データ分析におすすめの資格とは? データサイエンティストになる方法も解説

データサイエンティスト

2023.04.24

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デジタル技術の進歩により、企業が収集できるデータが増え、収集したデータを活用する動きが強まっています。データを効率的に活用できた企業とそうでない企業の格差は、今後さらに広がっていくことが予想されます。 そうした時代を背景に、データサイエンティストやデータアナリストという職業が注目されています。 この記事では、データ利活用における重要なプロセスであるデータ分析について、概要と基本的な流れと手法、データ分析を行う上でおすすめの資格、また、データサイエンティストが注目される理由とデータサイエンティストになる方法を解説します。

データ分析とは

データ分析とは、データを収集、整理、加工、統合し、結果を出力するまでの一連の流れを言います。企業や組織が収集した膨大なデータを活用できる形に整え、最終的には、これらのデータから意味のある結果を導き出し、企業や組織の意思決定に役立てることが目的です。

データ分析は以前から存在していましたが、近年はインターネットやスマートフォンの普及により情報量が増え、分析を行うのに科学的なアプローチが必要になりました。

また、ビジネスのスピード感も加速しており、経営のさまざまな局面でデータに基づく正確な判断が求められています。そのため、膨大なデータを明確な意図をもって分析し、的確な経営判断のサポートを行うことが、企業における新しいデータ分析の役割といえるでしょう。

データ分析の手法と大まかな流れ

データ分析の大まかな流れは以下の通りです。

1.目的の明確化

2.要件定義

3.データ収集・加工

4.データ分析・解析

5.評価・改善

それぞれについて見ていきましょう。

 

データ分析の目的を明確にする

 

データ分析は手段であり、課題解決のために行うものです。データ分析を行う際は、はじめに明確な目的、目標を設定することが大切です。

目的・目標は具体的であるほどデータ分析の効果が出やすくなります。数値化することで評価や改善につなげやすく、データの収集や分析が目的化してしまうリスクを避けられます。

 

要件定義を行う

 

目的や目標を明確にできたら、課題解決のための効果的な打ち手について仮説を立て、それを検証するための分析計画を立てます。

集めるべきデータは何か、データをどのように集めるか、集めたデータをどのように分析するかをあらかじめ決めておくと、全体の流れがスムーズになります。

 

必要なデータを収集・整形する

 

データ収集とその後の分析方法が確定したら、必要なデータの収集を行います。いかに効率よくデータを集められるかもデータ分析を成功させるポイントです。

データ収集自体は自動で行われることが多いですが、収集したデータに重複など使えないものがある場合、統合や標準化などのクレンジングを行い、データの正確性を高め、分析できる状態に整形します。

 

実際にデータ分析・解析を行う

 

データを収集・整形したら、要件定義で決めた方法で実際にデータ分析を行います。

分析が完了したら、分析結果から仮説が正しかったかどうかの確認を行い、分析結果を客観的に評価します。

 

データ分析の改善を繰り返す

 

データ分析は繰り返し行うことで精度やその後の打ち手の効果が高まります。

データ分析の結果をもとに改善策を実施。打ち手の効果検証を行うため、定めた目標に対する数値の測定を行います。さらなる改善や効果拡大のため、仮説を立て直し、分析を実施、という流れを繰り返して精度と効果を高めます。

データ分析におすすめの資格5選

データ分析に必須の資格はありません。資格がなくてもデータ分析を行なうことは可能です。しかし、資格を取得することは、知識を身につけることと、スキルと知識の証明になります。

データ分析におすすめの資格として、以下の5つが挙げられます。

・基本情報技術者

・応用情報技術者

・データベーススペシャリスト

・データ分析実務スキル検定(CBAS)

・統計検定®︎

それぞれについて見ていきましょう。

 

基本情報技術者試験

 

基本情報技術者試験は、IT業界の登竜門的な国家資格で、続く応用情報技術者試験、データベーススペシャリスト試験へ道筋をつける位置づけとしても重要です。

ITに関する基礎知識が幅広く出題され、IT業界を目指そうという人に広くおすすめできる資格です。

公式HP:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構:制度の概要:基本情報技術者試験

 

応用情報技術者試験

 

応用情報技術者試験は、基本情報技術者試験の上位に位置します。

基本情報技術者試験がIT知識を幅広く問うのに対し、応用情報技術者試験は自分の得意分野を選択する方式で、特定の分野に特化した内容が出題されます。

基本情報技術者試験の合格率は約21~41%、応用情報技術者試験の合格率は約18~24%で、比較的平易な難易度といえます。

公式HP:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構:制度の概要:応用情報技術者試験

 

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は、応用情報技術者試験のさらに上位に位置する資格試験で、データベース構築を行うことの多いデータサイエンティストとしては是非とも取得しておきたい資格のひとつです。

