データ分析に役立つおすすめ資格5選！取得に必要なスキルや知識についても解説

データ分析に役立つおすすめ資格5選

はじめに、データ分析に役立つおすすめの資格を厳選してご紹介します。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、情報処理技術者試験の一種で、ITに関する基本的な知識とスキルを習得するための国家試験です。情報処理推進機構（IPA）が主催しており、システムエンジニアやプログラマーなどIT分野でのキャリアを目指す方にとって、エントリーレベルの資格として位置付けられています。

ITの基礎知識に加えて、データベース、ネットワーク、セキュリティ、プログラミングなど幅広い分野を網羅しており、IT全般の基礎を理解し、知見を深めたい人におすすめです。

試験に合格することで情報処理技術者としての基礎的な能力が証明されるため、データ分析だけでなく、IT職に関する就職活動やキャリアアップとしても有利に働くでしょう。
参考：情報処理技術者試験｜IPA

統計検定

統計検定は、統計学の知識や活用能力を評価するための民間資格で、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施しています。

統計の基礎から高度な専門知識までを網羅しており、4級から1級までのレベルに加え、統計調査士やデータサイエンスに特化した区分に分かれているのが特徴です。

初学者や学生におすすめなのは4級で、統計の基礎的な用語や概念を理解するレベルになっています。3級はデータの読み取りや基本的な分析手法の理解が問われ、2級ではさらに深い統計手法の実践的な知識が、1級は高度な統計解析能力が必要です。また統計調査士や専門統計調査士では、実際の調査設計やデータ解析の応用能力が評価されます。

これらの資格を取得することで、統計の基礎から応用まで体系的に学び、実務に活かせるスキルを証明できるでしょう。
参考：統計検定｜一般財団法人 統計質保証推進協会 

G検定

G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する民間資格で、AIやディープラーニングに関する基礎的な知識を問うものです。AI技術の理解とその活用を促進するため、AIやディープラーニングの基礎知識を持つジェネラリストの育成を目的としています。

ディープラーニングの基本概念、応用事例、倫理的な問題、技術の歴史や社会的影響など、幅広い知識が求められ、AI関連の資格としては入門的な位置づけとなっています。ディープラーニングを活用する現場において、適切な技術選定やプロジェクトの推進に役立つ知識を証明できるため、ビジネスにAIを取り入れたいと考えている方に特におすすめの資格です。

なお、JDLAはG検定のほかに、E資格（エンジニア資格）も主催しています。G検定がAIやディープラーニングの基礎知識を持つジェネラリストの育成を目的としているのに対し、E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けの試験です。どちらの資格も、AI分野でのキャリアアップに役立つでしょう。
参考：G検定｜JDLA

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エンジニア育成推進協会が主催する民間資格で、データ分析に特化したPythonスキルを評価するものです。プログラミング経験が浅い人でもチャレンジしやすく、独学やオンライン学習でも対策ができます。

試験内容には、Pythonの基本文法から始まり、数学の基礎、NumpyやPandasといった主要なライブラリの使い方、統計的なデータ分析手法などが含まれています。

Pythonを用いたデータの処理や分析の技術を習得したことを証明できるため、データサイエンティストやデータアナリストを目指す人におすすめです。
参考：Python3エンジニア認定データ分析試験｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会

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、情報処理技術者試験の一つで、データベースの設計、運用、管理に関する高度な知識と技能を評価する国家試験です。情報処理推進機構（IPA）が主催しており、データベースの専門知識を持つ人材の育成を目的としています。

データベースに関する深い理解と実務経験が求められ、リレーショナルデータベースの理論、データベース設計、SQLの高度な利用、データベース管理システム（DBMS）の構成と運用、セキュリティ対策などが出題範囲となっています。高度試験に分類される難易度の高い資格なので、しっかりと準備と対策をしてから臨みましょう。

資格を取得することで、データベースエンジニアやシステムアーキテクトとしての信頼性を高め、キャリアの幅を広げることができるでしょう。
参考：データベーススペシャリスト試験｜IPA

データ分析資格の取得に必要なスキルや知識

ここでは、データ分析資格の取得に必要なスキルや知識について見ていきましょう。

プログラミングとデータベースの知識

データ分析にはデータの収集、処理、分析、可視化まで一連のプロセスが求められることから、データ分析資格の取得において、プログラミングとデータベースの知識は不可欠です。

PythonやRといったプログラミング言語のスキルは、データの前処理や分析、機械学習モデルの実装などに広く活用されます。特にPythonはデータ分析に強力なライブラリ（Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnなど）が豊富で、これらを使いこなすことで効率的なデータ処理と高度な分析が可能になります。

SQLを用いてデータベースから必要なデータを抽出し、クエリを最適化するスキルも、データ分析の初期段階で必須です。データベース管理システム（DBMS）の基礎的な理解やデータの正規化、インデックスの活用など、効率的なデータ処理を支える技術などを習得することで、データ分析のプロセス全体をスムーズに進めることができ、資格取得にも大いに役立つでしょう。

統計学と機械学習の基礎

データ分析資格の取得において、統計学と機械学習の基礎も欠かせない知識です。

統計学はデータ分析の土台となる学問で、データの特徴を理解し、適切な手法で解析するために必要なスキルです。確率分布、回帰分析、仮説検定などの基本的な統計手法を理解することで、データから有用なインサイトを引き出せます。また統計的な理解が深まることによって、データの偏りや外れ値の検出、因果関係の評価など、データを正しく解釈できるようになります。

機械学習は、データからパターンを学習し、予測や分類を行う技術です。機械学習の基礎として、回帰や分類、クラスタリングなどのアルゴリズムを学ぶことが求められます。これらのアルゴリズムの適用方法や、モデルの評価指標（予測精度、再現率、F値など）についての理解が深まると、データからより高度な分析を行うことが可能になるでしょう。

データの可視化とビジネス応用力

データ分析資格の取得においては、データの可視化とビジネス応用力も非常に重要なスキルと言えるでしょう。

データの可視化とは、グラフやチャート、ダッシュボードなどを活用して、複雑なデータを視覚的に分かりやすく表現する手法です。データを可視化することで、傾向やパターンを迅速に把握できるようになり、ビジネスの現場において重要な意思決定に役立てられます。

またデータ分析結果を単に提示するだけでなく、ビジネス課題を解決するための具体的なアクションにつなげる力も必要です。例えば売上向上やコスト削減、顧客満足度の向上など、企業の目標に直結する提案を行うことにより、データの価値を最大限に引き出せるようになるでしょう。

まとめ

データ分析資格にはさまざまな種類があるので、自信の目指すキャリアプランに応じたものを選ぶことが大切です。資格の取得にはプログラミングとデータベースの知識、統計学と機械学習の基礎、そしてデータの可視化とビジネス応用力が必要になるため、これらのスキルをバランスよく習得することを心がけましょう。