データ分析・統計・プログラミングの資格6選【Excel・Python】
AIの進化に伴い、ますます注目が集まっているデータサイエンス分野。本記事では「データサイエンス分野の仕事に就きたい」「これからデータサイエンティストを目指すにはどうすればいいの？」という方に、データサイエンティストの仕事内容やデータアナリストとの違い、データ分析力を身につけられるおすすめの資格をご紹介します。
目次
▼ 避けて通れない！AI時代にますます求められる「データ分析力」
2．【Python×データ分析】Python 3 エンジニア認定データ分析試験
避けて通れない！AI時代にますます求められる「データ分析力」
2000年のIT基本法制定以降、「e-Japan戦略」をはじめとして様々な国家戦略を掲げてDX（デジタル・トランスフォーメーション）を推進している日本。しかし、その進捗は芳しいものではありません。デジタル競争力や電子政府に関する国際指標では、アメリカと比較すると企業のDX導入は思うように進んでおらず、データ分析分野では20ポイントあまり差を広げられています。
なかでも、ICT（Information and Communication Technology：情報通信技術）のスキルをもつ人材はICT企業に偏在しており、企業がDXを進める上で人材不足が大きな課題になっています。経済産業省の「IT人材需給に関する調査（2019）」では、2030年にはICT人材が約45万人不足する見込みと発表。2017年、滋賀大学に日本初のデータサイエンス学部が設立され、その後も横浜市立大学、武蔵野大学と続き、データに関する学びは今後ますます熱を帯びる気配を見せています。
■デジタル技術の導入状況
■DXを進める上での課題（日本企業）
出典：総務省「令和３年版情報通信白書」より作成
この流れに加えて、DXを推進するうえで活用が欠かせなくなっている「AI」。2022年11月、OpenAIが公開したChatGPTはその性能の高さから世を席巻し、生成AIは日進月歩の勢いでその能力を進化させています。経済産業省は「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024 ～変革のための生成AIへの向き合い方～」と題したレポートで、生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキル（デジタルスキル標準）などを公開しています。
AIの進化に伴い、ますます注目が集まっているデータサイエンス分野。ビジネスの現場ではもちろんのこと、2022年からは高校の共通必修科目である「情報Ⅰ」にデータサイエンスの基礎課程が組み込まれ、2025年1月には共通テストで同科目の実施が予定されています。さらに「情報Ⅱ」ではデータサイエンスに欠かせないプログラミングの基礎も採用されるなど、AI時代を生きるために必要な知識として、近年では教育にも取り入れられつつあります。
データ分析力を活かせる職業
データ分析力を活かせる主な職業に、データサイエンティストとデータアナリストがあります。それぞれの詳しい仕事内容は以下になります。
データサイエンティストとは？
データサイエンティストとは、データの収集・分析を専門とし、分析からその結果にもとづいたビジネスの課題解決・意思決定までを一気通貫で行う職業です。膨大なデータを分析し、その中に法則や関連性、何かしらの意味を見つけ出すことが企業の抱える問題点の改善や事業戦略の意思決定に役立つのです。
データサイエンティストの仕事内容の一部
課題の抽出
クライアントにヒアリングを行いながらビジネスの課題を洗い出し、解決すべき具体的な目標を設定します。
データ収集と前処理
抽出した課題を解決するために収集・分析するべきデータは何かを決定し、必要なデータを集めます。また、収集したデータを分析しやすいよう、クレンジング（データの誤記載・未入力・重複などの修正）やフォーマットの統一などを行います。
データ分析とモデリング
探索的データ分析（EDA：Exploratory Data Analysis）、統計分析、機械学習モデルなどを用いて収集したデータを分析します。
レポート作成・提案
分析結果をわかりやすくまとめ、そこから得られる結論や推察をふまえて、具体的な改善点や事業戦略を提案・実行します。
データサイエンティストに求められるスキル
分析スキル
基本的な統計手法と確率論の理解に加え、線形代数や微積分など、データ分析に関連する数学的知識が必要となります。
ITスキル
データ分析で使用されるプログラミング言語（Python、R、SQLなど）や、機械学習に関する知識を要します。また、Matplotlib、Seaborn、Tableau、Power BIなどのツールを使って分析データを視覚化し、わかりやすいグラフや図を用いてレポートにまとめるスキルも必要です。
その他のスキル
クライアントや社内のヒアリングで企業が抱える本質的な問題点を見つけ出すことや、分析結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的な解決策へとつなげることもデータサイエンティストの重要な役割です。そのため、コミュニケーション力やビジネスに対する理解力、チームをまとめあげるマネジメント力も求められます。
データサイエンスを学べる大学
以下はデータサイエンスについて学べる主な大学です。情報系・理工学系・経営系の学部内に学科やコースの１つとして置かれる場合が多いようですが、一橋大学や横浜市立大学など、データサイエンス専門学部を設置する大学も増えてきています。
| 大学 | 学部・学科・コース |
|---|---|
| 一橋大学 | ソーシャル・データサイエンス学部 |
