データアナリストになるためにおすすめの資格は？資格試験の勉強方法や必要なスキルを解説
データアナリストを目指すうえで、どの資格が転職や年収アップに直結するのか判断に迷っている方は少なくありません。資格は必須ではありませんが、スキルを客観的に示せるため、案件選択や単価交渉を有利に進められます。
本記事では、統計分析・プログラミング・データベース管理など、実務で求められる主要な資格・難易度・学習方法・業務での活かし方まで詳しく解説します。
自分に合った資格選びと効率的な学習計画の立て方が明確になり、データアナリストとしてのキャリア形成に役立つ内容です。
目次
データアナリストの仕事内容
データアナリストは、企業が持つデータを分析して課題解決を支援する専門職です。大きくコンサル型とエンジニア型に分かれ、それぞれ求められるスキルや業務内容が異なります。
コンサル型の場合
コンサル型のデータアナリストは、企業が抱える経営課題をデータ分析によって解決する役割を担います。まずクライアントや自社の課題に対して仮説を立て、必要なデータを収集して分析を実施します。
分析結果から得られた知見をもとに、具体的な改善策や施策を提案することが主な業務です。求められるスキルは、論理的思考力・仮説構築力・統計学の知識に加え、提案力やコミュニケーション能力が重視されます。
マーケティングや業界に関する知識も必要です。コンサルティング会社やマーケティング支援企業に所属するケースが多く、経営層や現場担当者と密に連携しながら、データに基づく意思決定をサポートします。
分析だけでなく、結果をわかりやすく伝えて現場で活用できる形式に落とし込む力が求められる職種です。
エンジニア型の場合
エンジニア型のデータアナリストは、システムやプロダクトの改善を目的にデータ分析を行います。機械学習や統計解析などの高度な技術を用いてデータを処理し、分析結果を実際のシステム改善や機能開発に活かす役割です。
データ基盤の設計や構築、自動化スクリプトの開発にも携わります。求められるスキルは、PythonやR言語などのプログラミング能力・データベース管理システムの知識・機械学習に関する理解です。
IT企業やWeb系企業、ゲーム会社などに所属することが多く、開発チームと連携しながらプロダクトの品質向上に貢献します。
コンサル型と比べてエンジニアリング技術が重視され、SQLやクラウド環境への理解も必要です。データを活用した技術的な課題解決に強みを持つ職種です。
私たちテクニケーションでは、データ分析に関わる案件を豊富に扱っており、案件選択制で自分のキャリアビジョンに合ったプロジェクトを自由に選べます。
資格取得支援制度も充実しているため、実務経験を積みながら体系的な学習を進められる環境が整っています。また単価給与連動制によって、スキルアップが報酬に直結する仕組みも採用しています。
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データアナリストに向いている方
データアナリストには、複数の能力や特性が求められます。データ分析業務では、ビジネス課題の理解から技術的な実装まで幅広いスキルが必要となるためです。
まず論理的思考力が欠かせません。データから意味のある情報を導き出し、ビジネス上の意思決定につなげる力が求められます。次に、統計やデータサイエンスの知識を活用し、データの傾向やパターンを正確に読み取る能力が必要です。
さらにITへの理解も不可欠です。データベースやプログラミング、分析ツールを扱える技術力があれば、効率的な分析が可能になるでしょう。
加えてコミュニケーション力も求められます。分析結果をわかりやすく伝え、チームで協働しながらプロジェクトを進める場面が多いためです。
これらの特性を持つ方は、データアナリストとして活躍できる可能性が高いです。自身の強みと照らし合わせながら、キャリアの方向性を検討してみてはいかがでしょうか。
データアナリストになるには資格が必須？
データアナリストを目指すうえで、資格は必須ではありません。実務経験やスキルがあれば、資格を持たずに活躍する方も多くいます。
ただし資格は、自身のスキルを客観的に証明できる有効な手段です。データサイエンティスト協会が定めるスキルチェックリストや経済産業省のデジタルスキル標準など、業界全体で共通の指標が整備されつつあります。
こうした基準に沿った資格を取得することで、第三者にもわかりやすく能力を示せます。
特にSES業界では、資格が案件選択や単価交渉の際に強みです。クライアントは客観的な証明を重視するため、資格保有者は高単価案件に参加しやすくなります。
