データアナリストの資格おすすめ10選【統計・ITスキル別】難易度の高い資格の勉強方法

「データアナリストとはどんな仕事？」
「データアナリストに役立つ資格にはどんなものがある？」
「データアナリストに求められる知識やスキルとは？」

このように、データアナリストに必要な資格や知識、スキルなどについてさまざまな疑問を抱えている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

本記事では、データアナリストに役立つおすすめの資格や仕事内容などを紹介しています。この記事を読むことで、具体的にどのような資格がデータアナリストに役立つのか把握できるでしょう。

また、データアナリストに必要なスキルなどについても紹介していますので、これからデータアナリストへの転職を視野に入れている方にも役立ちます。

データアナリストに役立つおすすめの資格について知りたいと考えている方は、ぜひこの記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。

データアナリストが資格を取得する意味とメリット

ビッグデータや人工知能の需要が拡大している中、多くの企業が優秀なデータアナリストを求めるようになりました。しかし、データアナリストになるために必須の資格がとくにないので、多くの人事担当者は「優秀な人材を判断しにくい」という懸念を抱いています。

データアナリストという職種は、IT業界においてメジャーではないため、ビッグデータや人工知能が注目されるようになってから初めて認知した企業も多いでしょう。

これまでデータアナリストとして経験を積み重ねてきた方でも、企業側が能力や経験を判断しにくいことから、自身のスキルを客観的に証明しにくいのです。

そこで、データアナリストに求められる「統計学」や「ITスキル」に関する資格を取得すれば、共通のスキルレベルとして認識しやすくなるでしょう。

データアナリストの資格は、転職やキャリアアップ、案件の獲得において、スキルレベルを客観的に証明するために有効だといえます。

データアナリストにおすすめの資格3選【統計スキル】

データアナリストは、データ分析のための専門的な知識やスキルが求められます。そのため、データアナリストに必要なスキルを身につけるためには資格を取得するのがおすすめです。

ここではデータアナリストに役立つ統計スキル関連の資格を紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を認定する全国統一の資格試験です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が認定している資格です。

5段階のレベルと、統計調査士や専門統計調査士などの種別にわかれています。

準1級以上になると実社会の課題に対してデータ分析を活用するスキルを証明できるため、データアナリストであれば準1級の取得を目指すのがおすすめです。

出典：統計検定１級以外

参照：https://www.toukei-kentei.jp/apply/other-grades-apply/

出典：受験者数と合格率（CBT方式）｜統計検定

参照：https://www.toukei-kentei.jp/info/past/cbt_data/

G検定・E資格

G検定・E資格とは、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定しているディープラーニングに関する資格です。「日本ディープラーニング協会」は、ディープラーニングに関する知識を有し、事業に活用できるジェネラリストや実装できるエンジニアの育成を目指す協会です。

G検定はジェネラリスト向けの資格、E資格はエンジニア向けの資格となっているため、データアナリストの種類に合わせて受験するとよいでしょう。

出典：G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

参照：https://www.jdla.org/certificate/general/

出典：G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談) - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

参照：https://www.jdla.org/certificate/general/start/

データアナリストにおすすめの資格7選【ITスキル】

1. 応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、応用的な情報処理技術者としての知識やスキルを認定する国家資格です。前述の経済産業省が実施している情報処理技術者試験の1区分で、基本情報技術者試験よりも応用的な内容が出題されます。

応用情報技術者試験の試験勉強を通して、データアナリストに必要な基本的なIT知識や応用力を習得できるでしょう。

リー会」が認定している資格試験で、保険数理士や保険数理人とも呼ばれるアクチュアリーに必要な知識を認定します。

資格勉強を通して、データアナリストに必要な確率や統計などの知識を身につけられるでしょう。

出典：応用情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html

出典：令和6年度春期情報処理技術者試験（応用情報技術者試験、高度試験）及び情報処理安全確保支援士試験の合格発表について | 新着情報

参照：https://www.ipa.go.jp/news/2024/shiken_20240704.html

2. ORACLE MASTER（オラクルマスター）

ORACLE MASTERは、世界的に有名なOracle Databaseの管理スキルを証明できる資格です。日本オラクル社が認定するベンダー資格で、試験勉強を通してデータベース管理に必要なスキルを体系的に身につけることができます。

