データサイエンティストにおすすめの国家資格｜取得メリットや難易度、順番も解説
データサイエンティストとして日々の業務に取り組むなかで、資格の必要性やキャリアへの活かし方に疑問を感じたことはないでしょうか。
高度なスキルを持つプロフェッショナルだからこそ、スキルを見える化できる国家資格は大きな武器になります。
本記事では、データサイエンティストにおすすめの国家資格や資格の取得メリット、難易度、取得順をわかりやすく解説します。
目次
データサイエンティストとは
データサイエンティストとは、大量のデータを活用して課題解決や意思決定を支援する専門職です。単にデータを集計するだけでなく、統計学や機械学習、ビジネス理解を組みあわせて価値ある示唆（インサイト）を導き出すことが主な役割となります。
企業が抱える課題を的確に把握するビジネス的視点と、数値や構造を読み解く数学的センス、そして分析を実現するためのプログラミングスキルが求められます。PythonやR、SQLなどの言語を用い、AIモデルの構築まで担うこともあり、活躍の場はIT業界に限られません。
製造や金融、医療、小売、エンタメなどあらゆる分野でデータに基づく判断が求められており、企業規模を問わずデータサイエンティストへのニーズは年々高まっています。
こうした背景から、データサイエンティストは21世紀で大変魅力的な職業とも評される存在です。先端技術を駆使して事業戦略に関わる機会も多く、とてもやりがいのある仕事です。
データサイエンティストの仕事内容
データを分析すると一口にいっても、実際にデータサイエンティストが担う業務内容は大変多岐にわたります。ただ数字を処理する職種ではなく、ビジネス課題の解決に向けて戦略的に動くポジションです。データサイエンティストの仕事は、以下のようなステップに分かれます。
まず行うのは、課題の定義です。経営陣や業務担当者とのヒアリングを通じて、分析すべき内容や成功とみなす状態の明確化です。さらに、社内外に点在する膨大なデータを収集統合し、分析可能な状態に加工します。
次に、分析フェーズでは統計的手法や機械学習アルゴリズムを用いて、データの構造や相関関係、傾向を可視化します。PythonやR、SQLなどのプログラミング言語に加え、BIツール（Tableau、Power BIなど）やクラウド基盤（GCP、AWS）なども扱うことが一般的です。分析結果を経営判断や業務改善に結び付けるために、プレゼン資料やレポートにまとめ、関係者へ報告提案を行います。
単なる技術者ではなく、ビジネス視点を持ったデータの翻訳者としての立ち回りが重要です。したがって、テクニカルスキルだけでなく、論理的思考力や課題解決力、対人コミュニケーション力も欠かせません。業務を通じて得られるスキルの幅広さも、データサイエンティストの大きな魅力です。
データサイエンティストの年収の目安
データサイエンティストは高度なスキルが求められる職種であり、その希少性の高さから年収相場もほかのIT職種と比べて高水準にあります。
20代でも5,000,000円前後、30代になると6,000,000円〜8,000,000円台を目指せるケースも珍しくありません。経験や専門性によっては、10,000,000円を超える待遇を提示されることもあります。
ただし、年収の差はスキルの見える化ができているかどうかで大きく分かれます。機械学習や統計の実務経験に加え、国家資格などで知識と実力を客観的に証明できると、単価交渉や昇給時のアピール材料となり収入アップにもつながるでしょう。
論理的思考や業務改善提案の力を持ちあわせたデータサイエンティストは、企業にとって代えの効かない存在となりやすく、継続的に高単価のポジションを任されやすくなります。
将来的なキャリアや収入を見据えるうえで、資格取得は有力な武器となるでしょう。データサイエンティストとして年収を着実に上げたい方は、働く環境も見直してみましょう。
テクニケーションでは、案件単価と報酬が連動する単価給与連動制を採用しています。単価に応じて得られる報酬が決まるため、実力のあるエンジニアほど高収入になる仕組みです。
さらに、報酬の根拠となる会社間の単価もエンジニアに開示しています。納得感のある働き方ができるうえ、案件選択制により希望に合った案件を自身で自由に選べるため、専門性を活かしたキャリアアップやスキルアップが可能です。
自身が得意とする分野や成長したい分野に専念できるため、やりがいを持って仕事に取り組むことができます。
経験を重ねれば案件のリーダーも目指せる環境もあり、実務を行いながらマネジメント経験を積め自身のキャリアの幅も広げられるでしょう。
