2026/01/13
AIの発展が著しい現代では、ビジネスを推進する上でビッグデータを中心とするデータの利活用やAI技術の活用が重要視されています。そんななか、ビッグデータを解析し、ビジネスの意思決定や課題解決を支援する専門家である「データサイエンティスト」という職業が注目されています。データサイエンティストは、統計学、プログラミング、機械学習などに関する知識を駆使し、データから有用な知見を抽出して新たなサービス開発や業務改善につなげることを仕事とします。データサイエンティストを目指す上で、「必要な資格はあるのか」「取得しておくべき資格はあるのか」など、気になっている人も多いのではないでしょうか。この記事では、データサイエンティストに関する資格についてご紹介していきます。
データサイエンティストという職業が注目されているなか、データサイエンティストになるためには何か資格を取得しなければならないと考えている方もいるかもしれません。結論として、データサイエンティストになる上で必須とされる資格はありません。
しかし、データサイエンティストに関する資格を取得すると、データサイエンスの基礎固めや実力の証明、キャリアの選択肢の拡大など、数多くのメリットがあります。特に未経験からデータサイエンティストを目指す場合、自分のスキルや知識を客観的に証明できる資格を持っていることは大きな武器になります。
ケースによっては、データサイエンティスト関連の資格を取得することで大きなメリットを得られることがあります。ここでは、特に資格の取得がお勧めの人をご紹介します。
未経験からデータサイエンティストを目指す場合、自分のスキルや知識を証明するために資格を取得するのがお勧めです。資格はスキルや知識の客観的な証明として非常に効果的であり、未経験であっても資格を保有していることで企業などの採用担当者の目に留まりやすくなります。また、資格を取得することは学習意欲が高いことのアピールにもなり、仮に実務経験がなくても、将来性を重視した「ポテンシャル採用」をされる可能性が高まります。
データサイエンティストの業務は広範に及びます。そのため、学習も長期に及ぶ傾向があり、何も目標がない状態では学習のモチベーションが低下してしまうことも考えられます。学習意欲を維持したい人は、資格の取得を目標にするのも一つの選択肢です。
資格の取得を目指すことで、試験日という明確な学習の期限ができ、モチベーションを維持しやすくなります。また、自分のレベルに応じて段階的に難易度を上げながら知識を深めることもできるため、学習の計画が立てやすく、学習の習慣を定着させることにもつながります。
勤務先によっては「G検定」や「CBAS（データ分析実務スキル検定）」といったデータサイエンティストに関する資格を取得することで、資格手当が支給される場合があります。また、受験費用の補助を行っている企業も多いです。もし、資格手当をもらえるだけでなく、資格を取得するという成長機会をサポートしてくれるような勤務先であれば、積極的に資格の取得を目指すのがお勧めです。結果的に会社からの評価も上がり、将来的なキャリアの幅が広がる可能性も高くなります。
データサイエンティストに関する資格を取得すると、自分のキャリアや状況に応じてさまざまなメリットを得られます。ここでは、資格を取得する主なメリットを2つご紹介します。
データサイエンスの知識を体系的に習得できることは、資格を取得する大きなメリットです。資格を取得する過程で、試験範囲に合わせてデータサイエンスの基礎から応用までの幅広い知識を得られます。また、習得できる機械学習や統計分析のスキルは、ビッグデータの活用が重要視される現代において、データサイエンティストの業務への活用に留まらず、あらゆるビジネスシーンで役立ちます。
資格とは自分のスキルや知識を客観的に証明するものであり、データサイエンティスト関連の資格においてもそれは変わりません。資格を取得することで、企業やクライアントに対してデータサイエンスに関する高度な能力を持っていることを大きくアピールできます。
世の中にはデータサイエンティストに関する資格がたくさんあります。より自分に適した資格を取得するためにも、明確な判断基準を持った上で取得する資格を選ぶのが大切です。ここでは資格を選ぶ際のポイントについてご紹介します。
資格を選ぶ上で重要なポイントは「自分のレベルに合ったものを選ぶこと」です。データサイエンティスト関連の資格は、初心者向けから上級者向けまでさまざまなレベルの資格があります。途中で挫折したりモチベーションが低下したりするのを防ぐためにも、自分の今のレベルを正確に把握し、そのレベルに合った資格を受験することが大切です。
自分の目的に合った資格を選ぶことも大事なポイントです。「データサイエンスの基礎に関する理解度を測りたい」「実践的なビジネスの場で活躍できる能力があるのかを知りたい」「プログラミングスキルを評価してほしい」など、受験する意図を明確にした上で取得する資格を選定する必要があります。レベルや目的に応じたお勧めの資格についてはこの記事内で後述しますので、ぜひご参考ください。
データサイエンティストを目指す上で、何から手を付ければよいかわからないという場合は、まずは初級者向けの資格の取得を目指すのがお勧めです。ここでは、初級者にお勧めの資格をご紹介します。
「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」は、2021年から始まった比較的新しい検定で、一般社団法人データサイエンティスト協会によって実施されています。
データサイエンティスト協会は、データサイエンティストに必要なスキルや知識を「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」という3領域で定義しています。それぞれ、ビジネス力はビジネス課題を整理して解決する力、データサイエンス力は統計学などの情報科学系の知恵を駆使する力、データエンジニアリング力はデータを意味ある形で実装・運用できるようにする力のことです。
データサイエンティスト検定リテラシーレベルを受験すれば、データサイエンティストとしての苦手な分野などを把握でき、今後どのように学習を進めればよいのかがわかります。データサイエンティストに必要な入門レベルの実務能力や知識が問われるため、データサイエンティスト初学者や、これからデータサイエンティストを目指すビジネスパーソンにお勧めです。
「統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）」は、統計検定の一種です。統計検定とは、日本統計学会が統計活用能力の体系的な評価システムとして開発した資格であり、統計検定自体は2011年から、データサイエンス基礎（DS基礎）は2021年から実施されています。