| 滋賀大学 | データサイエンス学部 |
| 山形大学 | 理学部 データサイエンスコース |
| 佐賀大学 | 理工学部 データサイエンスコース |
| 長崎大学 | 情報データ科学部 データサイエンスコース |
| 九州工業大学 | 情報工学部 知能情報工学科 データ科学コース |
| 横浜市立大学 | データサイエンス学部 |
| 名古屋市立大学 | データサイエンス学部 |
| 中央大学 | 理工学部 ビジネスデータサイエンス学科 |
| 北里大学 | 未来工学部 データサイエンス学科 |
| 南山大学 | 理工学部 データサイエンス学科 |
| 京都女子大学 | データサイエンス学部 データサイエンス学科 |
※2024年5月時点の情報です。
データアナリストとは？
データアナリストは、データサイエンティストと同じくデータ分析と課題解決の支援をする職業。大きく課題の洗い出しや改善策の提案などコンサルティングに特化した「コンサル型」と、機械学習やデータの処理など技術的なスキルに特化した「エンジニア型」の2種類に分けることができます。
データアナリストの仕事内容
コンサル型
ヒアリングと課題の抽出
クライアントにヒアリングを行いながらビジネスの課題を洗い出し、解決すべき具体的な目標を設定します。
提案
分析結果を分かりやすくまとめ、そこから得られる結論や推察をふまえて、具体的な改善点や事業戦略をクライアントに提案します。
エンジニア型
データ収集と前処理
抽出した課題を解決するために収集・分析するべきデータは何かを決定し、必要なデータを集めます。また、収集したデータを分析しやすいよう、クレンジング（データの誤記載・未入力・重複などの修正）やフォーマットの統一などを行います。
データ分析とモデリング
探索的データ分析（EDA）、統計分析、機械学習モデルなどを用いて収集したデータを分析します。
データアナリストに求められるスキル
データアナリストに必要なスキルは基本的にデータサイエンティストと同じですが、コンサル型ではとくにヒアリング力やコミュニケーション能力、エンジニア型ではとくにデータベースやAI・機械学習・分析に関する深い知識とスキルが求められます。
データサイエンティストとデータアナリストの違い
データアナリストがデータ分析によるビジネスの現状把握や課題解決の支援を主な業務としている一方、データサイエンティストはより技術的で高度なデータ解析や予測モデルの構築を行い、課題の抽出から解決策の提案までをワンストップで行います。一般的にはデータサイエンティストの方が求められる知識・スキルや業務の幅が広いため、データアナリストとして経験を積んだ後に、データサイエンティストになるというキャリアパスも存在します。
しかし、日本では現在データサイエンティスト・データアナリストの線引きがあまり明確ではなく、実際の業務範囲や求められるスキルはこの通りでないこともあります。データサイエンティスト・データアナリストとして就職を目指す際は、各企業の求人情報で業務内容をしっかりと確認することが大切です。
データ分析・統計・プログラミングの資格6選
データ分析力を身につけるおすすめの方法は、資格試験の勉強を通じて習得すること。対策教材は体系的に学習でき、効率がいい勉強方法と言えます。また、資格を取得することで客観的にスキルを証明することができます。ここでは、データ分析・統計・プログラミングに関する資格6選を紹介します。対策教材も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。（掲載情報は2024年8月時点のものです）
1．【Excel×データ分析】ビジネス統計スペシャリスト
ビジネス統計スペシャリストは、データ分析の「実践」に重点を置き、数学的な要素は最低限に抑え、データに対して何を行い、出た結果をどう判断するかといった「入口」と「出口」を学べる資格です。中身の理論は排除し、計算自体はExcelに任せます。細かい理論を理解していなくてもデータ分析は行えるのです。
【動画】ビジネス統計スペシャリストで学べるExcel統計分析
ビジネス統計スペシャリストで、どのような分析手法を学べるかを紹介した動画を公開中。事例をもとに実際Excelを操作しながら説明しているので、初歩からわかりやすくデータ分析（標準化、回帰分析、t検定）が学べます。
ビジネス統計スペシャリストを採用している企業
データ分析力を持つ人材が不足している今、企業はデータ分析力を持つ人材を求めています。そのなかで、ビジネス統計スペシャリストの取得による効果を実感している企業が増えています。
株式会社 肥後銀行
2021年度から行員のDXリテラシーを高めるため、ビジネス統計スペシャリストを採用。
＜担当者の声＞
DXを進めるという観点では、エクセルはツールの一つでしかないのですが、「エクセル分析ベーシック」は、統計や分析の基礎的な知識と社会人が備えるべきエクセルというツールの活用能力がカバーされていて、気軽にチャレンジもでき、それでいてしっかりビジネス力がつくというところがとても良い点かなと思っています。
引用：ビジネス統計スペシャリスト公式サイト「ビジネス統計スペシャリストを活用・推奨する企業と教育機関」
ビジネス統計スペシャリストの合格者の声
＜合格者の声＞
現状の把握や予測について回帰分析を使って報告した結果、説得力が増して周囲の賛同が得やすくなったことがあり、以前より根拠のある社内説明ができるようになったと感じています。
＜合格者の声＞
予測の精度が上がったことで、中長期の人員配置計画や生産性目標の設定、効率化施策の策定などの最適化が可能となり、スムーズな業務運営につながっています。
引用：ビジネス統計スペシャリスト公式サイト「合格者の声」
ビジネス統計スペシャリストの難易度