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データサイエンティストが国家資格を取得するメリット
データ分析のスキルは日々の業務で培われていきますが、第三者からの評価を得るには証明が必要です。国家資格は証明の手段のひとつとして大変有効であり、スキルや知識を可視化し、企業や顧客からの信頼を高める武器になります。
本章では、国家資格の取得で得られる主なメリットを4つに分けてご紹介します。
企業からの信頼性がアップする
資格の有無は、オファーやアサインの場面での判断基準のひとつです。
国家資格は信頼性が高く、取得者は体系的に知識を習得しており、業界標準の知識を備えていると評価されます。未経験分野へのキャリアチェンジや、クライアント先との面談時には資格が名刺代わりになり、印象を大きく左右します。
自分のスキルを裏付ける根拠として、国家資格は大きな効果を発揮するでしょう。
業務に役立つ
国家資格の学習では、理論だけでなく現場で応用できる知識や技術も身につきます。
基本情報技術者試験ではアルゴリズムやデータベース設計、セキュリティ知識が体系的に学べ、データ分析業務と密接に関わる内容が多数含まれています。応用情報技術者やデータベーススペシャリストなどの上位資格では、実務レベルに即した設計や運用のノウハウが必要です。
これらの知識は、日常業務の精度向上や品質管理にも大きく貢献するでしょう。
キャリアアップに有利になる
国家資格は、昇進や役職登用の条件として評価されるケースが多くあります。
特にSES企業や大手クライアント先では、保有資格が評価基準に組み込まれている場合もあるため、取得しておくことでキャリアの選択肢が広がるでしょう。資格を通じて得た知識や視野が、チームリーダーやマネージャーとしての視点につながることもあります。
技術だけでなく、問題解決力や業務全体の把握力が評価されやすくなり、キャリアの上流工程にも進みやすくなるでしょう。
転職に有利になる
転職活動では、限られた情報のなかでオファーすべき人物かどうかが判断されます。国家資格はオファーの判断材料として大きな効果を持ち、実務経験だけでは伝えきれない専門性や継続力をアピールする手段です。
資格と実務スキルの両方を持ち合わせた人材は、書類選考や一次面接で高く評価されやすく、より希望に近い企業や案件と出会いやすくなるでしょう。職務経歴書やプロフィールに記載する資格欄が信頼の証明として機能し、転職成功率を引き上げてくれます。
国家資格を武器にキャリアアップを目指すなら、スキルを十分に活かせる環境が整っているSES企業を選びましょう。
テクニケーションでは、資格取得支援制度により受験費用の補助や参考書代の支給などスキルアップも後押ししています。
希望のキャリアに合った案件を自分で選べる案件選択制により、学んだスキルを現場で活かすチャンスが広がります。
さらに、経験に応じて案件リーダーに抜擢されるチャンスもあり、チーム制で先輩からのサポートを受けながら着実にステップアップが可能です。
単価や還元率も会社間の単価をエンジニアに開示しているため、納得のいく待遇で働けます。
まずはカジュアル面談で、あなたの成長戦略を一緒に考えてみませんか？
データサイエンティストにおすすめの国家資格
国家資格と一口にいっても、資格の種類やレベルはさまざまです。取得すべき資格を迷ってしまう方も少なくないのではないでしょうか。
本章では、データサイエンティストに特におすすめできる国家資格を4つピックアップし、各々の特徴や取得メリットをわかりやすく紹介します。自分のスキルや目的に合った資格を見つけてみましょう
ITパスポート試験
ITパスポート試験は、情報処理技術者試験のなかでも初級者向けに位置付けられている国家資格です。
ITに関する基礎知識だけでなく、経営や財務、法務などの分野も含まれており、ビジネスパーソン全般に役立つ内容が特徴です。データサイエンティストにとっても、情報セキュリティやITリテラシーの理解は重要な基礎になります。
特に、非エンジニアからデータ職にキャリアチェンジする方や、業界初心者には定番のスタート地点といえます。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、ITパスポートよりも一段階上のレベル2にあたる国家資格で、より技術的な内容が問われます。
