データサイエンティストを目指す方向け資格おすすめ8選！難易度や合格率も紹介

データサイエンスとは？

私たちの日常生活は、さまざまな情報のなかで営まれています。大量で多様な情報に溢れる世の中にあって、どの情報が必要で、逆にどの情報が必要でないかという取捨選択はとても難しい作業と言えるでしょう。

このような大量のデータ（ビッグデータ）に対し、統計学や数学、機械工学、プログラミング、さらに人工知能（AI）の知見からアプローチする学問こそ、今回ご紹介するデータサイエンスです。

データサイエンスは、科学的分析によってデータに潜む新たな価値を見出し、企業・組織の運営や業務に活かしていく学問分野です。企業経営における重大な場面で意思決定を後押ししたり、あるいは現状に潜む問題や課題を解決へ導くためにも役立ちます。
参考：データサイエンティストの年収は？

データアナリティクスとの違い

データサイエンスとよく似た学問分野として、データアナリティクス（データ分析）があります。
データアナリティクスは、蓄積された大量のデータを読み取り、統計学的知見から分析することによって、データの持つ性格や方向性、傾向を特定する分野です。

データサイエンスがデータ分析から新しい価値を創造するのに対し、データアナリティクスは現在のデータを統計的に分析・可視化します。

同じ「分析」というプロセスでも、データサイエンスは「未来」、データアナリティクスは「現在」の視座で進められるという違いがあります。

 データサイエンティストの年収

厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、データサイエンティストの平均年収は約557.5万円となっています。月額に換算すると25.9万円程度です。

年代別の平均年収を以下の表にまとめました。※2024年3月時点のデータです。

平均年収が最高になるのは50代後半なので、経験を積むたびに年収もアップしていくことが見込めるでしょう。
参考：データサイエンティスト職業詳細｜jobtag

データサイエンスが注目される背景

科学技術の発展によって目まぐるしく変化する現代は、先行きを見通すのが難しい「VUCAの時代」と呼ばれています。

VUCAとは、「Volatility（変動性）」「Uncertainty（不確実性）」「Complexity（複雑性）」「Ambiguity（曖昧性）」のそれぞれ頭文字を取ったビジネス用語で、変化が激しく未来予測が難しい状況のことを指します。

このような時代において、周囲に流されることなく自らの意思決定を行うためには、現在起こっている事象を正しく認識し、これからどうすべきかを臨機応変に判断できる能力が必要です。

主観や感情によって意見を左右させるのではなく、データや科学的根拠に基づいて思考する力を鍛えることによって、どんな状況でも適切な判断ができるようになります。

データサイエンスは、データを正しく読み取り、適切に処理し、新たな価値を見出すものであり、VUCA時代を生き抜く能力を養うのに最適と言えるでしょう。

データサイエンスと教育改革

データサイエンスの知識や考え方は、より変化が激しくなるであろう未来において、さらに必要性が高まっていくことでしょう。そのため近年、子どもたちの学校教育にデータサイエンスを取り入れようという動きが加速しています。

政府は「AI戦略2022」の教育改革において、デジタル社会の基礎知識を「数理・データサイエンス・AI」と定義したうえで、2025年までに実現する大目標として以下の内容を掲げました。

• 全ての高等学校卒業生が、「数理・データサイエンス・AI」に関する基礎的なリテラシーを習得。また、新たな社会の在り方や製品・サービスのデザイン等に向けた問題発見・解決学習の体験等を通じた創造性の涵養（※編集部注：涵養＝無理のない範囲で力を養うこと）
• データサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を育成（約25万人/年）
• データサイエンス・AIを駆使してイノベーションを創出し、世界で活躍できるレベルの人材の発掘・育成（約2,000人/年、そのうちトップクラス約100人/年）
• 数理・データサイエンス・AIを育むリカレント教育を多くの社会人（約100万人/年）に実施（女性の社会参加を促進するリカレント教育を含む）
• 留学生がデータサイエンス・AIなどを学ぶ機会を促進