試験のグレードはBronze、Silver、Gold、Platinumの4つとなっており、Oracle Databaseの管理や運用に関する問題、SQLの問題などが出題されます。

出典：ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University

参照：https://www.oracle.com/jp/education/master-portal/

3. OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、LPI-Japanが認定しているオープンソースデータベースの知識や技術力を認定する資格です。

OSS-DB技術者認定試験には「Silver」と「Gold」の2つのレベルがあり、SilverはPostgreSQLなどのオープンソースデータベースの設計、開発、導入、運用スキルを、Goldは大規模なデータベースシステムの改善や、運用、コンサルティングスキルを認定するものとなっています。

データ分析に必須なデータベースに関連した資格であるため、データアナリストにおすすめです。

出典：OSS-DB

参照：https://oss-db.jp/

4. 情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、情報処理技術者としての知識や技能が一定以上の水準であることを認定する国家資格です。

経済産業省が実施している資格で、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験などの幅広いIT知識を認定する試験や、ITストラテジスト試験やシステムアーキテクト試験、データベーススペシャリスト試験といった高度な知識や技能を認定する試験にわかれています。

出典：試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/index.html

出典：基本情報技術者試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

5. 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（DB）とは、データベースの専門分野の知識やスキルを認定する国家資格です。情報処理技術者試験の1区分で、難易度の高い高度情報処理技術者試験の1つとなっています。

試験勉強を通して、データベースのスペシャリストとして高品質なデータベースの企画や要件定義、開発、運用保守を行うスキルを身につけられるため、データアナリストに役立つでしょう。

出典：データベーススペシャリスト試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html

6. Python3エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Python3を利用したデータ分析の基礎や方法のスキルを認定する資格です。

一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が認定している民間資格で、問題は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」から出題されます。

Pythonはデータ分析に活用される汎用言語であるため、データアナリストに必要なPythonによるデータ分析のスキルを身につけるためにも、有効な資格試験です。

出典：データ分析試験 | Python試験・資格

参照：https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

7. アクチュアリー資格試験

アクチュアリー資格試験はアクチュアリーになるための資格試験です。公益社団法人「日本アクチュアリー会」が認定している資格試験で、保険数理士や保険数理人とも呼ばれるアクチュアリーに必要な知識を認定します。

資格勉強を通して、データアナリストに必要な確率や統計などの知識を身につけられるでしょう。

出典：資格試験情報 | アクチュアリー会

参照：https://www.actuaries.jp/examin/info.html

データアナリストに求められる知識やスキル

データアナリストにはIT全般の知識が必要になります。また、その中でも統計学やデータベース、プログラミング言語のスキルなどは必須になるでしょう。

ここでは、データアナリストに求められる知識やスキルについて解説します。

データベースの知識

データ分析で用いるデータはデータベースによって管理することになるため、データアナリストにはデータベースの知識も必要です。

リレーショナルデータベースによるデータ管理に対する理解や、データを扱うためのデータベース言語であるSQLのスキルは、身につけておくようにしましょう。

統計学や機械学習の基礎知識

データ分析では、クラスター分析やアソシエーション分析などの分析手法を用いることになります。このデータ分析には統計学の知識が必須となるため、データアナリストには統計学の知識が必要です。

また、高度なデータ解析のためにAIや機械学習の専門知識も求められます。ほかにも確率や統計、微分積分などの知識も習得しておくと良いでしょう。

プログラミングスキルや言語の知識

データアナリストはプログラマーと違い、基本的にはプログラミングを行うことはありません。しかし、機械学習やディープラーニングなどではPythonやR言語などのプログラミング言語を使用することになるため、これらの言語の知識は身につけておきましょう。

PythonやR言語には、データ分析に活用できるフレームワークも豊富に用意されています。

分析ツールの知識

データ分析を実施する際にはさまざまなツールを利用することになるため、データ分析ツールに関する知識も必要です。たとえば、Web上からデータを収集するWebスクレイピングツールが扱えれば、プログラミングせずにデータ収集ができるようになります。

また、データの可視化を行うためには、BIツールの活用も欠かせないでしょう。

マーケティングの知識

データアナリストの仕事はデータ分析を行うことではなく、データ分析の結果を企業のビジネス課題の解決に活かすことです。そのため、データアナリストにはマーケティングの知識やビジネスへの理解も必要になります。

