【11選】データサイエンティストにおすすめの資格と難易度をご紹介！勉強法や受けるメリットも解説

データサイエンティストにおすすめな資格として、基本情報技術者試験、応用情報技術者試験、データベーススペシャリスト試験、統計検定などが挙げられます。合格率15％～25％のものから高校数学レベルの知識があれば取得可能なものがあり、難易度はさまざまです。

本記事では、データサイエンティストに必要な知識・スキルやおすすめな資格11選とその難易度について解説しています。データサイエンティストに関する資格取得を検討している方は是非参考にしてみてください。

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統計学などを通し、企業の課題を解決に導くまでを担当する職業です。

同じような職種にデータアナリストもありますが、データアナリストはデータの収集・分析までが専門分野です。より広い分野で企業を支えるのがデータサイエンティストといえるでしょう。

近年では、企業が保有するデータを更なる成長に活かす動きが強まっています。このような風潮の中で、データサイエンティストが担う役割は大きくなるといえるでしょう。

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データサイエンティストに必要な知識・スキル

データサイエンティストは、膨大なデータから、統計学やIT知識などを用いてデータを分析し企業の問題点を解決へ導くため、幅広い知識が必要です。

データサイエンティストとして必要な知識やスキルを把握しておくことで、データサイエンティストとして活躍する方法を知ることができ、自身のキャリアについてもイメージしやすくなるでしょう。

情報工学に関する知識

情報工学に関する知識とはプログラミング言語や、データ解析言語などがあてはまります。

データサイエンティストは幅広いデータを扱うため、より効率的にデータ分析できるプログラミングを使用できる技術が求められるでしょう。また、大前提としてデータを扱う職のため、データベースに関する知識は必要です。

統計学や数学に関する知識

データサイエンティストを目指すにあたり、統計学や数学に関する知識も必要です。

膨大なデータを正しく考察するために統計学は欠かせません。また、データ分析に関する参考書籍においても、統計学の知識を必須としている場合がほとんどです。

統計学分野は常にアップデートされているため、新しい手法を学ぶ必要があるでしょう。自分から能動的に情報を取りにいき、新しい手法を業務に活かせるようにしておきましょう。

データサイエンスを業務に実装・運用するスキル

データサイエンティストには、分析したあとのデータをより効果的に活用できるスキルが求められます。

データサイエンスは人工知能、情報処理などの情報科学系の内容を理解し活用する力のことを指します。分析するツールも多くあるため、目的に応じて適切な解析方法を判断する力も必要になるでしょう。

正確性と効率が求められる場合が多いです。幅広い知識やスキルを身につけた上で、難易度の高い業務にも対応できるようにしておきましょう。

ビジネススキル

データサイエンティストにはビジネススキルも求められます。クライアントや同じチームで活動する他分野の担当者と円滑に仕事を進めるためには、欠かせないスキルだといえるでしょう。

課題を見つけるためにどのようなデータを必要とするのか、解析したデータをどのように活用すれば良いのかを考える力が必要です。その力を備えるためにも知識を幅広く持つ必要があるでしょう。

また、データ分析をしたあとは問題解決に向けて、自ら見出した案を提案する機会もあります。コミュニケーション能力とともに、ドキュメンテーション能力や提案能力を身につけておくのがおすすめです。

データサイエンティスト検定とはどんな資格？

実務能力と知識の証明になるのが、データサイエンティスト検定です。データサイエンス力、ビジネス力における能力や知識があることを証明する資格です。

IT業界の各方面より注目されている資格の1つです。取得することで、様々なメリットがある資格ですので、ぜひ参考にしてみてください。

試験の概要と目的

データサイエンティスト検定リテラシーレベルに受験資格は設けられていないため、どなたでも受験することができます。

問題数は90問、試験時間は90分です。年に数回、全国の試験会場で開催されているため、データサイエンティスト協会のホームページで確認してみると良いでしょう。

データサイエンティスト検定は、数理やデータサイエンス、AIに関する知識と実務能力があることを証明するための資格です。関係のある業務に携わっている方は、取得を目指してみてはいかがでしょうか。

出典：データサイエンティスト検定 リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会
参照：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

合格率と難易度

データサイエンティスト検定は、データサイエンティストを目指すビジネスマンや学生などを受験対象者として想定しています。

第1回の合格率は約66％、第2回の合格率は約50％です。難易度は高くはありませんが、しっかりと対策を練る必要があるでしょう。

過去問や問題集で対策をし、合格を目指すようにすることをおすすめします。

出典：データサイエンティスト検定 リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会
参照：https://www.datascientist.or.jp/dskentei/

データサイエンティスト検定取得のメリット

ビジネスの世界では、データを用いて意思決定の材料にすることがスタンダードになっています。このような社会において、データサイエンティストとしての知識やスキルを要し、業務の正確性と効率化を実現することが求められています。

データサイエンティスト検定に合格することには、様々なメリットがあります。データサイエンティストとして活躍するためにも、データの知識を業務に活かすためにもデータサイエンティスト検定の取得は有効です。