資格取得には学習コストが伴いますが、キャリアアップや収入向上を目指すなら前向きに検討する価値があります。市場価値を高める投資と考えることが大切です。
データアナリストを目指すうえで資格を取得するメリット
データアナリストを目指すうえで資格を取得することには、大きく分けて3つのメリットがあります。
まず専門知識を体系的に学べる点が挙げられます。統計学やデータベース、プログラミングなどの分野の知識を効率的に習得でき、実務では学びにくい理論的な内容も身につけられるでしょう。
次に案件選定での信頼性が高まる点です。資格は客観的なスキルの証明となり、転職活動を有利に進められます。また経験が浅い場合でも基本的な能力を示せるため、クライアントからの信頼も得やすくなります。
さらにキャリアチェンジ時の強みになる点も見逃せません。未経験からデータアナリストを目指す場合、資格があれば実績がなくても一定のスキルレベルを証明できます。給与交渉の材料としても活用できるため、年収アップにつながる可能性があるでしょう。
これらのメリットを理解することで、資格取得が自身のキャリア形成に有利であると実感でき、学習へのモチベーションも高まるはずです。
私たちテクニケーションでは、資格取得支援制度を整えており、試験費用や参考書の購入を補助しています。データ分析に関わる案件も豊富に扱っているため、実務経験を積みながら資格取得を目指せる環境です。
また単価給与連動制によって、スキルアップが報酬に直結する仕組みも採用しています。資格を活かしてデータ分析の実務経験を積みたい方、体系的な学習と年収アップを両立したい方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
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データアナリストになるためにおすすめの統計やデータ分析の資格
データアナリストを目指す方にとって、資格取得は体系的な知識習得とスキル証明の両面で有効です。ここでは代表的な6つの資格を紹介します。
統計検定
統計検定は日本統計学会が公式に認定する全国統一試験で、データに基づいた科学的な問題解決能力を評価する資格です。4級から1級まで段階的にレベルが設定されており、自分の実力に合わせて受験できます。
2級は大学基礎課程レベルで、データ分析の基本的な統計力を証明でき、データアナリストを目指す方の登竜門として位置づけられました。
またデータサイエンス基礎やデータサイエンス発展などの実践的な試験区分もあり、表計算ソフトを使った分析実践や統計的問題解決力が問われます。
統計の理論的な知識を体系的に学びたい方や、データサイエンティストへのステップとして基礎を固めたい方に適しています。
G検定
G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを測る検定試験です。
ディープラーニングの基礎知識を必要とし、事業活用する能力が問われるジェネラリスト向けの資格として設計されました。試験は120分で実施され、問題数は開催回により変動しますが直近では160問程度が出題されています。
オンライン形式のため自宅での受験が可能です。試験範囲はAI・機械学習・ディープラーニングの技術から法律・倫理まで広範囲におよび、幅広い知識が求められます。
AIをビジネスに活用したい方やDX推進を担当する方に適しており、データ分析の文脈でAI技術を理解したい方におすすめです。
E資格
E資格は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するエンジニア向けの資格で、ディープラーニングの理論を理解し適切な手法で実装する能力を認定します。受験にはJDLA認定プログラムの修了が必須条件です。
試験は120分で100問程度が出題され、応用数学・機械学習・深層学習・開発環境の4分野から構成されています。数式レベルでの深い理解と実装能力が求められるため、しっかりとした準備が必要です。
G検定がビジネス活用側の知識を問うのに対し、E資格は技術実装側のスキルを証明できます。AIエンジニアや機械学習の実装を担当したい方に合う資格です。
ビジネス統計スペシャリスト
ビジネス統計スペシャリストは株式会社オデッセイコミュニケーションズが主催する、Excelを使ったデータ分析技能を評価する民間資格です。
エクセル分析一般と呼ばれる基礎レベルとエクセル分析上級の2段階があり、実務で即活用できる実践的なスキルが問われます。
