データサイエンティストを目指すなら必見！おすすめ資格ランキング10選

投稿日 2023年6月25日
更新日 2025年7月28日
著者コトラ（広報チーム）
カテゴリー IT業界

章1：データサイエンティストに資格が必要な理由

なぜデータサイエンティストの資格が求められるのか

データサイエンティストの需要が急速に高まる中、この職業に関連した資格を取得することに対する関心も同様に高まっています。理由として、多くの企業がデータを活用したビジネスの意思決定を行う中で、専門知識やスキルを持つ人材が必要とされています。資格を取得することは、自身のスキルを客観的かつ確実に証明する手段として機能し、就職やキャリアアップの場面での大きなアドバンテージとなります。

資格取得のメリット：スキル証明とキャリアアップ

資格を取得することで、スキル証明とキャリアアップという重要なメリットを得ることができます。資格は単なる知識の証明だけでなく、継続的な努力や学習意欲を示すものでもあります。特に「データサイエンティストおすすめ資格」を持つことで、転職市場やキャリアの中で高い評価を得ることができ、企業の信頼を獲得する助けにもなります。

データサイエンスの分野での競争力強化

データサイエンスの分野は年々競争が激化しています。この分野で生き残り、成功するためには、資格を取得することが競争力を高める一つの手段となります。例えば、統計学やプログラミングスキルを示す資格は、企業に自身の専門性をアピールする上で強力な武器になります。また、資格試験を通じて得た知識は業務にも直結し、実務の中でのスキル活用も可能になります。

資格が示す実務能力と企業側の期待

資格を持つことで、単に知識の習得だけでなく、実務能力があることを示すことができます。多くの企業では即戦力としてのデータサイエンティストを求めており、資格保有者に対して高い期待が寄せられています。特にデータ分析やAIの導入に関するプロジェクトにおいては、専門性が求められる場面が多く、資格保有者はその専門性を活かして企業の期待に応えることができます。

初心者にとって資格は道しるべになる

これからデータサイエンティストを目指そうとする初心者にとって、資格は学習の道しるべとして役立ちます。資格試験の内容や学習範囲に沿って勉強を進めることで、基礎から応用までの知識を体系的に身につけることが可能です。「データサイエンティストおすすめ資格」には初心者向けのものも多く、まずは基本的な資格を取得することで自信をつけ、次のステップに進むための土台を築くことができます。

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章2：データ分析初心者におすすめの資格

リテラシーレベルの資格：データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定は、データサイエンス分野の基本的な知識を測ることを目的とした資格です。この資格では、データの扱いや分析に関する基礎知識を学ぶことができ、データサイエンティストとしての初歩的なスキルを確認することができます。初心者がデータサイエンスの世界に足を踏み入れるための道しるべとして最適であり、学生や転職を目指す社会人にも人気です。特に、日々進化するデータサイエンスの基盤を学んでおきたい方におすすめの資格です。

データサイエンス数学ストラテジスト

データサイエンス数学ストラテジストは、データ分析に必要な数学の基礎を学ぶことに焦点を当てた資格です。統計学や微分積分といった、データサイエンスに欠かせない数学知識を体系的に身につけることができます。この資格を取得することで、データ分析の計算プロセスをより深く理解し、分析業務にも応用できる実務的な能力を養うことが可能です。データ分析初心者で数学に少し不安を感じている方にもぴったりの資格といえるでしょう。

Pythonエンジニア認定基礎試験

Pythonエンジニア認定基礎試験は、プログラミング言語Pythonに特化した資格で、データサイエンスやAI開発の基盤スキルを学ぶための一歩として非常に有用です。この資格では、Pythonの基本構文やプログラム開発における実践的スキルを身につけることができます。また、Pythonはデータサイエンティストの間で最も人気のある言語の一つであるため、この資格を取得することでスキル証明にもつながります。基礎からPythonを学びたい初心者には特におすすめです。

