データサイエンティスト向けの資格18選！学習のロードマップも紹介

データサイエンティストの資格を取る3つのメリット

データサイエンティストになるのに必須の資格は特にありませんが、資格取得によりさまざまなメリットがもたらされます。はじめに、データサイエンティストの資格を取得する主なメリットを3つ紹介します。

1.知識を体系的に獲得できる

資格取得のための学習を通して、データサイエンティストに必要な知識を体系立てて学ぶことが可能です。データサイエンティストに求められる知識とスキルは広範であり、それらを整理して自分の中に落とし込むことが欠かせません。

なお、一般社団法人 データサイエンティスト協会は、データサイエンティストには下記のスキル領域が必要としています。

引用元 : データサイエンティスト検定™リテラシーレベルとは｜ 一般社団法人データサイエンティスト協会

上記の内容を指針としつつ、自らのレベルに応じた資格取得を目指しながら着実なステップアップを図っていきましょう。なお、データサイエンティストにおすすめの資格については後述します。

2.スキルを対外的に証明できる

スキルを対外的に証明できるのも資格取得の利点です。

資格を取得していれば、データサイエンティストとして必要なノウハウを保有していることを客観的に示すことが可能です。

なお、一般的に、国家資格は民間資格より信頼性が高い傾向にあります。民間資格に関しては、現状はさまざまな団体が独自の資格をつくっているため、業界内での認知度や評価にバラつきがあります。そのため、まずは自分のスキルを補う国家資格の取得を検討し、必要に応じて民間資格を検討しましょう。

また、日本国外で働きたい人は国際資格を目指すことになります。自分に足りないスキルや希望する働き方を踏まえて、選択肢を絞るのが賢明です。

3.転職やキャリアアップで有利になる

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、実務経験がない分、資格がスキルと意欲の客観的な証明になります。資格を取得することで、採用担当者に対して基礎的な知識を備えていることや、学習意欲の高さなどをアピールできるでしょう。

また、すでにIT業界で働いている人にとっても、データ分析に関する資格はキャリアアップにつながります。社内でのデータ部門への異動や、より好条件の企業への転職を実現するうえで、資格は強力な武器になるといえます。未経験者から経験者まで、資格取得はキャリアを有利に進めるための一つの手段です。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

未経験からデータサイエンティストを目指す際のロードマップ

未経験からデータサイエンティストを目指す場合、どのような手順で学習や転職活動を進めれば良いか迷う人も多いでしょう。ここでは、未経験者がデータサイエンティストになるための具体的なロードマップを5つのステップで解説します。

Step1.データサイエンティストという職種について理解する

まずは、データサイエンティストという職種に対する理解を深めることが重要です。

具体的な業務内容や求められるスキル、データアナリストやデータエンジニアのほか、機械学習エンジニアなど、関連する職種との違いを把握しておきましょう。

職種への理解が深まれば、自分がどのようなデータサイエンティストになりたいのかというキャリアビジョンが明確になります。また、将来の目標から逆算して、今の自分に何が不足しているかが分かるため、学習計画も立てやすくなるでしょう。

Step2.知識・スキルを身につける

職種についての理解が深まったら、実務に必要な知識やスキルを身につける学習を始めましょう。

データサイエンティストには、プログラミングや統計学のほか、ビジネスに関する知識など、幅広いスキルが求められます。

未経験者の場合は、基礎的なITリテラシーから学び始め、Pythonをはじめとするプログラミング言語の習得へと進むのが一般的です。独学で進めることも可能ですが、効率的に学びたい場合は、専門のスクールやオンライン講座を利用するのも一つの方法といえます。

Step3.資格を取得する

基礎的な知識やスキルを身につけたら、その実力を客観的に証明するために資格を取得しましょう。未経験者の場合、実務経験がないため、取得した資格が転職活動において重要なアピール材料となります。

最初は難易度の低い基本情報技術者試験や、データサイエンティスト検定リテラシーレベルのほか、G検定などから挑戦するのがおすすめです。資格の学習を通じて、不足している知識を体系的に補完できるというメリットもあります。

Step4.実務の経験を積む

資格を取得した後は、できる限り実務に近い経験を積むことが大切です。

未経験からすぐにデータサイエンティストとして転職するのが難しい場合は、まずはデータ入力や集計、簡単な分析アシスタントのほか、エンジニア職などに就いて経験を積むルートも有効です。