試験では統計知識を問う選択問題に加え、実際にExcelを操作する実技問題が出題されるため、理論と実践の両面から能力を測定できる試験です。
統計検定が理論重視であるのに対し、本資格はExcelでの実務応用に重点を置いているため、ビジネス現場でデータ分析を行う方に適しています。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Python 3 エンジニア認定データ分析試験は一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う資格試験です。
試験は40問の選択問題で構成され、60分のCBT方式で実施され、正答率70%以上で合格です。
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、NumPy・pandas・Matplotlib・scikit-learnなどの実務で頻繁に使用されるライブラリの知識が問われます。
基礎試験よりも難易度は高く設定されていますが、Pythonでのデータ分析や機械学習の基礎を体系的に学びたい方にぴったりです。実務でPythonを使ったデータ分析を行いたい方におすすめの資格です。
データ分析実務スキル検定CBAS
データ分析実務スキル検定CBASは株式会社データミックスが運営する、ビジネス現場で求められる実践的なデータ分析スキルを評価する資格試験です。
プロジェクトマネージャー級とシチズン・データサイエンティスト級の2種類があり、PM級ではExcel・SQL・Python・Rの基本技術に加え統計・機械学習の考え方が問われ、Citizen級ではExcelを使った表データの集計・加工・分析スキルが評価されます。
試験はCBT方式で実施され、PM級は90分、Citizen級は80分です。PM級は一般ビジネスパーソンにはやや難易度が高いとされる一方、Citizen級は日常的にExcelを使う方には取り組みやすい内容です。DX推進やデータ活用を担当する方に適しています。
データアナリストになるためにおすすめのIT資格
データアナリストとして活躍するには、データ分析スキルに加えて、ITシステム全体を理解する力が求められます。データベースの仕組みやシステム構造を把握することで、より質の高い分析業務が可能になるでしょう。ここでは、データアナリストに役立つIT資格を紹介します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、ITエンジニアとしての基礎知識を体系的に身につけられる国家資格です。情報処理推進機構が実施しており、システム開発やネットワーク、データベースなど幅広い分野を学べます。
データアナリストにとって、データがどのように保管され処理されるかを理解する土台となる知識が得られます。試験は多肢選択式で、科目A試験が90分、科目B試験が100分の構成です。
プログラミングやアルゴリズムの基礎も含まれるため、データ処理の仕組みを深く理解できます。IT全般の基礎力を証明できる資格として、データ分析業務の信頼性を高める第一歩です。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位資格として位置づけられる国家資格です。技術から管理、経営まで幅広い知識と応用力が問われ、高度IT人材としての方向性を確立できます。
データアナリストにとって、システム全体の設計や要件定義を理解する力は、分析結果を実際のシステム改善に活かす際に役立ちます。
試験は午前150分の多肢選択式と午後150分の記述式で構成され、より実践的な思考力が求められます。データベース設計やシステム開発の知識を深めることで、エンジニアとの連携もスムーズになり、分析業務の幅が広がります。
応用的なIT知識を証明できる資格として、キャリアアップに有効です。
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、データベース管理の専門知識を証明する高度な国家資格です。情報処理推進機構が実施しており、膨大なデータ群を管理し、高性能なデータベースシステムを構築する技術が求められます。
データアナリストにとって、データの保管方法を理解することは、分析効率を大幅に向上させる要素です。試験は4つの区分にわかれ、多肢選択式と記述式で出題されます。
データ資源の企画から運用・保守まで幅広い知識が問われるため、実務に直結するスキルが身につきます。データベースの専門性を高めることで、より高度な分析業務に対応でき、市場価値の向上につながるでしょう。
OSS-DB技術者認定資格
