データサイエンティストにおすすめの資格10選｜転職に必要なスキルや知識も紹介

本記事では、データサイエンティストにおすすめの資格を10個厳選して紹介します。転職するうえで必要なスキルや知識もあわせて紹介しているので、データサイエンティストになりたい方は参考にしてみてください。

データサイエンティストに転職する際、特別な資格は必要ありません。ただし、実務経験がない場合は知識やスキルを身につけるために資格を取得しておくことをおすすめします。

資格取得によって知識やスキルがあることアピールでき、採用担当者から評価される可能性があります。しかし、データサイエンティスト向けの資格は多くあり、どれを取得すればよいかわからない人も多いでしょう。

本記事では、データサイエンティストにおすすめの資格を10個厳選して紹介します。転職するうえで必要なスキルや知識もあわせて紹介しているので、どの資格を受ければいいか具体的に把握できる内容になっています。

資格を取得して転職活動で成功したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

なお、以下でデータサイエンティストの求人を紹介しています。転職を検討している方は、ぜひご覧ください。

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―目次―

1.データサイエンティストに転職するのに資格は必要？
2.データサイエンティストの転職に有利な資格10選
3.データサイエンティストに求められる知識やスキル
4.データサイエンティストの資格を取得するメリット
5.データサイエンティストの資格を取得する際の注意点
6.データサイエンティストの資格を取得して転職を有利に進めよう

データサイエンティストに転職するのに資格は必要？

データサイエンティストになるために必須の資格はありません。医者や弁護士などのように法律で取得が義務付けられている国家資格はなく、知識やスキルがあれば転職できる職業です。

ただし、未経験からデータサイエンティストになる場合や、キャリアアップを目指している人は取得することをおすすめします。

資格取得によって知識やスキルがあることをアピールできるため、書類選考や面接でよい評価を受ける可能性があるためです。

資格不要でもデータサイエンティストの求人に応募できますが、少しでも内定率を高めたい方は取得しておきましょう。

また、データサイエンティストの転職については、以下の記事でも詳しく紹介しているのでぜひ参考にしてみてください。

データサイエンティストに転職する方法｜必要な3つのスキルや向いている人を紹介

データサイエンティストの年収は？高収入になる5つの方法や将来性を紹介

データサイエンティストの転職に有利な資格10選

データサイエンティストの転職に有利な資格として、代表的なものを10個紹介します。

• データサイエンティスト検定（初心者向け）
• Python3エンジニア認定基礎試験・データ分析試験（初心者向け）
• 基本情報技術者試験・応用情報技術者試験（初心者～中級者向け）
• E資格（中級者向け）
• OSS-DB技術者認定試験（中級者向け）
• 統計検定（中級者～上級者向け）
• オラクルマスター（中級者～上級者向け）
• データサイエンス数学ストラテジスト（中級者～上級者向け）
• 画像処理エンジニア検定（中級者～上級者向け）
• データベーススペシャリスト試験（上級者向け）

それぞれ取得するメリットや合格率などを紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

また、以下の記事でITエンジニアやメーカーのエンジニアに有利な資格も紹介しているので、あわせてお読みください。

【転職に有利】エンジニアにおすすめな資格とアピール方法を解説

データサイエンティスト検定（初心者向け）

データサイエンティスト検定は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施している検定です。

初心者向けで、データサイエンティストに必要な以下3つの基礎力が問われます。

ビジネス力	課題を把握・整理し解決する力
データサイエンス力	情報処理や人工知能などの情報科学に関する知識力
データエンジニアリング力	データサイエンスの知識を活用し、AIやデータ分析の実装・運用ができる能力

データサイエンティストに必要な基礎知識を身につけられるため、未経験から転職したい方に適した資格です。

データサイエンティスト検定の合格率は40％～50％ほどで、正答率が8割あれば合格できます。

Python3エンジニア認定基礎試験・データ分析試験（初心者向け）

Python3エンジニア認定基礎試験はPythonの基礎知識が問われる試験で、テスト配信サービス事業を展開しているPythonエンジニア育成推進協会が実施しています。

オライリー・ジャパンの出版する「Pythonチュートリアル」の内容をもとに試験が出題されており、プログラミングの基本的な文法や正しい使用方法などが問われます。

初心者向けの試験のため、プログラミング未経験の人におすすめです。PythonはAIの開発でよく使われる言語のため、データサイエンティストになりたい方は試験を受けて基礎知識を習得しておきましょう。

同協会が実施している試験に、Python3エンジニア認定データ分析試験があります。Python3エンジニア認定データ分析試験は、分析に特化した試験で、分析手法や解析に必要な数学など、実践的な知識が試されるのが特徴です。