また、Kaggleをはじめとしたデータ分析コンペティションに参加したり、個人でポートフォリオを作成したりすることで、実践的なスキルを磨けます。こうした経験は、面接でのアピールポイントになるでしょう。

Step5.面接を受ける

知識の習得やポートフォリオの作成が完了したら、いよいよ企業の面接を受けます。

未経験者の面接では、現在のスキルレベルだけでなく、ポテンシャルや学習意欲、論理的思考力のほか、コミュニケーション能力などが総合的に評価されます。

自己PRや志望動機をしっかりと準備し、これまで作成したポートフォリオや取得した資格を基に、自分がどのように企業へ貢献できるかを具体的に伝えましょう。失敗を恐れず、複数企業の選考に挑戦することが成功へとつながります。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

【難易度表付】データ系資格を学ぶべき順番

どの資格を取得するか決めかねている人は、自分に不足するスキル領域を学べる資格のうち、難易度が低いものから挑戦しましょう。

以下の表では、資格ごとの難易度と対応するスキル領域、取得のメリットをまとめました。

資格名	難易度（1～4）	スキル領域	メリット
Python3エンジニア認定データ分析試験	1	ITスキル	プログラミング言語（Python） の基礎的なスキルが身につく
データサイエンティスト検定リテラシーレベル	2	コンサルティングスキル	初心者がデータサイエンティストに必要な 基礎知識を身につけられる
G検定	3	コンサルティングスキル	AIの活用スキルが身につく
基本情報技術者試験	1	ITスキル	IT業界初心者が土台となる知識が身につけられる
応用情報技術者試験	2	ITスキル	一般的な情報技術に関する知識が幅広く身につく
データサイエンスエキスパート	3	統計スキル	計算、統計、モデリング、領域知識に関する 大学専門レベルの高度なスキルが身につく
データベーススペシャリスト試験	4	ITスキル	情報処理技術者試験の中でも高位資格の一つ、 企業に評価されやすい
統計検定1級	4	統計スキル	高度な統計スキルが身につく

※難易度やスキル領域はあくまで大まかな目安です。詳細は各資格の公式Webサイトや関連書籍などで確認してください

続いて、初心者や実務経験がない方に向けて、スキル領域別におすすめの取得順を紹介します。どの順番で目指すか迷った際の参考にしてみてください。

コンサルティングスキルを身につける場合の学ぶ順番

コンサルティングスキルを磨くなら、まずはデータサイエンティスト検定リテラシーレベルで基礎を学ぶのがおすすめです。

そのうえで、G検定を受験しましょう。1日1時間勉強する場合のG検定の学習期間の目安は1ヶ月ほどです。ビジネスの現場において、AIやデータサイエンスの知識をどのように活用するかという視点を持つことが、コンサルティングスキルの向上につながります。段階的に学習を進めることで、実践的な提案力を身につけられるでしょう。

統計スキルを身につける場合の学ぶ順番

統計スキルを習得する際におすすめなのが、データサイエンスエキスパート資格です。

統計検定1級はかなり難易度が高いため、2級、準1級に合格した後で目指すのが良いでしょう。統計検定2級の学習期間の目安は、およそ1.5ヶ月です。統計学はデータ分析の基礎となる重要な学問であり、着実にステップアップしていくことが理解を深めるコツといえるでしょう。まずは基礎的な級から挑戦し、徐々に高度な統計手法やモデリングの知識を習得していく流れが理想的です。

ITスキルを身につける場合の学ぶ順番

ITスキルを基礎から習得するなら、まずは基本情報技術者試験を受け、次に応用情報技術者試験に挑戦しましょう。IT全般に関する基礎が身についたところで、よりデータサイエンティスト向けの資格に挑戦するのがおすすめです。

データサイエンティスト向けの資格としては、Python3エンジニア認定データ分析試験が代表的です。

なお、おすすめの資格・試験についての詳細は後述します。

Pythonを習得する目安期間は2ヶ月ですが、プログラミング言語初心者の場合もう少し時間がかかる可能性があります。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

データサイエンティストにおすすめの資格18選

データサイエンティストに関連する資格は多岐にわたり、国家資格や民間資格のほか、国際資格などさまざまな種類が存在します。ここでは、数ある資格の中からとくにおすすめの18資格をピックアップして紹介します。