試験では、アルゴリズムやプログラミング、ネットワーク、データベースのような基礎知識が幅広く出題されます。Pythonなどのコードに日常的に触れるデータサイエンティストにとって、この資格は基本のITスキルを保有している証明です。
業務と並行して学習するには少し負荷がかかりますが、スキルを網羅的に確認したい方におすすめです。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、情報処理技術者試験のなかでレベル3に位置づけられる中上級者向けの資格です。
基本情報の内容に加え、システム設計やプロジェクトマネジメント、業務改善のような応用的な視点が必要とされます。データサイエンティストが業務全体を俯瞰して動くためには、上流工程の知識が欠かせません。
キャリアアップを視野に入れている方や、チームリーダーを目指す方にとっては、大変有効な資格となるでしょう。
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レベル4に分類される上級者向けの国家資格です。
データベースの設計や構築、運用、保守のような業務に必要なスキルが問われ、特に企業内の基幹システムやビッグデータ環境を扱う際に力を発揮します。データの収集や前処理を担うデータサイエンティストにとって、効率的なデータベース設計やクエリの適切化は業務効率を左右する重要なスキルです。
難易度は高いですが、習得すれば現場で一目置かれる存在になれるでしょう。
データサイエンティストにおすすめの国家資格の難易度
資格取得を目指すうえで気になるのが、試験の難易度です。難しすぎたら挫折するのではないかと不安を感じている方も少なくないでしょう。
本章では、4つの国家資格各々の難易度と、挑戦にあたっての心構えを紹介します。自分のレベルにあった資格からチャレンジできるよう、参考にしてください。
ITパスポート試験の難易度
ITパスポートは国家資格のなかでもやさしい部類に入り、合格率は50％前後です。
IT未経験者や新卒社員も多く受験するため、学習のハードルは低く、独学でも十分に合格可能でしょう。出題範囲が広いため、学習計画を立てて効率よく進めることが重要ですが、ITリテラシーを身に付ける入口として適正な資格です。
基本情報技術者試験の難易度
基本情報技術者試験の合格率は20〜30％台です。IT系国家資格の登竜門とはいえ、決して簡単ではありません。
午前と午後の2部構成で出題され、アルゴリズムやプログラミング知識に加えて、記述式の問題も含まれます。情報処理の体系的な理解が求められるため、過去問演習を繰り返す学習スタイルが効果的です。基礎力の定着と応用力の育成を両立できる資格として、評価も高いです。
応用情報技術者試験の難易度
応用情報は中上級レベルに位置づけられる資格で、合格率は20％前後です。
午前と午後の2部構成で出題され、午前問題は基本情報技術者試験と似た構成です。午後問題では業務分析やリスク管理、ネットワーク設計など実践的な知識が問われます。ITエンジニアとして数年の経験があることが前提とされるレベルであり、難易度は一段と高くなります。
合格には長期的な学習計画と、現場経験に基づいた理解が欠かせません。
データベーススペシャリスト試験の難易度
データベーススペシャリストは高難度試験に分類され、合格率は毎年15％前後と大変低い水準です。SQLの理解はもちろん、論理設計やパフォーマンスチューニング、セキュリティなど広範な知識が求められます。
午後II試験では長文読解＋論述式問題が出題されるため、文章力や論理構成力も必要になります。
業務でDBに関わっている方でも、十分な準備をしなければ合格は難しい試験です。資格の難易度に不安を感じても、ひとりで悩まず、学習を支援してくれる環境を活用しましょう。
テクニケーションでは、資格取得支援制度を導入しており、試験対策や教材費の補助を通じて学びを後押ししています。
また、自身で案件を選択できる案件選択制により、知識を活かせる案件を選択することで資格取得後すぐに現場でスキルを実践に移すことも可能です。得意分野や将来性を見据えた分野に専念できるため、やりがいをもって仕事に取り組むことができます。
さらに、チーム制により先輩エンジニアからのフォローも受けられるため、安心感を持ってスキルアップに挑戦できます。経験が浅い案件でもチームでプロジェクトを進行するため、スキルアップやスキルチェンジを諦めず、可能性を拡げられるでしょう。
難易度にとらわれず、自分のペースで成長を目指したい方は、ぜひカジュアル面談でお話しを聞かせてください。
データサイエンティストにおすすめの国家資格の取得順番