マーケティングに関する基本的な知識がなければ、データ分析結果を利益に結び付けることは難しいでしょう。

論理的思考力

データ分析は課題解決のために行うものです。たとえ優れたデータ分析スキルを持っていても、解決すべき課題の設定が誤っていると、企業の抱える問題を解決することはできません。

そのため、データアナリストは論理的思考力を駆使し、適切な課題設定を行うことが重要になるでしょう。

課題発見力

データアナリストの仕事は、基本的にビジネスにおける課題を発見し、解決するためにデータを収集することから始まります。課題発見力が乏しければ、データ収集に至るまでに苦戦してしまうでしょう。

また、データアナリストは、分析した結果をもとに仮説を立てて、企業の悩みや課題の解決策を提案することも重要な仕事の1つです。課題を見誤ってしまうと、解決策を提案し、実行しても企業の根本的な課題点の解決には繋がりません。

ビジネススキル

ビジネススキルとは、仕事に不可欠な能力・知識全般のことを意味します。前述した「課題発見力」や「論理的思考力」などもビジネススキルに該当します。

ビジネススキルの向上を図ることで、業務の効率が上がったり、良好な人間関係を構築できたりといったさまざまなメリットが期待されるでしょう。

クライアントとのやり取りが中心になるため、円滑なコミュニケーションを図る必要があります。また、計画的に業務を遂行するスケジュール管理能力、業務を効率的に遂行する能力などあらゆる場面でビジネススキルが求められるのです。

難易度の高いデータアナリスト関連資格の勉強方法

ここでは、データアナリスト関連の資格取得に向けた勉強方法をご紹介します。

主に、参考書を使用して独学で試験対策する方法や、オンラインスクール、講座などを受講する方法に分けられます。自身のライフスタイルに合わせて最適な学習方法を選択しましょう。

参考書で勉強する

データアナリストの関連資格は、それぞれ参考書やテキスト、過去問などが販売されています。独学で試験対策に取り組むなら、参考書と過去問を用意した方が良いでしょう。

参考書によっては、解説・練習問題・模擬問題の3段階で学習を進められるものもあります。PDFファイル形式で無料ダウンロードできる場合があるので、各資格の公式サイトを確認してみてください。

講座・オンラインスクールで学ぶ

データアナリストを目指す方に向けた講座やオンラインスクールはたくさんあります。

中でも、データサイエンティスト協会が運営する「データサイエンティスト養成講座」は、学習しづらいデータハンドリングや、各種手法の選択、変数の作り方などを身につけることができるのでおすすめです。

プログラミング言語に初めて触れる人に向けた講座となっているので、IT業界未経験でも安心して学習を進められるでしょう。

ほかにも、IT業界経験者向けの講座やオンラインスクールも多数開講されているので、自身のスキルレベルや予算に合うものを探してみてはいかがでしょうか。

出典：データサイエンティスト養成講座

参照：https://www.datascientist.or.jp/common/docs/flyer-ds.training.program.pdf

高年収のデータアナリストになるには？

高年収のデータアナリストになるには、必要性の高いスキルセットを身につけることが大切です。

具体的には、「データベースの知識」や「統計学や機械学習の基礎知識」「プログラミングスキルや言語の知識」などデータアナリストに求められるスキルに加え、「マーケティングスキル」「ビジネススキル」なども身につけることで、企業の課題を解決し、売上に直結する結果を収められるでしょう。

自社やクライアントのビジネス上での問題点を把握して、解決するための具体的な行動を促せる人材が求められます。

そのような人材に対して、企業は「高い給与や報酬を支払ってでも、自社で活躍して欲しい」「手放したくない」と考えます。フリーランスとして活動する場合でも、高度なスキルがあれば、高単価の案件を獲得しやすくなるので、高年収を実現できるでしょう。

未経験者でもデータアナリストの資格は取得できる？

合格率75%〜80%ほどの易しい資格であれば、未経験者でも取得できます。ただし、試験勉強の時間を十分に設けて、対策を講じる必要があるでしょう。

データアナリストの平均年収

求人ボックスが公表する求人統計データ（データアナリストの仕事の年収・時給・給料）によると、データアナリストの平均年収は正社員の場合、約696万円で、エンジニア職種の中でも高水準だと言えます。月給で換算すると58万円です。