おすすめの「国家」資格3選

まずは、おすすめの国家資格3選を紹介します。詳細は以下をご覧ください。

1.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）は、ビッグデータ時代に求められる、データ指向の担い手を育成する目的の試験です。SQLやデータベースの設計・構築・管理など、データベースに関する幅広い知識を習得でき、実際の業務で役立つ資格です。

合格率は、例年18％前後で推移しており、合格は決して簡単ではありません。初心者向けではなく、データベースの設計や構築などの実務経験があり、ある程度の知識とスキルを持つ人向けの試験といえます。

なお、2027年度から試験形式をはじめとして大幅な変更が予定されているため、受験に際しては必ず公式Webサイトをご覧ください。

項目	詳細
運営	IPA（独立行政法人情報処理推進機構）
試験日	定められた期間内に実施（詳細は公式Webサイトを確認）
受験料	7,500円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	午前I、午前II、午後I、午後IIの試験すべて60点以上（100点満点）
公式Webサイト	https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html

参考：データベーススペシャリスト試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

2.基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、IT技術者として必要な基礎知識が幅広く出題される資格試験です。システムの設計・開発・運用について出題され、IT技術者がこなす一般業務への対応力が問われます。

プログラミングやデータベース、ネットワークなどの知識を習得できることから、コーディングやシステム設計などの作業に役立ちます。

データサイエンティストに特化した資格ではないものの、IT業界で活躍するための基礎固めとしておすすめできる試験の一つです。合格率はおおよそ40％程度です。

なお、2027年度以降、出題形式や試験の実施時期に大幅な変更が予定されているため、受験に際しては必ず公式Webサイトで最新の情報をご確認ください。

項目	内容
運営	IPA（独立行政法人情報処理推進機構）
試験日	年間を通じて専用会場にて実施
受験料	7,500円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	各科目の評価点が基準点（600点）以上
公式Webサイト	https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

参考：基本情報技術者試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

3.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に合格し、エンジニアとしてさらにレベルを上げたい方におすすめです。データサイエンティストに特化した資格ではありませんが、基本情報技術者試験と同じくIT業界では定番の資格として知られています。

取得すれば、ITリテラシーを証明でき、ITエンジニア全般の転職や案件獲得に役立つでしょう。

合格率は、年によってバラつきはあるものの、概ね2割となっています。

基本情報技術者試験同様、2027年以降、試験名や出題形式、実施時期に大幅な変更が予定されているため、受験に際しては必ず公式Webサイトで最新の情報をご確認ください。

項目	内容
運営	IPA（独立行政法人情報処理推進機構）
試験日	年間を通じて専用会場にて実施
受験料	7,500円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	選択式試験で60点以上（100点満点)／ 筆記試験で60点以上(100点満点）
公式Webサイト	https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html

参考：応用情報技術者試験｜独立行政法人 情報処理推進機構

2. おすすめの「民間」資格11選

データサイエンティスト向けの民間資格は数が多く、問われる内容も資格によってさまざまです。データサイエンスの基本を問う資格から、データベースや統計学のほか、数学や画像処理に特化した資格など、幅広い種類があります。

学びたい分野や現状のスキルを踏まえたうえでこれから紹介する資格を一覧し、自分にどれが向いているか考えましょう。

1.データサイエンティスト検定 リテラシーレベル

データサイエンティスト検定は通称DS検定と呼ばれ、リテラシーレベルではデータサイエンティストの基礎力を証明できます。対象となるのは、データサイエンティスト初学者やこれからデータサイエンティストを目指す人です。

取得すると、実務能力とともに数理・データサイエンス・AI教育の一定レベルのリテラシーを証明できます。試験の合格率は約44％となっています。

項目	内容
運営	一般社団法人データサイエンティスト協会
試験日	公式Webサイトを確認
受験料	10,000円（税別） ※学生は5,000円、大学会員は4,000円
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	正答率77％以上（目安）
公式Webサイト	https://www.datascientist.or.jp/dscertification/

参考：データサイエンティスト検定™ リテラシーレベル｜一般社団法人データサイエンティスト協会

2.OSS-DB技術者認定試験

OSS-DBは、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証明する資格です。

オープンソースデータベースの知識は、データベースやシステムの開発・運用管理業務に役立ちます。また、パフォーマンスチューニングやインデックスの最適化など、データベースの性能改善作業に役立ちます。