Python3エンジニア認定基礎試験・データ分析試験の合格率は、以下のとおりです。

試験名	合格率	Python業務未経験率
基礎試験	76.0%	36.8%
データ分析試験	81.5%	62.2%

Python業務未経験者の人も多く受験しており、プログラミングに詳しくない人でも合格しやすい資格となっています。

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験（初心者～中級者向け）

基本情報技術者試験と応用情報技術者試験は、情報処理推進機構（IPA）が実施している国家試験です。

基本情報技術者試験はITに必要な基礎知識があることを証明でき、応用情報技術者試験はITの応用的な知識があることを証明できます。

それぞれ以下のような内容が試験で問われます。

試験名	出題内容
基本情報技術者試験	以下のようなITに関する知識全般 ・情報セキュリティ ・データ構造 ・アルゴリズム　など
応用情報技術者試験	以下のようなシステム開発の上流工程に必要な知識全般 ・ネットワーク ・システムアーキテクチャ ・経営戦略 ・マネジメント　など

合格率は基本情報技術者試験が40%～50％ほどで、応用情報技術者試験が19%～27%ほどです。

ITに関する業務経験がない場合は、難易度が比較的低い基本情報技術者試験から取得しましょう。

E資格（中級者向け）

E資格とは日本ディープラーニング協会が実施している、ディープラーニングについて適切な能力や知識を測るテストです。

JDLA認定プログラムという教育プログラムを修了すると受験できます。JDLA認定プログラムは、日本ディープラーニング協会の定める教育プログラムで、認定プログラム事業者の講座に申し込むことで受けられます。

試験ではディープラーニングを扱ううえで必要な数学の知識や、ニューラルネットワークに関する知識が問われるのが特徴です。

E資格を取得することで、AIエンジニアに必要な知識やスキルを習得でき、データサイエンティストの業務に活かせます。

合格率は63％～78％ほどです。JDLA認定プログラムを修了して知識が身に付いたうえで受験するため、合格率が高い傾向にあります。合格までに必要な勉強時間は、200時間といわれているので、合格率の割に難易度が高いことを理解しておきましょう。

OSS-DB技術者認定試験（中級者向け）

OSS-DB技術者認定試験は、特定非営利活動法人LPI-Japanが主催している試験です。主にデータベースとPostgreSQLに関する知識が問われます。

PostgreSQLは、世界シェア4位のデータベース管理システムで、多くの企業でデータベースの運用に用いられています。

OSS-DB技術者認定試験にはSilverとGoldの2つのランクがあり、それぞれの試験内容は以下のとおりです。

OSS-DB技術者認定試験のランク	試験内容
Silver	・データベースの一般的な知識 ・運用管理に必要な知識 ・開発のスキル　など
Gold	・パフォーマンスチューニング ・性能の監視 ・データベースに関する応用的な知識

合格率は非公開で、資格の有効期限が5年間となっています。

取得しておくことで、データベースの管理やアプリケーションの開発などに必要な専門知識をアピールできるでしょう。

統計検定（中級者～上級者向け）

統計検定は一般財団法人統計質保証推進協会が実施している、統計に関するスキルや知識を証明できる試験です。

2019年にデータサイエンスに特化した統計検定がはじまり、2024年時点では以下3つの試験があります。

統計検定の試験	出題内容・特徴
データサイエンス基礎	統計学の知識にExcelを用いたデータ分析や、出力結果の解釈に関する問題が出題される
データサイエンス発展	大学教養レベルの問題が出題され、線形代数や微分積分などの大学で学ぶ数学知識や統計学が問われる
データサイエンスエキスパート（2023年より新設）	大学専門レベルの問題が出題され、AIに関する専門的な知識が必要

合格率は以下のとおりです。

統計検定の試験	合格率
データサイエンス基礎	34％～62％
データサイエンス発展	50％～65％
データサイエンスエキスパート	30％

データサイエンス基礎とデータサイエンス発展は新設の試験で合格率にバラつきが多い傾向にあります。

どの試験も受験資格はありませんが、業務未経験でプログラミングスキルが不足している方は、Excelでデータ分析が出題されるデータサイエンス基礎を受けましょう。

オラクルマスター（中級者～上級者向け）

オラクルマスターは、日本オラクル社が提供している「Oracle Database」を扱う知識やスキルを認定する資格です。Oracle Databaseは世界シェア1位のデータベースシステムです。データサイエンティストになるには、Oracle Databaseを業務で問題なく取り扱えることが求められます。