どの資格から取得すればよいかわからない、あるいは上級資格には手が届かないと感じている方にとって、資格取得の順番は重要なポイントです。無理のない順番でステップアップしていくことで、スキルの土台を着実に固めることができます。
まずはじめに取り組みたいのがITパスポート試験です。
ITパスポート試験はIT未経験者でも取り組みやすい構成で、基礎的なIT知識や業務理解の土台を築けます。データ分析の実務に必要な専門性は問われませんが、情報リテラシーやセキュリティ、業務プロセスなどを体系的に学ぶことで、その後の学習にもスムーズに移行できます。
次のステップは基本情報技術者試験です。
アルゴリズムやプログラミング、ネットワークなど、データサイエンティストとして押さえておきたいITの基礎スキルを網羅的に学べる国家資格です。データをどのように処理し、どのように分析につなげるかなどの視点が身に付きます。
そのうえで挑戦したいのが応用情報技術者試験です。
より実務に即した内容で、プロジェクトマネジメントや要件定義、リスク管理など、上流工程で必要な知識を学ぶことができます。
応用情報技術者試験の資格を通じて、データ分析を技術として扱うだけでなく、ビジネス全体のなかでどう価値を生むかなどの視点も育まれます。
ラストに位置づけられる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データベースの設計や構築、適切化などの高度な内容を問うため、すでにある程度の実務経験や設計思考があることが前提となります。今までの資格で得た知識や現場での経験が、試験に挑むための基礎となります。
この順番が適している理由は、単に難易度順ではなく、理解の積み重ねが無理なく行える構造になっているからです。データベーススペシャリストの内容は基本情報の理解が前提になります。応用情報の内容は、ビジネスの基礎理解（ITパスポート）と技術基盤（基本情報）の両方があってこそ、実感をもって学べるようになります。
資格ごとの知識が相互的につながっていくことで、資格を取るための勉強から仕事で使える知識の習得へと視点が自然に変化していくはずです。無理なく計画的に進めていくことで、モチベーションも維持しやすく、よりしっかりとしたスキルアップにつながります。
データサイエンティストにおすすめの民間資格
国家資格に加え、より実務寄りの内容が学べる民間資格も、データサイエンティストにとって有益な資格です。本章では注目度の高い3つの資格を紹介し、各々の特徴とメリットを解説します。
データサイエンティスト検定（DS検定）
一般社団法人データサイエンティスト協会が実施するDS検定は、統計学や機械学習、データ可視化、ビジネス理解など、データサイエンティストに必要な知識を幅広く網羅した試験です。
基礎とリテラシーの2区分があり、初心者から中級者まで幅広く対応しています。企業側の評価も高く、スキルの可視化と対外的アピールの両面に有効です。
業務に直結する知識を実践形式で問われるため、学んだ内容をすぐ現場で活かせる点も魅力です。
データサイエンス数学ストラテジスト
数学が苦手な方にこそおすすめしたいのが、データサイエンス数学ストラテジストです。
数学に特化した民間資格であり、データ分析で必要とされる確率や統計、線形代数などを体系的に学べます。難解な数式や理論も、実際のビジネス課題を例に取り入れながら解説されるため、文系出身者でも理解しやすい構成です。
資格取得を通じて、分析モデルの裏側や計算ロジックを深く理解できるようになります。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
Pythonによるデータ分析スキルを証明できるのがPython 3 エンジニア認定データ分析試験です。
pandasやNumPyなどの実用的なライブラリに焦点を当てており、文法の暗記ではなく業務で使える知識に特化しています。試験範囲が明確で学習教材も豊富なため、実務でPythonを使い始めたばかりの方でも取り組みやすい構成です。
資格を通じて実装力の底上げができ、データ可視化や前処理作業の効率化にも役立つでしょう。
資格取得に向けての勉強方法
資格を取得するには、ただやみくもに勉強を始めるのではなく、自分に合った学習スタイルを選ぶことがとても重要です。仕事と並行して学ぶ方もいるため、効率的かつ継続しやすい方法を選ぶことが、合格への近道になります。