GoldはSilverを保持していないと合格しても認定されないため、まずはSilverを受験しましょう。合格率はSilverでおおよそ7割程度となります。

項目	内容
運営	特定非営利活動法人エルピーアイジャパン （LPI-Japan）
試験日	年間を通じて実施
受験料	16,500円（税込）
受験資格	Silver：制限なし Gold：制限なし（ただし、有意なOSS-DB Silverを 保有していることが認定条件）
試験形式	CBT方式（全国各地の試験センターもしくはオンライン受験）
合格基準	非公表
公式Webサイト	https://oss-db.jp/

参考：オープンソースデータベース技術者認定資格（OSS-DB技術者認定資格）とは｜LPI・Japan

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目的の全国統一試験です。データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力が身につきます。

資格取得を目指して勉強すると、データ分析作業を行ううえでのスキルアップが望めます。また、得られたデータの表やグラフでの表現方法も学べ、データ解析後の資料作成作業やプレゼンテーションなどで役立てることが可能です。

1級は業務経験を積んだデータサイエンティスト向けなので、初心者は3級や4級からの受験がおすすめです。合格率は4級が64％ほど、3級が54％ほどで、級が上がるごとに合格率は下がっていく傾向にあります。

項目	内容
運営	一般財団法人 統計質保証推進協会
試験日	随時（1級は11月のみ）
受験料（税込）	1級：10,000円※ 準1級 ：8,000円 2級：7,000円 3級：6,000円 4級：5,000円 ※統計数理のみ、 統計応用のみの場合は6,000円
受験資格	なし
試験形式	1級：PBT方式 1級以外：CBT方式
合格基準	1級：非公開 準1級・2級・4級 : 100点満点中60点以上 3級：100点満点中65点以上
公式Webサイト	https://www.toukei-kentei.jp/

参考：統計検定｜JSSC

4.G検定

G検定は、ディープラーニングの基礎知識を証明する資格です。AI・ディープラーニングの活用リテラシーを習得でき、AIのビジネス活用に必要な法律や倫理分野の知識も身につきます。

AIについて体系的に理解したい方や、AIで何ができるのかを知りたい方におすすめです。合格率は2026年第1回試験で約78％と、比較的合格しやすい資格といえます。

項目	内容
運営	一般社団法人 日本ディープラーニング協会
試験日	オンライン試験(年6回)と会場試験(年3回) 詳細は公式Webサイトを確認
受験料	13,200円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT形式
合格基準	正答率70％以上（目安）
公式Webサイト	https://www.jdla.org/certificate/general/start/

参考：G検定とは｜一般社団法人 日本ディープラーニング協会

5.E資格

E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法で実装するスキルを問う資格試験です。

「JDLA認定プログラム」の修了が受験資格となっており、事前に講座の受講が必要です。認定プログラムは複数あり、国の教育訓練給付制度の対象となっているものもあります。申請すれば受講料の自己負担額を抑えられるので確認しましょう。

合格率は、2026年第1回試験で約7割でした。

項目	内容
運営	一般社団法人 日本ディープラーニング協会
試験日	年2回（詳細は公式Webサイトを確認）
受験料	33,000円（税込）
受験資格	JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること
試験形式	CBT方式
合格基準	正答率70％以上（目安）
公式Webサイト	https://www.jdla.org/certificate/engineer/

参考：E資格｜一般社団法人 日本ディープラーニング協会

6.データサイエンス数学ストラテジスト

データサイエンス数学ストラテジストは、文理を問わずすべてのビジネスパーソンに向けた資格です。試験は、データサイエンスの基礎となる実践的な数学を学べる内容となっています。

レベルは「中級」と「上級」の2種類です。数学力に自信がない人はまずは中級、自信がある人は上級を受験すると良いでしょう。

合格時に発行されるオープンバッジは、トリプルスター認定やダブルスター認定のほか、シングルスター認定の3種類です。バッジの種類は、「データサイエンス数学基礎力」と「データサイエンス数学コンサルティング力」の点数に応じて変わります。

項目	詳細
運営	公益財団法人 日本数学検定協会
試験日	随時
受験料	中級：7,000円 上級：9,000円
受験資格	なし
試験形式	オンライン試験
合格基準	中級：60％（18問）以上、上級：70％（28問）以上
公式Webサイト	https://www.mathdatascience.jp/personal/