試験では主にデータベースの管理や運用、SQLの知識などが問われます。

オラクルマスターには以下4つのレベルがあり、それぞれの違いは以下のとおりです。

オラクルマスターのレベル	概要
Bronze	データベースの運用に必要な基礎知識が問われる
Silver	SQLの基礎知識やデータベースの運用管理に必要な知識が問われる
Gold	・データベースのバックアップやアーキテクチャ、アップグレードに関する知識が問われる ・受験するにはSilver資格が必要
Platinum	・実践的なデータベースシステムの設計・構築・運用スキルが問われる ・受験するにはGold資格が必要

それぞれ合格率は非公開です。

Silver以上のレベルに合格すると、世界的に認められるOracle Certification Programの認定を受けられます。世界標準の資格のため、外資系企業に転職する際にもアピールできるでしょう。

データサイエンス数学ストラテジスト（中級者～上級者向け）

データサイエンス数学ストラテジストは、日本数学検定協会が2021年に実施をはじめた試験で、AIやデータサイエンスに必要な計算能力と数的理論に関する知識が問われます。

アルゴリズムやプログラミングに必要な数学、ビジネスで必要な数学も出題され、実務で活かせるような数学の知識を身につけられます。

中級と上級があり、本格的にビジネスに活用できる数学の力を身につけたいのであれば、上級を選びましょう。

合格率は非公開となっています。

画像処理エンジニア検定（中級者～上級者向け）

画像処理エンジニア検定は、画像処理分野の開発や設計に必要なスキルを認定する検定で、画像情報教育振興協会が実施しています。

ベーシックとエキスパートの2種類があり、それぞれの違いは以下のとおりです。

画像処理エンジニア検定	概要
ベーシック	画像処理に必要な技術やプログラミングに関する基礎知識が問われる
エキスパート	画像処理に関する専門知識やシステム開発に関する応用スキルが問われる

合格率はベーシックが60%～75%、エキスパートが20%～30%ほどとなっています。データサイエンティストのなかでも画像解析の業務に携わりたい人に、画像処理エンジニア検定はおすすめです。

データベーススペシャリスト試験（上級者向け）

データベーススペシャリスト試験は、情報処理推進機構（IPA）が実施する上級者向けの試験で、データベースエンジニアに必要な専門スキルが問われます。

主に以下のような内容が試験で問われます。

• データベースの要件定義
• データベースの分析・設計
• データベースの管理方法
• ビッグデータの解析方法　など

合格率は15%～18%と低く、難易度が高い傾向にあります。ただし、難易度が高い分、高度なデータベーススキルをもっていることをアピールでき、転職に有利です。

IT業務未経験の人にとっては難易度が高いので、まずは下位レベルの基本情報技術者試験や応用情報技術者試験を受験しましょう。

データサイエンティストに求められる知識やスキル

データサイエンティストに求められる知識やスキルは、主に以下の4つです。

• 統計に関する知識
• プログラミングスキル
• データベースに関する知識やスキル
• コミュニケーション能力・課題解決力

必要な知識やスキルを把握することで、資格を取得する目的がより明確になります。それぞれ何を学べばいいか具体的に紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

統計に関する知識

データを分析するうえで統計に関する知識が欠かせません。データサイエンティストでは、データの収集・加工、分析などを適切におこなう必要があるためです。

データのパターンや関係性を把握し、クライアントの求めている情報を提供するには、あらゆる解析手法から最適なものを選んで解析を進める必要があります。

また、データサイエンティストは大量のデータを扱うことから、データマイニングを活用した統計解析もおこなえることが求められます。データマイニングとは、データの分類や関連性の発見、発生確率の予測に必要な分析手法です。

人間だけではわからない知見を発見するために活用されており、データサイエンティストにとっては通常の業務でデータマイニングを実施します。

統計学やデータマイニングに関する知識を身につけるためにも、統計検定やデータサイエンス数学ストラテジストなど、統計が出題される資格を取得しましょう。

プログラミングスキル

ビッグデータの収集や解析をするなら、プログラミングスキルは必須です。

データサイエンティストには、データ分析に向けた機械学習モデルの設計・構築をし、データ分析の精度を高める業務があるため、プログラミングに関する知識がないと業務を適切に進められません。

データサイエンティストはコンサルティング業務だけではなく、エンジニアとしての業務もあります。機械学習の構築によく使われるPythonやRなどの言語を自分でコーディングできるよう、資格を取得しておくことをおすすめします。

データベースに関する知識やスキル

ビッグデータの収集・分析・管理に向けて、データベースに関する知識やスキルを身につけておきましょう。

基本的にデータベースの管理はBIツールを使うため、ツールに関する知識や操作方法を知っておくことが重要です。

膨大なデータを効率よく処理できる能力が現場で求められており、データベースの仕組みや操作ができないと業務をスムーズに進めるのが困難になるでしょう。

少なくともSQLを習得し、データベースの操作ができるようにしておきましょう。OSS-DB技術者認定試験やオラクルマスターなどの資格を取得し、データベースシステムを扱えるようになりましょう。

