データアナリストにおすすめな資格7選！求められるスキルや転職の難易度は？

データアナリストは、大量のデータを分析し課題解決をするプロです。

ここでは、データアナリストの仕事内容やデータサイエンティストとの違いなどについて解説していきます。

データアナリストの仕事内容と主な業務形態

データアナリストは、企業や組織の持つビッグデータを解析し、取引先の課題解決や利益の最大化などに取り組む仕事です。

データアナリストの中には、エンジニア型とコンサル型の業態があります。

コンサル型はコンサルティングやマーケティング業界を中心に活躍しており、エンジニア型はソーシャルゲームを運営する企業やWebメディアを運営する企業が主な活動の場所となっています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストとデータアナリストの違いは、データ分析をする際の職務領域と扱うスキルが異なります。

データアナリストは統計学を用いてデータの可視化や分析を行い、データサイエンティストは機械学習を用いてアルゴリズムやパラメータなど結果に基づく分析を行う違いがあります。

そのため、データサイエンティストとデータアナリストの違いは、データ分析を行う領域と扱うスキルに違いがあると言えるでしょう。

データアナリストの資格を取るメリット

AI技術の進化によってビッグデータの活用が身近になった現代ですが、未だにデータアナリストという職種は有名ではありません。

企業の採用担当の中には、どんな経験をしていればデータアナリストとして仕事を任せられるのかわからない人も存在します。

下記で紹介するデータアナリストの資格には自分のスキルを証明できるメリットがあります。
 

ここでは、データアナリストにおすすめな資格を7つピックアップして紹介していきます。

統計検定

統計検定は、データの種類・標本調査と実験・統計グラフとデータの集計・時系列データなど幅広いスキルの証明ができる資格です。

資格の難易度は、4級〜1級までの5つのランクに分けられています。

業務に活用できるレベルの2級以上を取得すると、就職に役立つでしょう。

参照：統計検定

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験はIPA(情報処理推進機構)が主催する、IT関連の資格では唯一、国家資格として認められているものです。情報分野に携わる人として、一定のスキルと知識があることが証明される資格になります。

プログラミングの知識やデータベースの知識など、情報処理に関する幅広い知識が必要になり、合格率は平均30%ほどです。試験区分によって難易度が異なるため、自分が受験したいと考えている資格の情報を調べてみると良いでしょう。

オラクルマスター

オラクルマスターとは、日本オラクル社が公式に運営している「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。

以前は国内のみの認定資格でしたが、2003年10月以降の制度改定により海外でも有効な資格になりました。資格の難易度は低い順からブロンズ、シルバー、ゴールド、プラチナの4つの難易度で構成されており、一番簡単な「ブロンズ」には受講資格はなく、資格試験への導入部分として位置づけられます。

シルバーより上のランクは、世界で通用するランクであるため、資格難易度も桁違いに高くなります。データアナリストにとってデータベースの知識は必須なので、できれば積極的に獲得したい資格です。

OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、特定非営利活動法人エルピーアイジャパン(LPI-Japan)が、オープンソースデータベース(OSS-DB)に関する技術力と知識を認定する資格です。

PostgreSQLをはじめとするオープンソースデータベースから、さまざまな情報を的確かつ、迅速に取り出す技術と知識が身に付くでしょう。

また、客観的な技術力の認定になり、データ基盤の構築が求められる企業などへの転職の際に、アピールポイントにもなります。

データスペシャリスト試験（DB）

データスペシャリスト試験(DB)は、IPA(情報処理推進機構)が主催する資格試験です。

データベース管理者や、インフラ系エンジニアを目指す方に最適の資格として紹介されています。合格率は15.8%と比較的難易度の高い試験となっています。

参照 : IPA　情報処理推進機構

Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3エンジニア検定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会によって実施されている資格試験です。

Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験となっており、試験のための教材を使って勉強します。

Pythonはプログラミング言語の中でも比較的簡単といわれているため、挑戦してみる価値があるかもしれません。

参照 : Python 3 エンジニア認定基礎試験

G検定・E資格

G（ジェネラリスト）E（エンジニア）資格試験は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。

ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材とディープラーニングを実装するエンジニアの育成を目指して活動を行っています。