出題範囲としては、データを自由に操作・加工する力である「データハンドリング技能」、Excelでの基本的なデータ分析に必要な能力である「データ解析技能」、正しく結果を判断する能力である「解析結果の適切な解釈」という3観点から、高校数学・情報までの内容を踏まえて出題されます。
統計学の知識に加えて、Excelを用いたデータ分析や出力結果の解釈が出題されるため、データサイエンティストになる前に、まずはExcelを用いたデータ分析ができるようになりたいという人にお勧めの資格です。
一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「G検定」は、AIをビジネスに活用したいと考えているゼネラリスト向けの資格です。ディープラーニングの基本的な技術とその活用方法への理解が問われます。
G検定を取得する最大の利点は、資格を取得する過程でディープラーニングを網羅的に学べることです。AIの活用が促進されている現代では、ディープラーニングに関する知識はあらゆる場面で役立ちます。また、G検定に合格することで日本最大級のAIコミュニティである「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」に参加できるようになり、ほかの参加者との交流を通じて学びをより深めていくことができます。
データサイエンティストを目指す上で、まずはディープラーニングやAIに関する基礎知識を身につけたいという人にお勧めです。
「データサイエンス数学ストラテジスト」は、公益社団法人日本数学検定協会が実施している資格です。中級と上級の2つのレベルがあり、中級は高校1年生程度の基礎数学スキルが問われます。そのため、「データサイエンス数学ストラテジスト（中級）」は久しぶりに数学を勉強する人にとっても比較的取得を目指しやすい資格といえます。
大量のデータから価値ある知識を引き出すデータサイエンスは、数学スキルと密接に関係しています。データの利活用を推進するために、まずは数学の基礎を習得したいという方に適している資格です。
データサイエンスに関する知識がある程度あり、より難易度の高い資格を取得したい場合は、次のような資格を取得するのがお勧めです。
「統計検定 データサイエンス発展（DS発展）」は、前述した「統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）」の上位レベルに位置する資格です。DS基礎は高校数学までの範囲が対象でしたが、DS発展では大学教養レベルの数学スキルが求められます。また、Excelにおけるデータ分析スキルだけでなく、PythonやＲ言語を用いたより高度なデータ分析やプログラミングのスキルも必要です。
「統計検定 データサイエンス発展（DS発展）」のさらに上位レベルに位置するのが、「統計検定データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）」です。DSエキスパートは統計検定の最上位資格に位置づけられ、さらに高度な大学専門レベルの知識が求められます。具体的には、数理統計学、統計モデリング、AI、データベース、テキストデータ解析など、幅広い分野の内容が含まれます。
「データサイエンス数学ストラテジスト（上級）」は、「データサイエンス数学ストラテジスト（中級）」の上位資格です。中級では高校1年生レベルの数学スキルが問われますが、上級では大学初学年程度の数学スキルが必要となります。例えば、線形代数、解析学（微分積分）、統計学、機械学習で使われる数学などから出題されます。数学のスキルに自信がある人は、中級を飛ばして上級から受験するのもお勧めです。
「E資格」は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定するAIエンジニア向けの資格です。前述したG検定と同様、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定しています。AI関連の職種における実装力や知識を証明できる数少ない民間資格であり、データサイエンスの知識だけでなく、AIに関する技術も習得したい人にお勧めの資格です。
「Python 3 エンジニア認定基礎試験」は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定している資格です。この試験ではPythonによる基本的な実装スキルが問われます。Pythonはデータ分析やデータサイエンスの分野で最も使用されているプログラミング言語であり、データサイエンティストを目指す上で避けては通れません。Pythonの初学者であれば、Python 3 エンジニア認定基礎試験の試験勉強を通じて理解を深めていくのも選択肢の一つです。
ここまで初級者と中級者にお薦めの資格をご紹介してきましたが、ここではもう一つレベルを上げて、より実務に役立つ上級者向けの資格を2つご紹介します。
「CBAS シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）」は、Excelによるデータクレンジングのスキルを中心に測定・評価する資格です。日々の業務で使うデータはデータ分析用に整形されているわけではないため、一般的なExcelスキルでは太刀打ちできず、データ分析を諦めてしまうケースが多くあります。CBAS シチズン・データサイエンティスト級（Citizen級）を取得することで、煩雑なデータクレンジングにも対応できるデータハンドリングスキルとデータ分析思考を習得し、日々のデータ分析をスムーズに行えるようになります。
「CBASプロジェクトマネージャー級（PM級）」は、ビジネストランスレーターのための資格試験です。ビジネストランスレーターとは、「ビジネスパーソンとしての業務知識」「データサイエンスに関しての深い造詣」の両方を併せ持つ人材のことです。CBASプロジェクトマネージャー級（PM級）を取得することで、ビジネスの課題を適切にデータ分析の課題へと変換し、プロジェクトを円滑に進行する力があることを証明できます。
データサイエンティストを目指す上で、必ず取得しなければならない資格はありません。しかし、資格を取得することで、データサイエンスに関する知識を体系的に習得できるなど、数多くのメリットを得られます。また、未経験からデータサイエンティストを目指す場合、資格は客観的な能力の証明として大きな武器になります。どのような目的で資格を取得するのかをしっかり考えた上で、自分のレベルに応じた最適な資格を選定することが重要です。
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