データアナリストになるために必要な資格とは？データ分析のスキルを高める方法

データベースの知識

データアナリストは、様々なデータソースからデータを収集し、分析のために整理する必要があります。そのためには、データベースの知識が必須です。データベースは、データを効率的に管理・保存するための仕組みであり、データベースからデータを取得し、クエリを実行して必要な情報を抽出することができます。データベースの種類や操作方法について理解しておくと、データの取り扱いがスムーズになります。

統計学や機械学習の基礎知識

データアナリストは、データの分析や解釈に統計的な手法や機械学習の技術を用いることが多いです。そのためには、統計学や機械学習の基礎知識が重要です。統計学は、データの傾向やパターンを把握し、データに基づいた意思決定を支援するための知識です。機械学習は、データからパターンを学習し、予測モデルを構築するための技術です。統計学や機械学習の基本的なアルゴリズムについて理解しておくと、データの分析や予測をより正確にすることができます。

プログラミングスキル

データアナリストは、データの前処理や分析にプログラミングを活用します。プログラミングを使えば、データのクリーニング、可視化、モデル構築などを効率的に行うことができます。特にPythonはデータサイエンス分野で広く使われている言語であり、多くのライブラリやツールが提供されています。Pythonの基本的な文法やライブラリについて学んでおくと、データの分析が容易になります。

データアナリストになるためには、必ずしも特定の資格が必要というわけではありません。しかし、資格取得をすることでスキルアップや評価アップにつながります。データアナリストに関連する資格は多数ありますが、ここでは代表的なものを5つ紹介します。

統計検定®

統計検定®は、統計に関する知識を評価する全国統一試験です。データ分析を行う上で、統計学の基礎知識は必須です。統計検定®は5段階のレベルがありますが、データアナリストを目指す人は、まずは2級以上の取得がおすすめです。統計検定2級では、大学1、2年次レベルの統計基礎知識が求められます。

統計検定®を受けるには、受験資格はありません。試験では、統計の基礎や応用、解析方法などについて問われます。年2回開催され、検定料は5,000円〜8,000円（税込）です。

出典：統計検定　検定種別

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITに関する基礎知識や技能を認定する国家試験です。データアナリストになるためには、ITの基礎知識やプログラミングスキルも必要です。

基本情報技術者試験は通年で受験することができ、受験料は7,500円（税込）です。合格率は2023年の年度平均で48.4%です。

出典：情報処理技術者試験（基本情報技術者試験）　統計資料

データベーススペシャリスト

データベーススペシャリストは、データベースの専門知識が求められる国家資格です。データアナリストになるためには、データベースの設計や運用、保守などの知識や技能も必要です。データベーススペシャリストは、データベースシステムの企画から運用・保守まで、データベース技術に関する幅広い内容が出題されます。

データベーススペシャリストは年に1回（秋）実施されており、受験料は7,500円（税込）です。合格率は約15%と難易度の高い資格です。

出典：情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　統計資料

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、Pythonを使用したデータ分析の習得を目的とした試験です。Pythonは、データ分析や機械学習に広く使われるプログラミング言語です。

 Python3エンジニア認定データ分析試験を受けるには、受験資格はありません。試験では、Pythonのデータ分析に関するライブラリやツール、手法などについて問われます。随時実施されており、受験料は11,000円（税込）です。合格率は約75%となっています。

出典：Python試験の合格率75%。試験勉強の重要性

G検定・E資格

G検定とはジェネラリスト検定のことで、ディープラーニングの基本知識をもち、ビジネスでの活用例を把握しているかを問われる検定です。E資格とはエンジニア資格のことで、ディープラーニングの理論を理解し、実際に実装するスキルがあるかが問われる資格です。どちらもAIに関係する職種に就職したいと考えている方にはおすすめです。

詳しくは下記の記事をご参照ください。

参照：

G検定とは？難易度、勉強方法、勉強時間について解説

E資格とは？難易度、勉強方法、勉強時間について解説

これらの資格は、データアナリストになるための目安となりますが、必ずしもこれらの資格を取得しなければならないというわけではありません。データアナリストになるには、資格だけでなく、実際にデータ分析のスキルを高めることが重要です。

資格取得だけでなく、データ分析のスキルを高める方法は他にもあります。ここでは、データ分析のスキルを高めるために役立つ方法を3つ紹介します。

プログラミングスクールやオンライン講座で学ぶ

プログラミングスクールやオンライン講座がおすすめな理由は、学べることや得られることが多いからです。プログラミングスクールではデータ分析に必要なプログラミング言語や統計学、機械学習などの専門的な知識や技術を学ぶことができます。これらの知識や技術は、データを収集・加工・分析・可視化・活用するために欠かせません。スクールでは、専門家の講師やメンターから指導やアドバイスを受けることができるので、自分で独学するよりも効率的に学習できます。また、スクールによっては、資格試験の対策やサポートも行っている場合があります。

そして、スクールでは実際のビジネスや社会問題に関連したデータを用いて、実践的なプロジェクトや課題に取り組むことができます。これにより、データ分析のスキルを実践的に磨くことができます。

さらに、データ分析に関心のあるメンターや仲間と交流することができます。メンターや仲間との交流は、データ分析のスキルを高めるだけでなく、自信やモチベーションを高めるのにも役立ちます。メンターや仲間からフィードバックを受けることで、自分のデータ分析のスキルや課題に気づくことができます。また、メンターや仲間と協力してプロジェクトや課題に取り組むことで、チームワークやコミュニケーションのスキルも向上させることができます。

KaggleやAtCoderなどのコンペティションに参加する

KaggleやAtCoderなどのコンペティションは、データ分析のスキルを競うためのプラットフォームです。コンペティションでは、様々なテーマや難易度のデータセットや問題が用意されており、それらに対して最適な解法やモデルを提出します。提出された解法やモデルは、正解率や精度などの指標で評価され、ランキングや賞金が決まります。コンペティションに参加することで、データ分析のスキルを実践的に試せるだけでなく、自分のレベルや強み・弱みを把握することもできます。また、他の参加者の解法やモデルを見ることができるので、新しい手法やアイデアを学ぶことができ、データ分析のスキルを向上させることができます。

参考：

Kaggl

AtCoder

データ分析のプロジェクトに参加する

データ分析のプロジェクトに参加することも、データ分析のスキルを高める方法のひとつです。データ分析のプロジェクトでは、実際のビジネスや社会の課題に対して、データ分析の手法やツールを用いて解決策を提案します。データ分析のプロジェクトに参加することで、データ分析のスキルを実践的に活用できます。また、チームで協力してプロジェクトを進めることで、コミュニケーションやプレゼンテーションのスキルも身に付けられます。

以上の方法を用いることで、より実践的にデータアナリストとしてのスキルを向上させることができるでしょう。

この記事は、データアナリストになるために必要な資格と、データ分析のスキルを高める方法について紹介しました。データアナリストは、ビッグデータを分析してビジネスに活かす専門家です。データアナリストになるためには、統計検定や情報処理技術者試験などの資格取得や、プログラミングスクールやコンペティションなどの学習方法を利用することがおすすめです。データ分析のスキルを高めることで、市場価値の高い人材として活躍できます。

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