引用：AI戦略2022｜内閣府

デジタルやAIが発展する現代において、「読み・書き・そろばん」のような基礎教養としてデータサイエンスが位置付けられていることが分かります。

子どもたちがデータサイエンスを身近なものとして当たり前のように扱える日は、もうそれほど遠くないのかもしれません。

データサイエンス学習におすすめの資格一覧

ここでは、データサイエンスの学習に役立つおすすめの資格をご紹介します。
参考：プログラミング資格

データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティスト検定リテラシーレベル（略称「DS検定」）は、データサイエンティストの実務能力と知識を証明する民間資格です。第1回の実施が2021年9月と比較的新しく、データサイエンス初心者向けの内容になっています。

DS検定では、データサイエンティストに必要な以下の3つのスキル領域を中心に出題されます。

• データサイエンス力＝情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う力
• データエンジニアリング力＝データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする力
• ビジネス力＝課題背景を理解したうえでビジネス課題を整理し解決する力

DS検定は高度な統計学やデータベースの知識が問われるため、難易度はやや高めです。また合格率は、直近のデータ（2023年6月実施・第4回）で44%となっています。出題範囲が広いため、資格取得に向けて入念に学習の準備を進める必要があるでしょう。
参考：過去実施結果｜DS検定

G検定・E資格

G検定（ジェネラリスト検定）とE資格（エンジニア資格）は、ともに一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するディープラーニングの検定試験です。

G検定は、AIとディープラーニングの活⽤リテラシーについて出題されます。これにより、ディープラーニングをはじめとするAIに関するさまざまな技術的⼿法や、ビジネスへ活⽤するための基礎知識を有しているかどうかを確認できます。
求められる知識レベルが高く、難易度としては高めですが、直近のデータ（2024年第2回実施）の合格率は68.03％となっています。
参考：「2024年 第2回 G検定」開催結果を発表（5,527名が受験し、3,760名が合格）｜一般社団法人日本ディープラーニング協会

E資格は、世界初のAIエンジニアの認定資格であり、ディープラーニングに関する理論や知識、実装能力について出題されます。2022年からは、プログラミング言語Pythonのフレームワーク「PyTorch」または「TensorFlow」を利用した実装試験も扱われています。
AIプログラミングの幅広い知識が問われるため難易度はこちらも高いですが、直近のデータ（2024年第1回実施）の合格率は72.61%と高くなっています。
参考：「E資格（エンジニア資格）2024#1」結果発表。（1,194名が受験し、867名が合格）｜一般社団法人日本ディープラーニング協会

ディープラーニングやAIは今後の成長分野であることから、G検定やE資格を取得すれば、企業のDXやリスキリングにも役立ちます。
参考：E資格は意味ない？

統計検定

統計検定は、統計に関する知識と活用力を認定する民間試験です。総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省が後援しており、データを元に客観的に判断する能力や問題解決へ導く能力が問われます。

検定種別は以下の10区分に分類されており（2023年10月現在）、自分のレベルにあったものを選択して受験できます。

• 統計検定4級  
• 統計検定3級
• 統計検定2級
• 統計検定準1級
• 統計検定1級
• 統計検定 統計調査士
• 統計検定 専門統計調査士
• DS基礎
• DS発展
• DSエキスパート

難易度が一番低いのは「統計検定4級」で、主にデータと表やグラフ、確率などの基礎知識や統計活用力に関する設問が出題されます。試験はCBT方式（Computer Based Testing）で実施され、試験会場へは電卓を持ち込むことができます。

Python3エンジニア認定基礎試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語Pythonの基礎的な文法や使い方を認定する民間資格です。PythonはAIや機械学習、ディープラーニングに優れたライブラリを持っており、世界中で人気があります。

試験の内容は文法基礎で、具体的には制御構造やモジュール、入出力、クラス、標準ライブラリなどについてです。主教材としてオライリー・ジャパンの『Pythonチュートリアル』が指定されており、掲載されている内容と一般的な知識から出題されます。

合格率は例年75〜80%程度で、初心者でも比較的難易度は低くなっています。プログラミング学習の第一歩として学習を進めるとよいでしょう。

データベーススペシャリスト試験

データサイエンスはデータ分析を行うものであり、データベースを設計・操作・管理できる能力も必要です。このようなデータベースのスキルを証明する資格としておすすめなのが、データベーススペシャリスト試験です。