参考：データサイエンス数学ストラテジスト｜公益財団法人 日本数学検定協会

7.画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、画像処理関連のスキルを証明する資格です。データサイエンスは、機械学習分野で画像処理に関わることがあります。たとえば、画像を加工してAIの学習用データをつくる場面が想定されます。

画像処理エンジニア検定は、データサイエンティストに欠かせない画像処理関連の知識を身につけるのに役立つものです。試験は「ベーシック」と「エキスパート」の2種類で、併願も可能です。合格率はベーシックが6割前後、エキスパートになると3割ほどとなります。

項目	内容
運営	公益財団法人 画像情報教育振興協会
試験日	年2回（7月、11月）
受験料	ベーシック：6,050円 エキスパート：7,150円
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	70点（100点満点）
公式Webサイト	https://www.cgarts.or.jp/v1/kentei/about/img_engineer/index.html

参考：画像処理エンジニア検定｜公益財団法人 画像情報教育振興協会

8.統計士

統計士は文部科学省の認定資格で、実務で統計を扱うスキルを証明できます。統計の基礎知識が学べるので、データサイエンティストに必要な統計スキルを身につけたい方におすすめです。受験資格はなく、統計初学者向きの内容となっています。

実務教育研究所が開催する「現代統計実務講座」を受講し、課題と終末試験が基準点をクリアすれば修了証書が発行されます。標準学習期間は8ヶ月です。

項目	内容
運営	一般財団法人 実務教育研究所
試験日	随時講座を受講
受験料	入学金5,000円 ・受講料 54,800円
受験資格	なし
試験形式	指定講座の受講
合格基準	在籍期間内に「報告課題」と「終末試験」の基準点をクリアすること
公式Webサイト	https://www.jitsumu.or.jp/courselist/statistics/tokei

参考：資格認定・表彰制度｜一般財団法人 実務教育研究所

9.データ解析士

データ解析士は、データ解析の基本的な知識・技術を証明する資格です。統計士と同じく実務教育研究所が実施し、文部科学省が認定しています。

データ解析士として認定されるには、「多変量解析実務講座」を受講した後、試験に合格するのが条件です。講座では、テキストの内容に合わせてExcelプログラムを操作しながら、解析の原理・手法を理解していきます。標準学習期間は4ヶ月、合格率は6割～7割程度となります。

項目	内容
運営	一般財団法人 実務教育研究所
試験日	随時講座を受講
受験料	入学金5,000円 ・受講料 49,500円
受験資格	なし
試験形式	指定講座の受講
合格基準	講座修了後、データ解析士認定試験 で60点以上（100点満点）
公式Webサイト	https://www.jitsumu.or.jp/courselist/analyze/analyze-ertified

参考：資格認定・表彰制度｜一般財団法人 実務教育研究所

10.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、プログラミング言語「Python」のスキルを測るものです。数学の基礎やデータ収集に関する問題が出題され、Pythonを使用した機械学習に関する作業で役立ちます。

データサイエンティストの業務ではPythonを使用するケースが多く、取得しておきたい資格の一つです。過去問は非公開ですが、出題範囲や教材が公式Webサイトで記載されており、合格率も8割超となっています。

項目	内容
運営	Pythonエンジニア育成推進協会
試験日	随時
受験料	11,000円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT方式
合格基準	正答率70%以上
公式Webサイト	https://www.pythonic-exam.com/exam

参考：Python3エンジニア認定データ分析試験｜Pythonエンジニア育成推進協会

11.ORACLE MASTER

ORACLE MASTERは、Oracle Databaseの管理スキルを証明する資格です。データベースを扱う技術者として体系的なスキルを習得でき、スキルを活かして新しいタスクへの挑戦が可能となります。

同資格は28万人を超えるエンジニアが取得しており、転職活動の際はもちろん、社内でのスキルの証明としても活用できます。

項目	詳細
運営	日本オラクル社
試験日	随時（Platinum DBA以外）
受験料	Bronze DBA、Silver DBA、Silver SQL、Gold DBA：37,975円（監督付）、 Platinum DBA：255,750円
受験資格	Bronze DBA、Silver DBA、Silver SQL：なし、 Gold DBA：10g以降のSilver資格、 Platinum DBA：10g以降のGold資格
試験形式	CBT方式
合格基準	Bronze DBA：65 %、Silver DBA：60％、Silver SQL：63％、Gold DBA：57 %、Platinum DBA：非公表
公式Webサイト	https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html