ITパスポート（基礎ITスキルとしておすすめ）

ITパスポートは、経済産業省が認定する国家試験で、IT分野全般の基礎知識を学ぶことができます。この資格では、情報システムやネットワーク、ビジネス関連知識などを幅広くカバーしており、ITの基本的な知識を持たない方でも安心して学習できます。データサイエンティストとして活動する際に必要なITの全体像を把握する上で、この資格はとても有益です。試験は通年で受験可能で、初心者でもチャレンジしやすい点も魅力です。

Googleデータアナリティクス認定資格

Googleデータアナリティクス認定資格は、データ分析の基本的なプロセスやGoogle特有のツールを使った分析スキルを認定する資格です。この資格には、実務で活用できるような知識やスキルが詰まっており、データ収集から洞察の抽出までの一連の流れを効率的に学ぶことができます。また、オンラインで提供される学習プログラムも充実しており、時間や場所を問わず勉強が可能なのも魅力です。データ分析の実務経験がない方にとって、実践的なスキルを身につける良いステップとなります。

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章3：中級者におすすめのデータサイエンティスト資格

統計検定（2級以上）

統計検定はデータサイエンティストを目指す中で統計学の基礎から応用までを学ぶのに最適な資格です。特に2級以上を取得することで、統計理論に基づいたデータ分析能力を証明できます。この資格を通じて得られる知識は、データ分析の正確性を高めるだけでなく、企業が期待する高度な分析スキルの証明にもなります。統計検定は学術的な証明としてだけでなく、転職市場でも「データサイエンティストにおすすめ資格」として評価されています。

AWS Certified Data Analytics – Specialty

AWS Certified Data Analytics – Specialtyは、Amazon Web Services（AWS）のデータ分析に特化した資格です。この資格を取得することで、大量データを処理・分析するためのクラウドサービスの知識とスキルを証明でき、高い専門性が求められるプロジェクトにも対応できることを示せます。AWSは多くの企業で採用されているため、この資格を取得することで市場価値を高められる点も大きな特徴です。

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、実際のビジネスシーンでのデータ分析スキルを評価する資格です。特に、データの収集・加工・分析からアウトプットの作成まで、実務に沿った全工程を学べるため、実践的なスキルを身につけることが可能です。この資格は、実務経験を積んで中級レベルを目指す人にとって非常に有用で、資格取得後は即戦力としての期待も高まります。

オラクルマスター（SQL系資格）

オラクルマスターは、データベーススキルを証明するSQL系の代表的な資格です。データベースに直接問い合わせを行い、必要な情報を抽出・分析するスキルは、データサイエンティストに不可欠です。この資格を保有することで、データベースの理解と操作能力が保証され、特にSQLを利用したデータ処理の効率化において高評価を得られるでしょう。データ分析業務を効率的に回すための専門知識をアピールするのに最適な資格です。

Microsoft Certified: Data Analyst Associate

Microsoft Certified: Data Analyst Associateは、Microsoft Power BIを活用したデータ分析スキルを証明する資格です。この資格は、データの可視化や詳細な分析、ビジネスの意思決定を支援するデータの見せ方に重点を置いています。データサイエンティストとしてのキャリアにおいて、分かりやすく説得力のあるデータの提示が求められる場面で活躍するためのスキルを証明できます。Microsoft製品は多くの企業で導入されているため、実務で即役立つ資格の一つです。

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章4：エキスパート向け！高度なデータサイエンス資格

Certified Analytics Professional（CAP）

Certified Analytics Professional（CAP）は、データサイエンティスト向けの高度な資格の1つで、分析分野のグローバル認定資格です。この資格は、データ分析に関する広範な知識と実績を評価するもので、業界内での信頼度が非常に高いものとされています。CAPの試験では、ビジネスの問題定義、データの取得と準備、モデル構築、展開とメンテナンスなど、分析プロセス全般に関するスキルを問われます。実務経験を持つプロフェッショナルがデータサイエンスの領域で競争力を高めるためには、おすすめの資格です。

TensorFlow Developer Certificate

TensorFlow Developer Certificateは、機械学習モデルを構築するために、Googleが提供するTensorFlowライブラリの実践的なスキルを証明する資格です。この資格取得者は、深層学習やニューラルネットワークを用いた問題解決能力を持つことをアピールできます。特に、AIやディープラーニングに特化したキャリアを目指すデータサイエンティストにとって、この資格は価値が高いとされています。試験ではPythonプログラミング、TensorFlowを使ったモデルの構築・評価・調整が求められます。

