【10選】データアナリストにおすすめの資格！業務スタイルや必要なスキルも解説

「データアナリストってどんな仕事なの？」
「データアナリストにおすすめの資格にはどんなものがある？」
「データアナリストとデータサイエンティストの違いって？」
このように、データアナリストにおすすめの資格について詳しく知りたいという人もいるのではないでしょうか。

この記事では、データアナリストの仕事内容や業務スタイル、データアナリストとデータサイエンティストの違いなどを紹介しています。この記事を読むことで、データアナリストがどのような仕事なのか把握することができるでしょう。

また、データアナリストに必要なスキル・知識についても紹介するため、データアナリストを目指して勉強しているという人も参考にできます。

データアナリストにおすすめの資格が知りたい人は、ぜひ本記事を参考にしてみてはいかがでしょうか。

データアナリストにおすすめの資格【統計関係】4選

データアナリストを目指す場合は、資格を取得するのが有効ですが、どういった資格を取ったらいいのか分からない人もいるでしょう。

ここではデータアナリストにおすすめの統計関係の資格を紹介しているため、ぜひ参考にしてみてください。

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統計検定

統計検とは、日本統計学会が主催している統計に関する知識や活用力を評価する検定試験です。4級から1級までの5段階と、統計調査士、専門統計調査士の2種類の種別が設けられています。

統計検定では、データに基づいた客観的な判断を行い、課題を解決するスキルの評価を行います。統計検定にチャレンジすることで、統計に関する幅広い知識やスキルを身に付けられるでしょう。

資格	統計検定
試験内容	選択問題 30問～35問程度
難易度	低～高

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G検定

G検定とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定しているディープラーニングに関する基礎知識と事業活用のスキルを認定する資格です。日本ディープラーニング協会は、日本の産業競争力の向上を目指し、ディープラーニングなどの技術の普及を目的とした組織となっています。

G検定はジェネラリスト向けの資格となっています。G検定に合格することで、ディープラーニングの基礎知識を習得しており、知識を活かして適切な活用方針を決定し、事業に活用するスキルを持つ証明になります。

資格	G検定
試験内容	多肢選択式 200問程度
難易度	中

E資格

E資格は、ディープラーニングの理論への理解と開発実装のスキルに関する資格です。G検定と同様に日本ディープラーニング協会が主催している資格で、こちらはエンジニア向けの資格となっています。

E資格の受験資格は、試験日から2年以内にJDLAが認定する教育プログラムを受講し、修了していることが条件です。そのため、G検定よりも難易度は高いと言われています。

資格	E資格
試験内容	多肢選択式 200問程度
難易度	中

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験とは、数理を専門分野として金融分野で活躍するアクチュアリーになるための資格試験です。アクチュアリーは日本語で「保険数理人」や「保険数理士」などと訳されます。

日本アクチュアリー会が主催している試験で、アクチュアリーに必要な知識を証明するのに役立ちます。

資格勉強を通して、データアナリストに求められる確率や統計といった専門知識を身に付けることができるでしょう。

資格	アクチュアリー資格試験
試験内容	【一次試験】全5科目 【二次試験】専門科目
難易度	高

データアナリストにおすすめの資格【IT関係】6選

データアナリストを目指す場合は、IT関係の資格を保有していると業務で役立ちます。ここではデータアナリストにおすすめのIT関係の資格を紹介するため、参考にしてみてください。

ORACLE MASTER

データベース認定試験で、情報処理系の資格の中でも知名度の高い資格です。

BronzeからPlatinumまで4段階の積み重ね式資格であり、データベース管理者の登竜門とされています。Bronzeはオラクルデータベースの基礎管理レベルに匹敵し、データベースの内部構造などを最低限理解する必要があります。

試験はSQLとDBAの2つに分かれており、両方の試験に合格することで「オラクルマスターBronze」を取得できます。データベース管理に興味がある方にとって有益な資格と言えるでしょう。

資格	ORACLE MASTER
試験内容	SQL試験とDBA試験の2種類
難易度	中～高

基本情報技術者試験

情報処理推進機構が認定している試験の一つで、システムの企画、設計、開発、運用などにおける知識や技能、経営、マネジメントなど、幅広い内容について出題されます。

ITエンジニアの登竜門とも言われている国家試験であるため、ITの基礎知識を習得することに役立つでしょう。

出典｜参照：基本情報技術者試験(FE)｜IPA

資格	基本情報技術者試験
試験内容	【科目A】多岐選択式（四肢択一）60問（回答数60問） 【科目B】多岐選択式20問（回答数20問）
難易度	中

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応用情報技術者試験

応用情報技術者試験とは、情報処理技術者としての応用的な知識や技能を証明できる国家資格です。基本情報技術者試験と同じく情報処理推進機構が認定している試験の一つで、ワンランク上の資格となります。