その一環として、それぞれに必要とされる知識や技術を定義し、それを認定するためのG検定・E資格を提供しているようです。

G検定・E資格はAIに関する職種に就職したい人におすすめの資格です。

参照 : 日本ディープランニング協会

アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験とは、日本アクチュアリー会が実施する資格試験です。

試験は、第1次試験と第2次試験のふたつに分かれており、第1次試験では基礎科目5科目、第2次試験では専門科目を受けなければいけません。

合格率は、一番高い「生保数理」であっても32％、一番低い「損保数理」にいたっては16.2%となっています。

この合格率からも分かる通り、難易度は高い資格試験といえるでしょう。

参照:資格試験情報 | アクチュアリー会
 

来年からデータアナリストになります。出世・転職で活かせる資格はありますか？

来年から新卒でコンサル型データアナリストになる者です。

春休み中に次の資格の取得を目指そうか考えているのですが、これらは出世あるいは転職で有利になる資格でしょうか？

また、他に出世あるいは転職に有利な資格があれば教えて下さい。

・応用情報技術者→ ・統計検定2級 ・簿記2級 将来的にはデータサイエンティストへの転身も視野に入れています。

資格を取れば世の中は評価してくれるわけではないので、そんなに気にしなくてもいいのかなと思います。

転職で有利になるというよりも…続きを見る

データアナリストに求められるスキルは何なのでしょうか？

ここでは、データアナリストに求められるスキルについて詳しく解説していきます。

統計学の知識

データアナリストは膨大なデータを分析・解析しなくてはいけません。

その中で、統計学の知識は必ず必要になってくる分野のスキルといえます。

データアナリストを目指すのであれば、統計学の知識は身に付けておくようにしましょう。

データベースの知識

データアナリストに必要なスキルは、データベースを操作するスキルです。

データアナリストにとって、大容量のデータベースに関する知識がある事や必要なデータを収集するスキルが求められます。

現在、多くのデータはクラウドを利用していることから、クラウド上のデータベースを操作するスキルは重要です。

プログラミングスキル

データアナリストには、Python言語やR言語といったプログラミングのスキルも必要とされます。

プログラミングのスキルを身に付けることで、データを自動で処理したりAIを活用した業務改善なども出来るようになります。

データアナリストを目指す方は、他のスキルと一緒にプログラミングについても学んでおきましょう。

マーケティングスキル

データアナリストには、市場調査やマーケティング戦略などといったマーケティングスキルも必要とされることがあります。

特に、コンサル型のデータアナリストになる場合は、マーケティングスキルの必要性は高くなります。

論理的思考力

課題解決のために仮説を立てて検証し、膨大な量のデータを分析や評価するのがデータアナリストです。

仮説を立て検証した業務は、最終的になぜこの仮説を立てて検証したのか誰にでもわかりやすく資料にまとめる必要があります。

そのため、データアナリストにはさまざな課題を論理的思考で考えられることが大切といえます。
 

ここでは、データアナリストの将来性や平均年収について詳しく解説していきます。

データアナリストの将来性は？

データアナリストは世界中で注目されていて、将来性のある職業であるといえます。

データアナリストが情報を収集・分析をする事でライバル企業との競争に優位に立ち回ることができるので、今後更に需要が高まるでしょう。

また、将来的にデータアナリストの仕事を人工知能が奪ってしまうという声も多いですが、今現在では、データアナリストは深刻な人手不足状態と言われています。

よって、データアナリストは経営方針や対策などを考える仕事がメインになる可能性は高いですが、仕事自体がなくなる可能性は極めて低いといえます。

「全てのデータアナリストがいらない」というのではなく、「データの収集・分析だけしかできないデータアナリストはいらない」ということです。

データアナリストの平均年収

厚生労働省の職業情報サイトによると、データサイエンティストの平均年収は557万円でした。

国税庁が公表している民間給与実態調査では、日本人の平均年収は443万円と公表されています。

データアナリストとデータサイエンティストは同業種であることからデータアナリストも同様に平均年収は高いと予想できます。
 

データアナリストになるにはどのようなスキルや性格が必要なのでしょうか。

データアナリストに未経験からなるには？

• ビジネススキル
• データサイエンススキル
• データエンジニアリングスキル

以上が未経験から、データサイエンティストになるための必要なスキルです。

まずは、ビジネス課題を把握して、対策の提案ができるビジネスの知識・分析結果や分析方法の知識が必要です。

さらに、課題や戦略を分かりやすく相手に伝える力やマネジメント力も求められます。

また、統計学・数学の知識のデータから正確な情報を読み取るデータサイエンススキルも必須となります。

そして、Python言語・R言語のデータエンジニアスキルも必要なのでスキルの向上を目指しましょう。

データアナリストに向いている人の特徴は？

データアナリストには、数学や分析が好きな人・コツコツと仕事をこなせる人・ロジカルな考えができる人が向いていると言えます。

中でも特に数学や分析が好きな人は重要であり、データアナリストは数学・統計・プログラミング言語などを扱う職業です。

膨大な量のデータや数字との付き合いとなるため、数字や分析が苦手な人には向いていない仕事でしょう。
 

データサイエンティストに向いている人はどんな性格ですか？

データサイエンティストに向いている人はどんな性格ですか？

現在転職活動中でデータサイエンティストは自分に不向きな職務内容ではないか知りたいです。

もし、自分に適切な職種なのであれば挑戦したいと考えています。また、データサイエンティストになると後悔する可能性が高い人についても知ることができれば幸いです。

実際にお仕事をされている方に、どんな人が向いているか、いくつか教えていただきたいです。 よろしくお願いします！

ロジカルな思考や統計学などが得意な人ですかね。

失礼ながら…続きを見る

データアナリストに関するその他の質問を紹介します。

データアナリストの合格率は？

データアナリストに関する資格の合格率は、統計検定の2級が41.7％・基本情報技術者試験が28.5％となっています。

この他にも、データスペシャリスト試験の合格率15.8%など、他の業種の資格に比べたらどれも難易度が高いことがわかります。

データアナリストって何学部？

データアナリストを目指す場合は、理工系の大学で情報系の学部を選択することをおすすめします。

理学部では、データアナリストに必要な統計学や数学を学ぶことができ、データ解析の知識を大学で身に付けることが可能です。

しかし、情報系の学部しかデータアナリストになれないわけではありません。

文系出身の学生であってもデータアナリストになることは十分に可能と言えます。

データアナリストが高年収を得るためにはどうすれば良い？

データアナリストが高収入を得るには、ハイレベルなデータマイニングに関する知識やスキルを身に付けるのが一番効率的な手段と言えます。

その他にも、平均年収が高い企業への転職や手当が出るような資格を取るなど、さまざまな手段があります。

どのような方法を選ぶにしろ、企業として貴重な存在になることがデータアナリストとして高収入を得るためには重要なポイントと言えます。
 

以上、データアナリストの資格について詳しく解説してきました。データアナリストの資格はどれも合格率は低く難易度は高いと予想されます。

しかし、業界の平均年収や将来性を考えれば、データアナリストは未経験からでも十分に目指すべき仕事と言えます。

今回の記事を参考に、データアナリストの資格についてすこしでも詳しくなれていたら幸いです。