ビジネス統計スペシャリストには、基礎レベルの「エクセル分析ベーシック」と、上級レベルの「エクセル分析スペシャリスト」の2段階のレベルがあります。
エクセル分析ベーシック
平均値や標準偏差など、ビジネスデータの基本的な情報を把握したり、Excelのグラフ機能や関数を使用してデータの傾向や相関などを発見・分析したりするなど、基礎的な分析スキルが求められ、身につきます。
エクセル分析スペシャリスト
確率分布や標本分布、仮説検定・推定、相関分析・回帰分析などの統計分析理論と、Excelの分析ツールを活用してビジネスデータを分析する実践力が求められ、身につきます。
ビジネス統計スペシャリストの対策教材
ビジネス統計スペシャリストを取得するには、試験範囲を網羅した公式テキスト、WEB模擬テスト、オンライン教材がおすすめ。お役立てください。
エクセル分析ベーシックの対策教材
その他の対策教材はこちらからご覧ください。
エクセル分析スペシャリストの対策教材
その他の対策教材はこちらからご覧ください。
2．【Python×データ分析】Python 3 エンジニア認定データ分析試験
オープンソースの汎用プログラミング言語「Python（パイソン）」。Pythonエンジニア認定試験は、Pythonの専門知識を評価する試験です。Pythonは、扱いやすさやライブラリが充実しているなどの理由から様々な分野で活用されており、またAIやデータサイエンスの分野でも注目されています。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験の難易度
Pythonの基礎知識に加え、Pythonを使ったデータ分析のスキルが求められます。基礎知識に不安がある方は、まずはPython 3 エンジニア認定基礎試験を目指しましょう。
Python 3 エンジニア認定データ分析試験の対策教材
Pythonエンジニア認定試験の対策教材一覧はこちらからご覧ください。
Pythonエンジニア認定試験の他の科目
Python 3 エンジニア認定基礎試験
Python 3 エンジニア認定実践試験
3．統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する資格です。中高生・大学生・職業人を対象に、レベルに応じて体系的な統計活用能力を認定します。
統計検定の試験科目
統計検定 1級
統計検定 準1級
統計検定 2級
統計検定 3級
統計検定 4級
統計検定 統計調査士
統計検定 専門統計調査士
統計検定 データサイエンス基礎（DS基礎）
統計検定 データサイエンス発展（DS発展）
統計検定 データサイエンスエキスパート（DSエキスパート）
統計検定の対策教材
公式テキストや過去問題集、推薦図書、参考図書があります。統計検定公式サイトをご覧ください。
4．データ分析実務スキル検定
データ分析実務スキル検定は、ビジネスパーソンが最低限身につけておくべきデータサイエンスの基礎知識を有していることを証明する資格です。データ分析プロジェクトに沿って出題され、企業でデータ分析に携わる実務家によってシラバス作成及び問題監修がされており、データ分析を実務で活用したい方向けです。
データ分析実務スキル検定の試験科目
CBASシチズン・データサイエンティスト級
CBASプロジェクトマネージャー級
データ分析実務スキル検定の対策教材
5．VBAエキスパート
ExcelやAccessの処理を制御するプログラミング言語「VBA」。VBAエキスパートは、VBAの実践力を証明する資格です。VBAはパソコンにMicrosoft Officeがインストールしてあれば利用でき、特別な開発環境を用意する必要がありません。解説書も多く、初学者にも学びやすいプログラム言語です。
VBAエキスパートの試験科目
Excel VBAベーシック
Excel VBAスタンダード
Access VBAベーシック
Access VBAスタンダード
VBAエキスパートの対策教材
6．Microsoft認定資格
Azureを提供しているMicrosoft主催の認定資格です。「Azure AI Fundamentals（AI-900）」の科目では、AI・機械学習の基礎知識やAzureの機能について問う問題が出題され、学習・取得によってAzureの基本的な利用スキルを身につけることができます。AIやクラウドの基礎を学ぶファーストステップとして取得を目指すのがおすすめです。
Microsoft認定資格の試験科目
Microsoft Certified: Microsoft Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900)
Microsoft Certified: Microsoft Dynamics 365 Fundamentals CRM (MB-910)
Microsoft Certified：Microsoft Dynamics 365 Fundamentals ERP (MB-920)
Microsoft Certified: Azure Fundamentals (AZ-900)
Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900)
Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals (DP-900)
Microsoft 365 Certified: Fundamentals (MS-900)
Microsoft Certified: Power Platform Fundamentals (PL-900)
MCE：Technology Literacy for Educators（62-193）