ITエンジニアとしてのレベルアップを目指す人向けの資格となっているため、データアナリストにもおすすめです。

出典｜参照：応用情報技術者試験｜IPA

資格	応用情報技術者試験
試験内容	午前：多肢選択式（四肢択一） 午後： 記述式
難易度	中

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とは、データベースに関する知識やスキルを認定する国家資格です。この試験も情報処理技術者試験の1つですが、難易度の高い高度試験に含まれています。

データベースの技術やシステムの特性について出題されます。データベースを扱うエンジニア向けの資格であるため、データアナリストにも適しています。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

資格	データベーススペシャリスト試験
試験内容	【午前】（多肢選択式・四肢択一） Ⅰ : 30問 Ⅱ : 25問 【午後】 Ⅰ : 3問中2問回答（記述式） Ⅱ : 2問中1問回答（論述式）
難易度	高

OSS-DB技術者認定資格

OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースデータベースに関する知識や技術力を測る資格です。LPI-Japanが実施している資格試験で、OSS-DBの「PostgreSQL」を基準のデータベース管理システムとして採用しています。

資格には「Silver」と「Gold」という2種類の種類があり、Silverはデータベースシステムの設計や運用ができるレベル、Goldはコンサルティングができるレベルとなっています。

資格	OSS-DB技術者認定資格
試験内容	Silver：約50問、Gold：約30問
難易度	中

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、プログラミング言語のPythonを使用したデータ分析の基礎や方法を測る試験です。Pythonエンジニア育成推進協会が主催している資格試験で、問題は主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されます。

Pythonの基礎だけでなく、データエンジニアの役割、確率、統計などが問われます。

資格	Python3 エンジニア認定データ分析試験
試験内容	40問　選択問題
難易度	低

データアナリストの資格を取得するメリット

データアナリストは比較的新しい職種であるため、知識やスキルの証明が難しいです。その点、資格を取得しておくことで、知識が増やせるだけでなく、知識を客観的に証明できるようになるため、転職やキャリアパス構築の手助けになります。

＼＼データアナリストで不安や悩みがある方はご相談ください／／

データアナリスト資格の難易度と勉強方法

データアナリストに関連した資格は、全般に難易度が高い資格となっています。そのため、まずは難易度が低めの資格取得からはじめるなど、勉強方法にも工夫する必要があります。

ここではデータアナリスト資格の難易度と勉強方法について解説していくため、参考にしてみてください。

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過去問や書籍で必要な知識を習得する

データアナリスト資格の勉強方法として、過去問や書籍を使って必要な知識を身に付ける方法があります。書籍を購入して勉強する方法は、資格取得のための試験勉強としても一般的な方法です。

オンライン講座で学習する

データアナリスト資格の勉強方法として、オンライン講座で学習するという方法があります。オンライン講座であれば、自宅など好きな場所、好きな時間に勉強を進めることが可能です。

スクールに通う

データアナリスト資格の勉強方法として、スクールに通って資格取得を目指す方法があります。スクールであればカリキュラムに沿って、講師から直接指導を受けることができるため、効率的な学習が可能です。

データアナリストの仕事内容

データアナリストという仕事は、情報を専門的に分析・調査する仕事です。データアナリストには、クライアントや自社が抱える課題をデータ分析で解決に導く専門家として、2つのタイプが存在しています。

ここではデータアナリストの仕事内容について解説していきましょう。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストは、クライアントの課題解決に焦点を当て、データ分析を通じて問題を解決します。

仮説の立案からデータ収集・分析までを行い、クライアントに対して提案を行います。コミュニケーションスキルとマーケティング知識が必要であり、提案内容はレポートとしてまとめられます。

企業の課題解決に貢献することが特徴で、ビジネスに対する深い理解と洞察が求められます。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストは、膨大なデータから規則性を見つけ、システムやサービスの改善に貢献します。データベースの設計や実装にも関わり、データベース管理システムの知識やプログラミングスキルが必要です。

近年では機械学習の知識も求められます。データ分析に注力することが特徴で、効率的なデータ処理や機械学習アルゴリズムを活用し、ビジネス価値を高める役割を果たします。

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データアナリストの業務スタイル

データアナリストの業務形態としては、大きく分けて「クライアントワーク業務」と「インハウス業務」の2種類に分けることができます。

そのため、どちらの業務スタイルを選ぶのかにより、働き方も大きく変わるでしょう。ここではデータアナリストの業務スタイルを紹介するため、どのようなスタイルがあるのか確認してみましょう。

クライアントワーク業務

クライアントワーク業務では、クライアントの問題を解決するために必要なデータを収集・分析し、提案を行います。複数のクライアントを対象にするため、様々なデータに携われるのが特徴です。

ただし、スケジュール調整や報告書作成など、クライアントの要望に合わせた進め方が求められます。柔軟な対応力と高度なデータ分析スキルが求められる仕事であり、クライアントとのコミュニケーションが重要な役割を果たします。