メリットを理解し、合格を目指してみてください。

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データを扱う力を実務に活かせる

資格に向けた勉強を通して、データサイエンティストに必要な知識を体系的に学ぶことができます。

幅広い知識だけを問われる資格に対して、体系的理解を求められる資格は多くありません。データサイエンティスト検定のために学んだ知識は実務にすぐ活かせるでしょう。

業務内でデータを扱うことができれば、提案時に説得力が増す他、業務の効率化をも目指すことができます。今以上の成果を上げたい場合は、データサイエンスに関する知識を身につけることがおすすめです。

データサイエンティストとしての能力を証明できる

データを正しく分析・集計したり、情報セキュリティを守るために留意するために必要なスキルが、データリテラシーです。IT業界では欠かせないスキルのひとつといえるでしょう。

データサイエンティスト資格を取得することで、客観的にスキルを証明できるようになります。データサイエンティストとして活動する際にも有利に働くでしょう。

データサイエンティスト検定の合格を目指すための勉強方法

データサイエンティスト検定を取得することで、データ解析やデータベースの実務能力、数理統計の知識があることを証明できます。資格取得にあたって、基礎的な実務能力や知識なども学べるため、幅広い知識を網羅できるでしょう。

幅広い知識を網羅的に学べる一方で、比較的新しい資格であることから傾向と対策が練りにくいといわれています。データサイエンティスト検定で合格するための勉強法をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

専門の講座を受講する

専門講座の受講は費用がかかるというデメリットはありますが、独学で学ぶよりも知識を身につけやすいでしょう。

視聴形式で学ぶものであれば、通勤時間などを利用して勉強を進めることも可能です。講座全体を一通り視聴してから、苦手分野だけを振り返り問題を解くと自身の弱点が見つけやすくなります。

文系専攻だった人や、数学が苦手だった人も講座を利用した方が理解しやすくなるでしょう。

参考書や対策本を活用する

参考書や対策本を活用する方法は、講座を受講するよりも費用を抑えられること、自分のペースで学べるのがメリットです。

独学であるため、理解できない部分があっても質問できる相手がいない点はデメリットになるでしょう。また、モチベーションを維持することも難しい場合があります。独学のメリットとデメリットを把握した上で、勉強方法を選ぶようにしましょう。

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必要な勉強時間は？

データサイエンティスト検定で合格するためには、およそ50時間から200時間の勉強時間が必要とされています。

50時間から200時間という基準は経験の有無や、他の資格の有無によって異なります。経験が豊富にあり、他の資格も保有している方の場合は、比較的短期間で取得も可能でしょう。

しかし、200時間勉強すれば、必ず合格できるというものではありません。試験合格に必要な要件を満たすために、繰り返し過去問を解くなどの学習は継続して行うようにしましょう。

【11選】データサイエンティストおすすめの資格と難易度

データサイエンティストの職種に就いた際、役立つ資格はデータサイエンティスト検定の他にもあります。ここからは、資格の内容と難易度について紹介しているためぜひ参考にしてみてください。

自分に合った資格を取得することで、キャリアアップやキャリアチェンジの際に役立つでしょう。ぜひ参考にしてみてください。

【国家資格】基本情報技術者試験

基本情報技術者試験の合格率は25％と難易度が高い国家試験ではありますが、しっかりと勉強すれば実務経験がなくても取得できる資格といわれています。

2021年1月の合格率は57.9％で、例年の2倍以上の合格率でした。試験方式がCBT方式に変わったことや、受験日程の変更などが要因として考えられるでしょう。

出題される範囲がとても広いため参考書だけではなく過去問題集などを活用し、しっかりと対策する必要があります。

基礎知識を身につけることで、システムの設計・開発、安定的な運用の実現、インテグレーションなど応用の幅が広がります。IT業界で活躍する人材として、基本的な内容を身につけたい方におすすめの資格です。

出典： 基本情報技術者試験 | 独立行政法人 情報処理推進機構
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

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【国家資格】応用情報技術者試験

「応用情報技術者試験」は、情報処理技術者試験のスキルレベル3に相当します。合格率は20％程度と難易度は高いですが、この資格を取得することで幅広い知識と応用力が身に付くでしょう。

試験内容は選択式だけでなく記述式の問題も出題されるため、出題内容をしっかりと理解し自身の言葉で説明する必要があります。試験開催時期は春（4月）と秋（10月）の2回です。

応用情報技術者試験で合格することで、高度IT人材であることの証明ができます。基本情報技術者試験に比べ、試験難易度は高いですが、合格することでキャリアアップにつながる可能性があります。

出典：応用情報技術者試験｜独立行政法人 情報処理推進機構
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html

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【国家資格】データベーススペシャリスト試験

情報技術系の資格の中でも難易度が高いのが「データベーススペシャリスト試験」です。この資格を取得することで膨大なデータの管理、高いレベルのデータベースシステムを構築・活用するスキルを身につけられるでしょう。