データベーススペシャリスト試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する国家資格です。情報処理技術者試験の高度区分に分類され、受験対象は「情報システムの企画・要件定義・開発・運用・保守への技術支援を行う者」となっているため、学習や取得の難易度は高めです。

データベーススペシャリスト試験の合格率は平均して17～18%程度。他の資格試験と比べても極端に低く、取得を目指すのであれば徹底した対策が求められます。

データサイエンスを学ぶうえでデータベース知識は欠かせないため、データベーススペシャリスト試験を目指して学習を進めることで、高いレベルの知識や技術が身に付くでしょう。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、PostgreSQLを基準としたオープンソースデータベース（OSS-DB）の知識とスキルを認定するベンダー資格試験です。

データベーススペシャリスト試験がデータベースに関する汎用的な知識や理論を問うのに対し、OSS-DB技術者認定資格は、実務レベルでの運用管理、トラブルシューティングなど、実際にデータベースを扱うための実践的なスキルを問うという違いがあります。OSS-DB技術者認定資格の取得に向けた学習をすることが、そのまま実務に直結するというわけです。

OSS-DB技術者認定資格にはGold/Silverの2種類があります。

• OSS-DB Gold:大規模データベースシステムの改善・運用管理・コンサルティングができる技術者向け
• OSS-DB Silver：データベースシステムの設計・開発・導入・運用ができる技術者

学習期間の目安はSilverで3ヶ月～半年、Goldでは半年～1年程度で、範囲の広さや難易度の高さがうかがえます。またおおよその合格率は、Silverで70%前後、Goldで60%前後と言われています。

OSS-DB資格を取得することで、現場レベルで役立つ即戦力のスキルを保有している証明になるでしょう。

海外でも使えるデータサイエンスの資格

ここでは、海外でも使えるデータサイエンスの資格についても見ていきましょう。

オラクルマスター

オラクルマスターは、日本オラクルが公式認定するベンダー資格であり、Oracle Databaseシリーズを適切に管理・運用できるスキルを証明できます。Oracle Databaseシリーズは世界規模で高いシェアを誇っているため、資格を取得することで世界で活躍できるデータサイエンティストを目指せるでしょう。

Oracle Database 19cに対応したオラクルマスター2019資格は、照明できるスキルに応じて5種類に分かれています。

※ORACLE MASTER Silver SQL 2019 資格を除く
参考：ORACLE MASTER Portal｜オラクル

海外でも活躍できるデータサイエンティストを目指すのであれば、「オラクルマスターSilver SQL 2019」の取得がおすすめです。SQLはデータサイエンティストに必ず必要なスキルであり、これを効率的に活用できるスキルが証明できれば、海外でも有利に働くでしょう。

Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、検索エンジン大手であるGoogleが認定するベンダー資格です。ビジネス要件としてデータ処理ワークロードを設計、構築、デプロイ、モニタリング、維持、保護する能力が評価される内容になっています。

具体的には、以下の内容が含まれます。

• データ処理システムの設計
• データの取り込みと処理
• データの保存
• 分析用データの準備と使用
• データワークロードの管理と自動化

Googleの持つ強大なビッグデータを適切に利活用できることを示せるProfessional Data Engineerは、取得できればデータサイエンティストとしての強みになるでしょう。

データサイエンスの資格を取得するメリット

ここでは、データサイエンスの資格を取得するメリットについて見ていきましょう。

 スキルの証明になる

データサイエンティスト資格だけに限った話ではありませんが、認定資格はスキルを客観的に証明するものです。したがって、専門性の高い資格を取得することによって、企業やクライアントなどに対し、適切に職務をこなせる能力を明示できるようになります。

企業への転職、昇進・昇給や独立などを考えた際に、専門性の高い資格を保持していることは強みになるでしょう。また資格を保有していることが自信につながり、モチベーションを維持しやすくなります。

知識・技術を習得できる

資格を取得するためには、それに関連するさまざまな知識や技術を習得する必要があります。このように高度な知識・技術を習得すること自体が、資格習得のメリットと言えるでしょう。