G検定（ジェネラリスト認定試験）

G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する試験で、AIやディープラーニングの基礎知識を持つ人材を対象にしています。この資格は技術者よりも、AI技術を理解し、導入や活用を考える立場の人に向いていますが、データサイエンティストとして全体的な知識を深めるうえでも有効です。特に企業の経営層やプロジェクトマネージャーにも注目されており、AI分野の理解度をアピールできる資格としておすすめです。

Kaggle Competitions MasterやExpert

Kaggleは、最先端のデータ分析や機械学習を競い合うオンラインプラットフォームです。Kaggle CompetitionsのMasterやExpertの肩書きを獲得することで、業界では即戦力として評価されることが多くなります。この資格は公式認定というよりも、参加者のスキルと成果を証明するものであり、機械学習やデータ分析の実力が直接的に評価される場です。特に実務的なスキルを示すポートフォリオとして役立ちます。

データエンジニア向け資格との組み合わせ有効性

データサイエンティストとしての専門性を高めるには、データエンジニア向け資格との組み合わせが非常に有効です。AWSやGCPのデータエンジニア関連資格、またはオラクルマスターなどの資格を取得することで、データのインフラ構築から分析までを一貫して対応できる人材として認識されやすくなります。これにより、データの取り扱いや管理に関するスキルが広がり、より企業で重宝される存在となるでしょう。

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章5：資格取得のために知っておきたい学習法とポイント

独学とオンライン教材の活用法

データサイエンティストを目指す上で、独学やオンライン教材は非常に効果的な学習手段となります。特に、データサイエンスの基礎を学ぶための無料教材や有料オンラインコースが充実しています。例えば、Pythonや統計学の基礎を学べるUdemyやCourseraの講座は初心者におすすめです。また、独学では学習時間や教材選定の自由度が高いため、自分のペースで進められるメリットがあります。資格学習においては、公式教材や模擬試験問題も積極的に活用し、実践的な知識の習得を目指しましょう。

資格取得に役立つ実務経験の積み方

資格試験の学習を進めながら、実務経験を積むことは非常に重要です。例えば、現在の仕事でデータ分析に関連する業務がない場合でも、個人プロジェクトでデータセットを活用して分析・ビジュアライズの練習をすることができます。有名な公開データセットとして、KaggleやUCI Machine Learning Repositoryがあり、これらを活用することで実務に近い経験を積むことが可能です。実務経験は、試験合格後のスキル活用にも大いに役立ちます。

勉強時間の効率化と学習計画

資格取得には効率的な学習計画が欠かせません。まず、自分のスケジュールに合わせて1日の学習時間を決めることが重要です。また、試験日から逆算して学習の進捗を計画的に管理することで、余裕を持った準備が可能になります。具体的には、試験範囲を複数の小さなタスクに分解し、それらを日ごと・週ごとに達成していく方法がおすすめです。また、資格の過去問や模擬試験を定期的に受けることで、理解が不足している分野を特定し、重点的に復習することが効果的です。

受験前に確認すべき試験対策のポイント

受験前には、公式ガイドラインや過去問を徹底的に確認することが欠かせません。試験形式や出題傾向を把握することで、どの部分に重点を置いた学習が必要かが明確になります。また、直前期には模擬試験を活用して、試験本番と同じタイムマネジメントでの練習を行うと良いでしょう。さらに、学習以外にも試験当日の準備として受験会場の確認や必要な書類の準備などを忘れないよう気をつけましょう。

資格取得後の活用方法：スキルの現場活用

資格を取得した後は、そのスキルを現場で積極的に活用することが大切です。例えば、データサイエンス関連のプロジェクトに積極的に参加し、資格で学んだ知識を実務で実践することで、スキルをさらに向上させることができます。加えて、取得した資格を活かし、社内外でのプレゼンテーションや報告書作成などを行うことで、スキルがどのように価値を生むのかをアピールすることも重要です。資格はスキルと自己成長の証明となるため、活用することでキャリアアップや新たなチャンスを掴むきっかけになるでしょう。