OSS-DB技術者認定資格は、オープンソースデータベースPostgreSQLの技術力を認定する資格です。世界で導入件数が増加しているPostgreSQLに関する知識とスキルを、中立的な立場で評価します。
データアナリストにとって、特定ベンダーに依存しない汎用的なデータベース技術を習得できる点が魅力です。さまざまなリレーショナルデータベースを適切に取り扱う力が身につくため、多様な環境での分析業務に対応が可能です。
オープンソースデータベースの知識は、コスト効率の高いシステム構築にも貢献し、企業からの評価も高まります。実務で活用できる技術を証明する資格として、データ分析基盤の構築や運用に役立つスキルが得られます。
オラクルマスター
オラクルマスターは、Oracle Databaseの管理スキルを証明するベンダー資格です。29万人を超えるエンジニアが取得しており、データベース技術者としての確かな実力を示せます。
データアナリストにとって、企業システムで広く採用されているOracle Databaseの知識は、実務での分析作業を円滑に進める基盤です。
データベースの構造や管理方法を理解することで、大規模データの取り扱いができます。Oracle Database 23ai対応資格など技術にも対応しており、常に新しいスキルを習得できる点も魅力です。
データベース管理の専門性を高めることで、分析業務の質の向上につながるでしょう。
データアナリスト関連の資格試験の勉強方法
資格試験の勉強は、公式テキストと模擬試験を組み合わせる方法が効果的です。統計検定やG検定、Pythonエンジニア認定データ分析試験など、試験範囲が広いため、体系的な学習と実践演習の両立が求められます。
まず公式サイトや推奨テキストで基礎知識を習得しながら、無料のWeb学習サイトやオンライン動画講座を活用すると理解を深めることが可能です。並行して過去問や模擬試験に取り組み、苦手分野を特定して重点的に復習を行います。
独学の場合は1日1〜2時間を目安に進めると無理なく継続できます。通勤時間や休憩時間などスキマ時間を活用すれば、業務との両立も可能です。一方、体系的な指導を希望する方には、講座受講で短期間での習得を目指す選択肢もあります。
試験日から逆算して学習計画を立て、週単位で進捗を確認することで、着実に合格へ近づけます。
私たちテクニケーションでは、資格取得支援制度を整えており、スキルアップを目指すエンジニアを後押ししています。業務と学習の両立に不安がある方も、ベテランエンジニアによるサポートを受けながら進められる環境です。
また単価給与連動制により、資格取得後のスキルアップが報酬へ直結します。早く動くほど、年収アップの可能性は広がるでしょう。資格を活かして次のステップへ進みたい方は、私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
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データアナリストに必要なスキル
データアナリストとして実務で成果を出すには、データベースやIT、統計など複数の分野にわたるスキルが求められます。資格取得で得た知識を実際の業務に活かすには、各スキルがどのように連携するかを理解することが重要です。
データベースの知識
データアナリストにとってデータベースの知識は、業務の土台となる必須スキルです。実務では膨大なデータから必要な情報を正確に取り出す作業が日常的に発生するため、SQLを使ったデータ抽出や集計の技術が欠かせません。
例えば売上データから特定の期間の傾向を調べる際、複数のデータを正しく組み合わせたり、必要な期間だけを取り出したりする技術がなければ正確な分析結果を導き出せません。
またデータベースの構造を理解していれば、どのテーブルにどのような情報が格納されているかを把握でき、効率的にデータを扱えます。
リレーショナルデータベース（表形式でデータを管理する仕組み）の仕組みや正規化の概念を学ぶことで、データの整合性を保ちながら分析を進められるでしょう。
データ分析のスキル
データ分析のスキルは、収集したデータから価値ある発見をするための能力です。単にデータを眺めるだけでなく、ビジネス課題に対してどのような切り口で分析すべきかを判断する力が求められます。
実務では売上低下の原因を探る際、時系列での変化や顧客セグメント別の傾向・商品カテゴリごとの比較など、複数の視点から検証を行います。
ExcelやPythonなどのツールを使いこなし、データの前処理から可視化、レポート作成までを一貫して行える技術が必要です。またデータクレンジングの技術も重要で、欠損値や異常値への対処方法を知っていれば、分析精度を高められます。