基礎知識だけではなく、長文読解問題も出題されるため正しく理解し回答、記述するスキルが必要です。合格率は15％程度のため、難易度はかなり高いといえるでしょう。

データベーススペシャリストはデータベースに求められる要求を正しく分析し、効率的・信頼性かつ安全性に考慮しながら運用、保守できる役割を求められる職業です。資格を取得することで、データベーススペシャリストに必要な役割を学ぶことができるためおすすめです。

出典：データベーススペシャリスト試験 | 独立行政法人 情報処理推進機構
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html

統計検定

「統計検定」は、データやグラフに関する基礎知識を身につける4級レベルから、様々な分野のデータ解析をするために必要な専門知識を身につける1級まであります。

レベルによって難易度は変わりますが、3級・4級は比較的易しいといわれています。3級は大学の専門科目で学ぶ知識が必要となりますが、4級は高校数学レベルの知識でも取得可能です。受験資格は設けられていないため、実務経験の有無に関係なく受験できます。

また、検定種別は1級～4級だけではなくデータサイエンス基礎（DS基礎）や、データサイエンス発展（DS発展）などもあります。

データサイエンティストを目指す人であれば2級を取得し基礎知識を身につけてから、実務に役立つ準1級を取得するのがおすすめです。

AWS Certified Data Analytics

「AWS Certified Data Analytics」はAWSデータレイク、分析サービスを活用した専門知識を取得できる資格です。データ分析テクノロジー分野において5年間の実務経験がある人、AWSのサービスを活用して実務的な経験を2年間積んだ人などが受験対象として推奨されています。

AWSを活用した各種データ分析、データの整理・検証、ビックデータの分析など、専門的な知識が求められるでしょう。

データ分析の手法はAWSが提供しているため、難易度はそこまで高くありません。

出典：AWS Certified Data Analytics - Specialty｜Amazon
参照：https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-data-analytics-specialty/

ORACLE MASTER

「ORACLE MASTER」は、オラクルデータベースの管理スキルを持っていることを証明できる資格です。難易度が高い資格ですが、しっかりと対策を行えば合格を狙えるでしょう。

日本のRDB製品市場の半数以上がオラクル製品で占められているため、取得後も役立つスキルといえるでしょう。自身のキャリアアップにも役立ちます。

データサイエンティストとして活躍したい場合、取得を目指してみることをおすすめします。「ORACLE MASTER」に合格することで、データベースエンジニアとしての活躍の幅が広がります。

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データ解析士

統計学の知識を深めるために役立つ資格が「データ解析士」です。データ解析士という職業はありませんが、データサイエンティストやデータアナリストなどの職種に活用できる知識を学べます。

数式などを中心に学ぶよりも、実務に役立つ知識を学べるのがこの資格の特徴です。

「データ解析士」は講座の課程を修了したときに交付される資格であるため、企業によっては難易度が理解されない場合もあります。

OSS-DB技術者認定試験

「OSS-DB技術者認定試験」は、PostgreSQLの実務的な知識や技術力を証明できる資格です。GoldとSilverの2つのレベルがあり、難易度はそれぞれ異なります。合格率は非公開ですが、Silverはしっかりと対策すれば取得しやすいレベルです。

需要が高まっているオープンソースデータベースの基本的な技術を学べるため、データサイエンティストとしてのスキルアップにつながる資格といえるでしょう。

Professional Data Engineer

「Professional Data Engineer」は、GoogleCloudのデータ処理やサービスの組み合わせ、公式ドキュメントの理解など専門的な知識を身につけられる資格です。

GoogleCloudを活用したソリューション設計・管理経験1年以上を含む、IT業界経験3年以上の方が受験対象として推奨されています。

受験する際は、Googleが考えるクラウドの使い方や推しているサービスなどを頭に入れておくと良いでしょう。

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の知識をより深められる資格です。プログラミングフィロソフィーであるPythonはオープンソースで利用されているプログラミング言語で、幅広い用途で活用されています。

Python3エンジニア認定データ分析試験は普段からPythonを活用している人にとっては、難易度は高くありません。しかし主教材も設定されているため、しっかりと対策すれば初心者でも合格できるでしょう。

G検定

「G検定」とはジェネラリスト検定とも呼ばれています。日本ディープラーニング協会が実施している検定で、比較的新しい資格となっています。

ディープラーニングの基礎知識、適正な活用方法、活用できる能力を身につけることを目的としています。難易度は低くはありませんので、しっかりと対策してのぞみましょう。

また、AIをビジネスに活かすことにポイントをおいているため、ディープラーニングの活用スキルが求められます。知名度も高まっている資格のため、キャリアアップにも役立つでしょう。

データサイエンティストにおすすめの資格と難易度を知っておこう

データを通して企業にとって有益な情報を見出したり、データ分析から企業の課題見つけ解決に導くデータサイエンティストは、情報を扱うプロです。

本記事では、企業に重宝されるデータサイエンティストに役立つ資格や難易度などを紹介しました。本記事を参考にデータサイエンティストについて知り、スキルアップを目指しましょう。