデータを活用して、ビジネス課題を解決するための具体案を提案します。

あくまで、データ分析はビジネス課題を解決するために使用するものです。

データサイエンティスト今注目データサイエンティストとは?必要スキルや仕事内容を解説!

2. 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としては、平均で730万円程度が相場です。

データサイエンティストに類似した職種にデータアナリストがありこちらの年収としては、平均630万円程度です。

データサイエンティストとデータアナリストの年収の差があるのに関しては、データサイエンティストが重要な意思決定の場でデータに基づいた判断をおこなう立場にあるからです。

一方のデータアナリストは、あくまでデータ分析業務がメインであることが年収の差になっています。

スキマ時間に効率よくプログラミングを学習したいという方には、プログラミングスクールがおすすめです。

プログラミングスキルがあれば、ぐんと仕事の幅が広がります。

DMM WEBCAMPでは短期間で効率よくプログラミングスキルを習得することが可能です。

初心者向けに開発された独自のカリキュラムと充実した学習サポートで、

挫折することなくプログラミング学習を進めることもできるでしょう。

データ分析の資格を取得するための学習方法2つを紹介

書類を見る女性

データ分析の資格を取得するための学習方法を紹介します。

  1. 参考書やWebサイトを活用した独学
  2. オンライン講座を活用した学習

それぞれの学習方法においてメリットやデメリットがあるため、あなたにあった学習方法を選んで学習していきましょう

それぞれ紹介していきます。

1.参考書やWebサイトを活用した独学

データ分析の資格は参考書やWebサイトを活用して、独学できます。

資格によっては、オンライントレーニングや公式の参考書を提供しているので、公式サイトを確認してみるのがおすすめです。

独学で資格取得を目指す場合は、以下のポイントに気をつけて学習を進めていきましょう。

  • 受講する試験日を決める
  • 試験日から逆算して学習スケジュールを立てる
  • 習得度に合わせて都度学習スケジュールを見直す

独学は気軽に始められるものの、挫折しやすいデメリットもあるので、最初にあなたに合った学習スケジュールを立てるのが重要になります。

2.オンライン講座を活用した学習

データ分析の資格を取得するための学習方法として、オンライン講座を活用した学習方法があります。

オンライン講座は、以下の2つの形式にわかれます。

  • リアルタイムでのコミュニケーション形式
  • 動画視聴でのオンデマンド形式

リアルタイムでのコミュニケーション形式であれば、わからないことは講師に相談できるメリットがあります。

しかし、受講の日程を合わせなければいけません。

一方の動画視聴でのオンデマンド形式であれば、いつでもあなたの都合に合わせて学習できます。

ただし、ひとりで学習を進めていくためモチベーションが続かない場合もあります。

それぞれのメリット・デメリットがあるので、あなたに合わせたオンライン講座を探してみてください。

まとめ:データ分析に関する資格を取得し、需要が見込めるデータサイエンティストを目指そう

今回の記事では、データ分析に関する資格を紹介しました。

データ分析に関するスキルを持った人材は、まだまだ少ないため、これから資格取得を目指していくことで、市場価値の高い人材を目指せます。

以下、今回のまとめです。

  • データ分析の資格はジャンル別でさまざまある
  • データサイエンティストは分析だけでなく提案力も必要
  • オンライントレーニングを公式サイトで提供している資格もある

データ分析の需要は今後も増加していくと予測されますが、独学で身につけていくのはハードルが高いもの事実です。

未経験から効率的にデータ分析に関する知識やスキルを身につけていきたい方は、プログラミングスクールなどの活用も検討しながら、あなたに合った学習方法を見つけていきましょう。

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