たとえばG検定の取得に向けて学習することで、ディープラーニングに関する体系的な知識を学べます。「AIが何となく流行っているから」という理由で学習しても、AIやディープラーニングの本質的な意味や役割を正しく理解できないかもしれません。しかし資格取得のための学習となれば、ビジネス領域においてどのようにAIを活用すべきかを自分事として捉えることになり、より深い知識や技術を習得できることが期待できます。

新たなコミュニティを築ける

データサイエンスの資格を取得することによって、新しい業務分野が開拓できたり、あるいはデータサイエンスに関連する人々との新たなネットワークが生まれ、これまでにない新たなコミュニティを築ける可能性があります。

資格取得に向けた学習や資格取得によって新しい人脈が広がれば、それは新たなビジネスチャンスやキャリアアップにも繋がるでしょう。苦労して手にする資格だからこそ、積極的に活用していきたいところです。

データサイエンスが学べるおすすめスクール

続いて、データサイエンスが学べるおすすめデータサイエンススクールを紹介します。

データラーニングスクール

データラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストに必要な知識を網羅的に学べることを強みとしたオンライン完結型のデータサイエンススクールです。
他のスクールとは違い、データサイエンティストの育成に特化しているため、これまで多くの未経験受講生がデータサイエンティスト転職を叶えてきました。

データサイエンティストは、学ぶことが多く簡単にスキルや知識を習得できる職種ではありません。そのため、学習に挫折する人もたくさんいます。
しかしデータラーニングスクールには、独⾃のオンラインコミュニティ「データランニングギルド」が用意されています。
第⼀線で活躍する先輩や、⼀緒に学ぶ同期の仲間と質問や交流ができるため、常にモチベーション高く勉強に取り組むことができるでしょう。

また『コーチング+グループメンタリングプラン』『コーチング+個別メンタリングプラン』は、厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付金制度の対象講座に認定されています。条件を満たすことで受講料の最大70%が教育訓練給付金としてハローワークから支給されるため、費用面が気になっていた人も、ぜひ受講を検討してみてはいかがでしょうか。

Aidemy

Aidemyは、オンラインAI学習サービス受講者数No.1を誇るオンライン学習サービス。

DX時代に必須となるAI（機械学習）やデータ分析にまつわるスキル・知識を網羅的に習得できるPython特化型の講座が魅力。全6つの講座の中から自分に合ったコースを選択できるため、目的に合わせて無駄なく学び進めていくことができるでしょう。

なお、受講コースに迷う場合は、無料のオンライン個別相談を利用することもできます。
AIやデータサイエンスについて理解を深めたり、キャリア相談もできます。Aidemyでの受講を考えている人はもちろん、データサイエンス職に興味がある人も、まずはオンライン個別相談で疑問や悩みを相談してみてはいかがでしょうか。

DMM WEBCAMP Pythonコース

DMM WEBCAMPの『Pythonコース』は、AIや機械学習にまつわる知識習得から特徴量作成・モデル構築・精度評価などの一連の技術習得を目標に掲げ、機械学習プログラムを開発することを目指すコースです。
実務に近い実践的なカリキュラムを用意しているため、現場で通用するスキルを身に付けられるでしょう。

また1人ではなかなか継続が難しい人も、週2回のメンタリング、いつでも質問できる「質問 | 課題レビューサポート」で、短期間のスキル習得を実現します。
さらに現役エンジニア講師が、一人ひとりの学びに合わせたマンツーマン体制で速戦力までの道のりをサポートしてくれます。
そのため、最後まで挫折することなく、社会から求められるデータサイエンティストへと成長していくことができるでしょう。

データサイエンティストを目指すなら資格獲得するのはおすすめ

データサイエンスは、データを分析し活用する未来志向の学問分野であり、リスキリングのための学習にも最適です。データサイエンティストを目指すのであれば、難易度の高い資格を取得することが近道に繋がるでしょう。
AIやプログラミング、統計学などの幅広い知識を習得し、未来へつながるキャリアを築きましょう。