合格率が20%を切る高難易度の試験としても知られ、一定の実務経験を積んだ上で受験することをおすすめします。

基本情報技術者、応用情報技術者、データベーススペシャリストはいずれもIPAが実施する国家資格です。

公式HP:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構:制度の概要:データベーススペシャリスト試験

 

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、データサイエンスに特化した数少ない資格試験のひとつです。

CBASにはPM級とCitizen級の2種類があり、ビジネス側が身につけておくべきデータサイエンススキルと、現場社員のデータ分析能力を問う検定試験です。

どちらも具体的な実務スキルを判定され、合格者は即戦力としての活躍が見込まれる点に特長があります。

公式HP:CBAS データ分析実務スキル検定

 

統計検定®︎

 

統計検定®︎は、統計に関するスキルを問う資格です。データ分析は統計学を用いるので資格取得が有効です。

統計検定®︎は、4級、3級、2級、準1級、1級の5つのレベルにわかれています。実務レベルのスキルは2級からなので、2級取得を視野に入れましょう。

公式HP:統計検定®︎:Japan Statistical Society Certificate

データサイエンティストが注目されている

データアナリストやリサーチャーなど、データ分析を専門とする職種・役割にはさまざまな種類がありますが、近年特に注目を集めているのがデータサイエンティストです。

国を挙げてDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進が求められる中、多様なビジネス課題をデータ活用によって解決に導くデータサイエンティストの存在感は、今後さらに増すことが予想されます。

データサイエンティストは、科学的なアプローチによってデータ分析の正確性を高め、膨大なデータ活用にも対応できることに加えて、データ分析の結果をビジネスに反映・活用させるところまでを領域とするため、データ活用の必要性を感じながらも手を出せずにいる多くの企業にとって、かゆいところに手が届く存在といえます。

データサイエンティストになる方法

データサイエンティストになるためのルートは複数ありますが、この記事では、主な例を3つご紹介します。

 

大学でデータ分析を体系的に学ぶ

 

まず、専門学部が開設されている大学でデータサイエンスを学ぶ方法は、将来の就職や転職に向けて、時間をかけて体系的にデータサイエンスを理解したい人におすすめです。

データサイエンスの専門学部を持つ大学としては、滋賀大学横浜市立大学の「データサイエンス学部」、情報経営イノベーション専門職大学などが挙げられます。

 

資格を取得して転職する

 

次に、データ解析やプログラミングなどの基礎的な知識やスキルをすでに有している人であれば、上記した資格の取得などを通して自身のスキルを証明できるようにし、データを扱う機会が多いインターネットサービス企業やデータ分析専門のコンサルティング会社、ビッグデータを扱うような会社のエンジニア職などに転職するというルートがあります。実務においてさらにスキルを磨き、経験を積んでステップアップを目指せます。

 

ビジネススクールで実践的なデータ分析のスキルを習得する

 

3つ目のルートとして、データ分析に特化したビジネススクールに通ってより実践的で専門的なデータ分析の手法を習得するという方法があります。

ある程度のデータ分析の経験はあるが専門の仕事に就くには知識やスキルが足りない人や、これまで培ったビジネススキルを近年注目のデータサイエンスと掛け合わせることで自身のスキルアップ、キャリアアップを図りたい人におすすめの方法です。

かつて数学的手法が必須と言われたデータ分析ですが、昨今は文系職の人でも利用できるソフトやツールが充実しており、データサイエンティストとして独自のキャリアを歩む人も出てきています。

データサイエンスに特化したビジネススクールとしては、datamix(データミックス)が挙げられます。

データミックスでは、総合講座として「ゼロから始めるExcelデータ分析・統計学講座」や「データサイエンス基礎講座」など5講座、トピック別講座として「Python入門」など4講座を提供しており、目的に合わせて必要な知識やスキルを効率よく学ぶことができます。受講料の70%が還付される専門教育訓練給付制度の利用も可能です。

参考URL:教育訓練給付制度(厚生労働省公式サイト)

まとめ

データ分析の概要やデータ分析に役立つ資格、また近年脚光を浴びているデータサイエンティストについて、なるための方法も含めて解説しました。

データ分析やデータサイエンスに資格は必須ではありませんが、資格を取得することで、スキルアップやキャリアアップにつながります。

本記事を参考にデータ分析の理解を含め、資格取得や講座の受講を通してスキルを磨き、キャリアアップをぜひ実現してください。

データミックスでは、初学者や文系出身の方でもデータサイエンティストに必要な知識やスキルを体系的に学習できるデータサイエンティスト育成講座を提供しています。

Re スキル講座として認定されている本格的な講座で、ビジネスの課題を解決するための思考力と課題解決力を養うことを重視しているため、ビジネスの現場で役立つ実践的なスキルを習得できます。

オンラインで受けられる無料の個別相談も実施していますので、「カリキュラムの詳細を知りたい」「講座を受講してみたいけれど、ついていけるか不安」という方もぜひお気軽にお申し込みください。

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