コミュニケーション能力・課題解決力

データサイエンティストは分析したデータをどのように活かすか提案する業務もあり、コミュニケーション能力や課題解決力が必要です。

クライアントの課題をヒアリングし、仮説立案・検証をして解決方法を提案するのが、データサイエンティストの主な業務の流れです。クライアントの本心を見いだしたり、説得力のあるプレゼンをしたりするのに、コミュニケーション能力が求められます。

また、データサイエンティストはビジネス課題を解決するコンサルタントの役割もあるので、相手の課題にあわせた解決策を提案する力も欠かせません。

コミュニケーション能力や課題解決力は日々の業務のなかで、磨いていきましょう。

データサイエンティストの資格を取得するメリット

データサイエンティストの資格を取得するメリットは、主に以下の2つです。

• 必要な知識を体系的に学べる
• 転職に活かせる

資格を取得すると、業務未経験でも転職のために何を学べばよいか具体的にわかるようになります。出題範囲に沿って勉強することで、データサイエンティストになるための知識やスキルを満遍なく身につけられるでしょう。

また、転職活動で知識やスキルがあることを客観的にアピールできるのがメリットです。同じ求人に応募した人のなかに自分と同じレベルの人がいた場合、資格の有無で差別化につなげられる可能性があります。

転職活動で少しでも内定率を高めたいと考えている方は、ぜひ資格を取得してみましょう。

データサイエンティストの資格を取得する際の注意点

資格取得の目的を達成するために、気をつけるべきこととして、以下の2つを紹介します。

• 自分のレベルにあう資格を選ぶ
• 必ず転職に成功できるわけではない

とくに未経験からデータサイエンティストに転職したいと考えている方は、ぜひお読みください。

自分のレベルにあう資格を選ぶ

どの資格を取得しようか悩んでいる方は、まずは自分のレベルにあうものを受験しましょう。転職に有利になるからといって、いきなり難易度の高い試験を受けても、合格できないおそれがあるためです。

データサイエンティストやITエンジニアの業務経験がない場合は、基礎知識が問われるものから受験し、徐々に難易度の高いものを取得しましょう。

受験する目的を明確にし、必要な資格に合格できるようスケジュールを立てましょう。

必ず転職に成功できるわけではない

データサイエンティストの資格は面接でアピールにつながりますが、必ず内定が取れるとは限りません。

企業は資格を取得している業務未経験の人よりも、実務経験のある人を優先して採用します。

また、IT業務もデータ分析業務も完全未経験の人だと、どれだけ資格を取得してもデータサイエンティストになるのは厳しいでしょう。データサイエンティストは高度な専門知識が必要で、業務経験や実績を重視する企業が多いためです。

完全未経験の人は資格の勉強もしながら、まずはIT職やデータ分析の仕事に携わり、経験を積んでから転職することをおすすめします。

機械学習やデータ分析に関する業務に携わり、かつ資格があればデータサイエンティストに転職できる可能性を高められるでしょう。

なお、未経験からIT職やデータ分析に携われる職に転職するなら、転職エージェントが有効です。経験豊富な転職コンサルタントが、将来的にデータサイエンティストに転職できるようキャリアプランを作成し、実現できるようサポートしてくれます。

非公開求人の紹介や職務経歴書の添削なども無料で支援してもらえ、内定率を高められるのがメリットです。

タイズでもITエンジニアになりたい人に向けて、サポートしており、実際に転職に成功できた人がいます。詳しくは以下のインタビュー記事で紹介しているので、ぜひチェックしてみてください。

データサイエンティストの資格を取得して転職を有利に進めよう

データサイエンティストは資格がなくてもなれる職業ですが、取得しておくことで転職を有利に進められる可能性があります。

プログラミング関連の資格やデータベース関連の資格などがあるので、自分に必要なものを取得しておきましょう。資格を選ぶ際は、自分にあったレベルのものを受験しましょう。

データサイエンティスト未経験であれば、初心者向けの資格をまずは受け、合格したら難易度の高い資格を受けることをおすすめします。

転職のために資格を受けるのであれば、転職活動も並行して進めましょう。とくに完全未経験の方が、いきなりデータサイエンティストになるのは難しい傾向にあります。

完全未経験であればIT関連の業務やデータ分析業務に携われる会社に転職し、経験を積んでから転職を目指しましょう。

なお、データサイエンティストやITエンジニア、データ分析関連の企業に転職したい方は、転職エージェントの利用も検討してみてください。

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