派遣社員として働く場合、平均時給が2,144円となっています。データアナリティストは、全体の給与幅が広く、360〜1,159万円となっています。

プロジェクトの規模やスキル、経験などによって大きな差が生じるため、高年収のデータアナリティストになるためには、案件や転職先の条件を十分にチェックし、見極めることが大切です。

データアナリストの求人・案件例

フリーランスエンジニアに向けた案件紹介サイトである「SEES」に掲載されるデータアナリストの案件の月間報酬は、60万円〜90万円前後が多いです。2つの案件を掛け持ちし、同時に遂行できれば、月間報酬が100万円を超えることも可能です。

求人ボックスが公表する求人統計データによると、正社員として働くデータアナリストの平均月給は58万円ですので、フリーランスの方が大きく稼げる可能性が高いです。

フリーランスの場合、プロジェクト単位で必要なスキルを持つ人材を短期的に採用できるため、報酬額が高く設定される傾向にあります。即戦力として企業に貢献できる自信がある方は、フリーランスとして案件を獲得し、年収アップを実現しましょう。

データアナリストの将来性

世間ではDX化が推進されていますが、DX化に対応できるような高度IT人材は不足している状態です。そのため、データアナリストの需要は高い状態にあります。

今後もデータアナリストの需要が増すことが予想されているため、データアナリストには高い将来性があると言えるでしょう。

データアナリストへ転職する難易度

データアナリストは、非常に需要の高い職種であるため、多くの企業が優秀な人材を求めています。

しかし、データアナリストはIT技術のほか、ビジネススキルやマーケティングスキルといったさまざまなスキルが必要になるため、転職の難易度は高くなるでしょう。

ここでは、IT業界経験者と、未経験者にわけて転職の難易度について解説します。

IT業界経験者の場合

すでにIT業界で働いている場合は、プログラミングスキルが身についているため、比較的スムーズに転職を成功できるでしょう。

データアナリストとして必要な統計解析や機械学習といったスキルを身につけることで、転職成功率が高まります。

オンラインスクールや講座を受講したり、書籍や学習サイトで独学に励んだりして、不足しているスキルを補うと良いでしょう。

IT業界未経験者の場合

IT業界未経験者の場合は、プログラミングや言語などのITスキルを身につける必要があります。

また、IT業界は実務経験を重視する傾向にあるため、知識に自信を持てるようになれば、副業などで実際に業務を遂行してみることをおすすめします。

データアナリストの業務には、高度なスキルが求められるため、実務レベルのスキルアップには多くの時間や労力が必要になるでしょう。

データアナリストの仕事内容とは？

近年あらゆる業界でデータの利活用が広まる中で、データアナリストの重要性も高まってきました。データアナリストにはコンサル型とエンジニア型の2種類がありますが、それぞれ業務内容は異なります。

データアナリストを目指す場合、コンサル型とエンジニア型の仕事内容の違いについても把握することが大切です。ここではデータアナリストの仕事内容について解説します。

コンサル型の場合

コンサル型のデータアナリストとは、クライアント企業が抱えている課題解決のためにデータ分析を行うことが仕事です。主にコンサルティング会社などに勤務し、データ分析の結果から解決策のアドバイスを行います。

後述するエンジニア型データアナリストと比較すると、ExcelやBIツールなどのツールを活用し、ビジネスに関わる案件に携わる傾向があります。

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、コンサル型よりもITエンジニアに近い立ち位置で仕事を行うデータアナリストです。主にWebメディアの運営会社などに勤務し、自社で効果測定やアクセス解析などを行います。

また、エンジニア型のデータアナリストはデータマイニングなどを利用して、ビッグデータの分析を行い、事業に貢献するという役割を持ちます。

コンサル型のデータアナリストと違ってプログラミングスキルも必要となるため、よりエンジニアに近いポジションだと言えるでしょう。

データアナリストの業務形態

データアナリストはIT企業だけでなく、さまざまな業種の企業で活躍しています。データアナリストの業務形態としては、2つに分けることができるでしょう。

ここでは、データアナリストの業務形態について解説します。

クライアントワーク業務

クライアントワーク業務とは、クライアント企業の課題解決を行うことを事業とする企業で就業することです。クライアントワークに該当する企業としては、マーケティング会社やWeb制作会社などがあります。