独学でコツコツ進めたい方や動画や教材を使ってスキマ時間を活かしたい方、プロ講師の指導のもとで体系的に学びたい方など、取り組み方は人それぞれです。学び方に正解はありませんが、自分にあった方法を見つけることが、勉強を続けて合格を目指すためのコツです。
本章では、代表的な3つの学習スタイル（独学・オンライン・スクール）について、それぞれの特徴とメリットを詳しく解説します。
独学で学ぶ
独学の魅力は、費用を抑えつつ自分のペースで学べる点にあります。書籍や過去問、Webサイトを活用すれば、効率的な学習も十分可能です。
特にITパスポートや基本情報技術者試験は、出題傾向が安定しているため、独学でも十分合格が狙えます。
学習計画を立て、進捗を自身で管理する必要があるので、モチベーションの維持と自己管理力が求められます。時間に余裕のある方、自己管理が得意な方におすすめの方法です。
オンライン学習で学ぶ
オンライン学習は、時間や場所に縛られず、好きなときに学習できる点が大きな利点です。
YouTubeの解説動画や、有料のeラーニング講座（Udemy・TechAcademyなど）を活用すれば、効率よく学べます。演習問題付きの講座を選べば、理解度チェックも可能で、独学に比べて挫折しにくいメリットがあります。
近頃では資格対策専用の動画や模試コンテンツも充実しており、スマートフォン1台でも学習が進められる時代です。スキマ時間を活用したいビジネスパーソンにとっては、とても相性のよい勉強法です。
スクールで学ぶ
間違いなく合格を目指すなら、専門スクールを利用するのも一つの選択肢です。プロの講師からの解説や、疑問点をすぐに質問できる環境は、短期間でのスキル習得に適しています。
模試や添削、フィードバックなどのサポートが充実しているため、勉強に不安がある方やじっくり勉強したい方には特におすすめです。受講費用はほかの方法に比べて高額になりやすいため、予算との相談も必要です。時間とお金をしっかり投資し、スピーディーかつ効率的に合格を狙いたい方に向いてるでしょう。
テクニケーションでは、資格取得支援制度を設け、資格取得をし自身の市場価値を高めるエンジニアを全力でサポートしています。
また、資格取得後は学んだスキルを活かせる案件を自身で自由に選べる案件選択制を導入しています。
得意な分野でスキルを深めることはもちろん、新しい技術や分野に挑戦することで、さらなるスキルアップとキャリアの幅を広げることが可能です。
さらにチーム制によるフォロー体制も万全なので、学びと実践を両立できる環境が整っています。メンバーにはベテランエンジニアから直接サポートやフォローをしてもらえるため、業務を行いながら経験を積んでいくことが可能です
まずはカジュアル面談で、適切な学習やキャリア戦略を相談してみませんか。
国家資格を取得してデータサイエンティストの業務に役立てよう
国家資格を取得しただけで満足してしまっては、もったいないです。資格はゴールではなく、活かしてこそ意味があります。データサイエンティストとして業務に活かすことで、スキルの深まり方はまるで違ってくるでしょう。
応用情報技術者で学んだプロジェクト管理の知識を使って、分析業務のフロー改善に取り組んだり、データベーススペシャリストの知識を使ってSQLの適切化を図ったりできます。こうした実践経験の積み重ねが、分析だけできるデータサイエンティストから課題解決を推進できるデータサイエンティストへの成長を後押しするでしょう。
資格取得はキャリアの可能性を広げる重要なきっかけにもなります。資格という客観的な証明があることで、上流工程への参画やチームリーダーへの抜擢など、新たなポジションに挑戦しやすくなります。せっかく取得した資格を、キャリアアップを加速させる武器として活用していきましょう。
資格を取得して業務で活かし、さらにキャリアアップを目指したいと考えている方をテクニケーションは全力でサポートします。
資格を業務に活かし、次のステップへ進みたいと考えている方は、キャリアの活かし方までサポートしてくれる環境を選ぶことが大切です。
テクニケーションでは、スキルや経験、将来の目標に合わせて適した案件を選べる案件選択制を採用しているため、資格で得た知識をすぐに現場で試したり新しい分野へ挑戦したりすることが可能です。
また、チーム制を導入しているため、困ったときには先輩エンジニアからのサポートも受けられます。一人では難しい案件もチームで行うため、スキルアップやスキルチェンジを諦めなくてもいい環境も整っています。
学びを実践力に変えるフィールドが整っているからこそ、着実に成長を実感できるのが魅力です。まずはカジュアル面談で、これからのキャリアを一緒に考えてみませんか。