統計のスキル
統計のスキルは、データに基づいて正しい結論を出すための科学的な方法です。平均値や中央値などの基本的な記述統計から、相関分析や回帰分析などの推測統計まで、幅広い知識が実務で活用されます。
例えば新商品の売上予測を行う際、過去データとの相関関係を統計的に検証することで、根拠のある予測が可能です。また統計的仮説検定を理解していれば、施策の効果を測る際に、データのばらつきを考えた正確な判断ができます。
分散や標準偏差の概念を把握していれば、データの信頼性を評価する際にも役立ちます。統計学の知識は資格試験でも問われますが、実務での活用方法を意識して学ぶことが重要です。
IT関連のスキル
IT関連のスキルは、データ分析を効率的に進めるための技術基盤です。クラウド環境でのデータ処理やAPIを通じたデータ取得、バージョン管理システムの活用など、現代のデータ分析業務では幅広いIT知識が必要です。
実務ではAWSやGCPなどのクラウドサービス上でデータを扱う機会が増えており、基本的な操作方法を理解していれば業務の幅が広がります。またPythonのライブラリを活用した自動化スクリプトの作成により、定型的な分析作業の効率化も図れるでしょう。
さらにGitを使ったコード管理ができれば、チームでの協業もスムーズに進められます。IT技術の進化は速いため、継続的な学習姿勢が求められる分野です。
コミュニケーションスキル
データアナリストにとってコミュニケーションスキルは、分析結果を実際の成果につなげるために必要な能力です。どれだけ高度な分析を行っても、その内容を関係者に正しく伝えられなければ、ビジネスの意思決定に活かせません。
実務では経営層や営業部門など、データに詳しくない相手に対して分析結果の説明を求められる機会が多くあります。専門用語を避けて平易な言葉で説明したり、グラフや図を使って視覚的にわかりやすく伝えたりする工夫が求められます。
また分析の依頼を受ける際には、相手が本当に知りたいことを正確に理解するヒアリング力も欠かせません。データ分析の技術だけでなく、人と対話して協力関係を築く力があれば、組織全体の課題解決に貢献できるでしょう。
私たちテクニケーションでは、案件選択制により、データ分析に関わる案件を含め、自分が伸ばしたいスキル領域を選んで実務経験を積めます。
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データアナリストにキャリアチェンジする方法
データアナリストへのキャリアチェンジは、現職で培ったスキルを起点に段階的に進めることで実現できます。まず重要なのは、業務で扱うデータや分析業務に積極的に関わり、SQLやExcelなどの基礎スキルを磨くことです。
経済産業省が策定したデジタルスキル標準では、データサイエンティストやデータエンジニアに必要なスキルが体系的に示されています。この指針を参考に、PythonやRなどの分析ツールの学習を進めましょう。
転職活動では資格取得とポートフォリオ作成が武器です。統計検定やG検定などの資格は、データ分析の基礎知識を証明する有力な材料となります。また実務経験が浅い段階でも、Kaggleなどのプラットフォームで分析実績を積み重ね、GitHubで公開することで技術力をアピールできます。
現職での実績を整理し、どのようなデータをどう活用したかを具体的に説明できる準備も欠かせません。段階的な学習と実践を重ねることで、データアナリストへの転身は現実的な目標です。
資格を取得してデータアナリストとして活躍しよう
資格取得で身につけた知識やスキルは、正当に評価される環境でこそ活かせます。私たちテクニケーションは、データアナリストとして成長したい方を全力でサポートするSES企業です。
会社間の案件単価をエンジニアに開示し、単価給与連動制を採用しているため、実力のある方ほど高収入を得られる仕組みが整っています。さらに案件選択制により、自身のスキルや目指したい方向に合ったプロジェクトを選べるでしょう。
またチーム制を導入しており、ベテランエンジニアからサポートを受けながら業務に取り組めます。資格取得支援制度も備え、学びを実践につなげられる環境です。経験を積みながらリーダーを狙うことも可能です。
納得感を持って働ける環境を探している方は、まずは私たちテクニケーションの無料相談をご活用ください。専門アドバイザーが、あなたに合った働き方や案件をご提案します。
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