インハウス業務

インハウス業務とは、自社が抱える問題解決のためにデータ分析を行い、経営戦略の立案や事業改善などに貢献する働き方です。インハウス業務の場合は自社の経営に関わる業務を行うため、業務内容に対する深い理解が必要とされます。

また、インハウス業務で働くデータアナリストには、社内での報告会や会議など、密なコミュニケーションが重視されます。

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データアナリストとデータサイエンティストの違い

データアナリストとデータサイエンティストの違いとして、データサイエンティストの方が業務の幅が広いという点が挙げられます。どちらもデータの収集や分析を行うことが仕事ですが、データサイエンティストの場合はデータの収集、分析、提案まですべてを担うケースが多いです。

一方、データアナリストの場合は、データ収集や分析のみなど業務の一部だけを担当する場合もあります。そのため、データアナリストの上位職がデータサイエンティストだと言えるでしょう。

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データアナリストに必要なスキル・知識

データアナリストになるには、専門性の高い知識を身に付けるだけでなく、コミュニケーションスキルやビジネススキルなどのスキルも習得する必要があります。

ここではデータアナリストに必要なスキル・知識を紹介します。

データベースや分析ツールの知識

データアナリストは業務で膨大な量のデータの収集や分析を行うことになるため、データベースや分析ツールの知識が必要です。データベースシステムはデータを保存、管理しておき、必要なときに取り出すことができるものであるため、データアナリストには必須です。

また、データアナリストが利用する分析ツールとしては、ExcelやSAS、SPSSなどが挙げられます。

プログラミング・言語の知識

データアナリストはデータ分析を行う際にプログラムを組むこともあるため、プログラミングスキルや言語に対する知識が必要です。業務でよく用いられる言語としては、PythonやR言語が挙げられます。

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コミュニケーション能力

データアナリストにはコミュニケーション能力も必要です。コンサル型の場合、クライアントや経営層とのコミュニケーションが必要になります。

エンジニア型の場合、同じ部署のメンバーや他部署の人と関わることがあるため、コミュニケーション能力が求められるでしょう。

ロジカルな思考力

データアナリストはデータ分析の結果から論理的に結論を導き出す必要があるため、ロジカルな思考力が必要になります。ロジカルな思考力は、データ分析の結果を専門的な知識がない人にわかりやすく説明するためにも必要とされます。

統計学の知識

データアナリストにとって、統計学の知識は必要不可欠です。

データの収集や分析、確率論などを学ぶことで、傾向やパターンを理解し、信頼性のある分析を行い、データから有益な洞察を得る能力を高めることが可能です。統計学はデータアナリストの基本的なスキルとなります。

マーケティングの知識

データアナリストはビジネスに関連したデータ分析を行うことも多いため、データアナリストにはマーケティングの知識も必要とされます。具体的なスキルとして、市場調査の手法やマーケティング戦略などの知識を身に付けておきましょう。

ビジネススキル

前述のとおり、データアナリストはビジネスの現場で仕事をするケースも多いため、ビジネススキルも求められます。クライアントのビジネス上の課題を解決するためには、ビジネススキルが必要です。

また、ロジカルな思考力やコミュニケーション能力もビジネススキルに含まれます。

フリーランスのデータアナリストとして活躍する方法

フリーランスのデータアナリストとして活躍するためには、会社員のデータアナリストよりも幅広い知識、スキルが必要になります。フリーランスは基本的に一人で提案まで一貫して対応できるスキルが必要になるため、スキルを磨き、経験を積む必要があるでしょう。

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データアナリストの将来性

データアナリストに興味を持っている人の中には、将来性について知りたいという人も多いでしょう。結論から述べると、データアナリストは将来性にも期待が持てる仕事です。

ここでは最後に、データアナリストの将来性について紹介していきます。

データアナリストの需要

データアナリストやデータサイエンティストなどの先端IT人材は、現在不足している状態です。将来的にはもっと人材不足が深刻化していくと言われています。

そのため、データアナリストの需要は今後ますます高まっていくことが期待できるでしょう。

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国内外で注目されている職種

近年では様々な企業がデータを活用して、サービスやシステムの開発、改善を行っています。そのため、専門性の高い知識を持つデータアナリストやデータサイエンティストなどの職種は、IT業界以外の業種・業界でも求められています。

さらにアメリカをはじめとした海外でも注目されているため、データアナリストやデータサイエンティストの活躍の場は国内外にもあると言えるでしょう。

データアナリストの資格の取得を目指そう

データアナリストには高度な知識やスキルが求められるため、資格を取得するのがおすすめです。

ぜひ本記事で紹介したデータアナリストに必要な知識、スキルなどを参考に、データアナリストに役立つ資格取得を目指してみてはいかがでしょうか。

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