クライアントワーク業務を行うデータアナリストは、さまざまな案件に携わることができるでしょう。

インハウス業務

インハウス業務とは、自社の製品やサービスに関連したデータ分析を行っている企業で就業することです。インハウスとは「社内」といった意味を持つ言葉で、金融や証券、医療、研究機関、大学などで活躍するデータアナリストが該当します。

これらの組織では、各種専門分野のデータ分析スキルを持ったデータアナリストが活躍しています。

データアナリストに関するよくある質問

ここでは、データアナリストに関連するよくある質問に対して、Q&A形式で回答します。気になる項目があればぜひチェックして、疑問や不安を解消しましょう。

データアナリストに役立つ資格は何ですか？

データアナリストに役立つ資格は、統計スキルであれば「統計検定」「G検定・E資格」が挙げられます。ITスキルは「応用情報技術者試験」「ORACLE MASTER」などがデータアナリストとして活躍する際に役立つでしょう。

データアナリストになるには資格が必要？

データアナリストになるために必須な資格はありません。しかし、データアナリストのように高度なスキルが求められる職種は、客観的に自分のスキルを証明する必要があるため、資格を取得した方が転職や案件獲得時に有利だと言えます。

データアナリストの合格率は？

データアナリスト関連の資格における合格率は、試験や年度、等級ごとに異なります。たとえば、統計検定の2023度における4級の合格率は81.8%です。

同年の3級の合格率は53.9%、2級は49.1%、準1級が35.3%と等級が上がるにつれて、難易度が高くなっています。

出典：受験者数と合格率（CBT方式）｜統計検定

参照：https://www.toukei-kentei.jp/info/past/cbt_data/

データアナリストの月収はいくらですか？

求人ボックスが公表する求人統計データによると、正社員として働くデータアナリストの平均月収は58万円です。初任給は27万円程度が相場だといわれています。

ただし、データアナリストは、業務の範囲や参画するプロジェクトの規模などによって給与が大きく異なるので、上記の平均的な数値は目安として捉えておきましょう。

データアナリストはやめとけといわれる理由は？

データアナリストはやめとけと言われる理由として、「求められる知識やスキルが多い」「地道な作業が多い」などが挙げられます。エンジニアとしての技術力以外にビジネススキルや分析スキルなどさまざまな要素が必要になるので、目指している途中で挫折してしまう人も多いです。

さらに、企業側が過度な期待を持つ傾向にあるため、プレッシャーを感じて「データアナリストになるのはやめておけばよかった」と考える人も一定数います。「幅広い知識やスキルを身につけて、大きな期待に応えられるような仕事をしたい」という方であれば、データアナリストとして長期的に活躍できるでしょう。

海外でも通用するデータアナリストの資格は？

海外でも通用するデータアナリストの資格として「Oracle Master」や、Google認定資格の1つである「Professional Data Engineer」などが挙げられます。

データアナリストは、海外でも需要が高く、海外勤務ができるので、移住を検討している方は、ぜひ検討してみてください。

データアナリストに向いている人の特徴は？

データアナリストの仕事は、膨大かつ細かい数字データを分析し、企業・組織の課題を解決へと導くことです。そのため、数字のミスをしない慎重な人や、分析力に長けている人、細かい作業が得意な人、忍耐力がある人などが向いているといえるでしょう。

併せて、企業の経営課題へ向き合い、改善に向けた行動を促す必要があるため、高度なコミュニケーション能力や経営者視点を持ち得ている人にもおすすめです。

データアナリストの国家資格は？

データアナリストの国家資格として、「情報処理技術者試験」や「データベーススペシャリスト試験」が挙げられます。どちらも、経済産業省のIT政策実施機関である「独立行政法人情報処理推進機構（IPA）」が認定している国家資格です。

資格を取得して重宝されるデータアナリストになろう

データアナリストは、データ分析スキルや、論理的思考力や統計学、プログラミングスキルなど、幅広い知識や技術力が求められる職種です。

データアナリストの業務に関連する資格を取得すれば、転職や案件を獲得する際に、自身のスキルレベルを客観的に証明できるでしょう。

ぜひ、本記事で紹介したデータアナリストにおすすめの資格や、データアナリストに求められる知識やスキルなどを参考に、必要なスキルを身につけてデータアナリストを目指してみてはいかがでしょうか。

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