参考：ORACLE MASTER Portal｜Oracle Japan

3. おすすめの「国際」資格4選

国際資格は他国でも通用するため、グローバルに活躍するデータサイエンティストを目指す人におすすめです。IT知識だけではなく語学力が必要な分難易度は高いですが、取得によって国内外でスキルをアピールできるようになります。

国際資格の中には、Google CloudやAWSといった近年需要が高まるサービスに特化した資格もあります。今後自分が何を得意分野にしたいかも踏まえて、受験する資格を決めましょう。

1.Google Cloud Professional Data Engineer

Google Cloud Professional Data Engineerは、Google Cloudのプロダクトに関する全般的な知識を問う試験です。BigQueryやDataflowをはじめとするGoogle Cloudのサービスに関する出題があります。3年以上の業務経験がある人の受験が推奨されていますが、必須の受験条件はなく誰でも受験可能です。

公式で模擬試験が公開されているので、問題形式や出題内容を知りたい方はチェックしましょう。

項目	詳細
運営	Google
試験日	随時
受験料	200ドル
受験資格	必須条件なし、推奨される条件は業界経験3年以上 （Google Cloudを使用したソリューションの設計と管理の経験1年以上を含む）
試験形式	CBT方式（テストセンターまたはオンライン）
合格基準	非公表
公式Webサイト	https://cloud.google.com/learn/certification/data-engineer?hl=ja

参考：Professional Data Engineer｜Google Cloud

2.AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA)

AWS Certified Data Engineer – Associate (DEA)は、AWSを使った分析ソリューションの設計や構築のほか、セキュリティ強化や保守の知識が問われる試験です。

年々増加する世界中のデータを安全かつ有効に活用する能力が試され、多くのデータエンジニア、データサイエンティストがこの資格を取得しています。

項目	内容
運営	Amazon
試験日	随時
受験料	150ドル
受験資格	なし
試験形式	CBT方式（テストセンターまたはオンライン）
合格基準	1000点満点中720点以上
公式Webサイト	https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-data-engineer-associate/

参考：AWS Certified Data Engineer - Associate｜|AWS

3.Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associateはマイクロソフト社の認定資格です。データサイエンスと機械学習を駆使して、Azure上で機械学習ワークロードを実装・実行する専門知識が問われます。認定取得にあたっては、「DP-100」という試験に合格する必要があります。

資格取得によって、Azure上でのデータサイエンスソリューションの設計および実装に関する深い知識を証明できるでしょう。

項目	詳細
運営	Microsoft
試験日	随時
受験料	23,212円（税込）
受験資格	なし
試験形式	CBT方式（テストセンターまたはオンライン）
合格基準	700スコア
公式Webサイト	https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-data-scientist/

参考：マイクロソフト認定: Azureデータサイエンティストアソシエイト｜Learn Microsoft

4.IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificateは、オンライン学習サービスのCourseraで10のコースを受けることで、修了証を入手できる資格です。

各コースでは、PythonやSQLといったプログラミングスキルのほか、データベースの使い方などを学べます。

標準的な学習期間は週10時間で5ヶ月程度です。修了時には、データサイエンティストとしてのポートフォリオを構築できます。

項目	詳細
運営	IBM
試験日	随時
受験料	月額約5,000円〜7,000円 （受講期間により変動）
受験資格	なし
試験形式	オンラインコースの受講
合格基準	非公表
公式Webサイト	https://www.ibm.com/training/badge/data-science-professional-certificate

参考：Badge Overview｜IBM

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

資格の学習を始めてから合格するまでの4ステップ

ここでは、資格試験に合格するまでの大まかな流れを4つのステップにまとめました。効果的な試験対策の方法も紹介するので、資格を受ける一連の手順を知りたい方は参考にしてください。

1.どの資格を取得するか決める

データサイエンティストの資格は非常に数が多いため、目的とキャリアプランから逆算してどの資格を目指すのかを決めましょう。

たとえば、データサイエンティストとしての基礎を固めたいのか、グローバルで通用するスキルを証明したいのかによって、取得すべき資格は異なります。

また、自身のレベルに合わせて、無理なく挑戦できる難易度の資格を選ぶのもポイントです。先述した各資格の難易度や合格率などを参考に、自分に合った資格を探してみてください。

2. 試験形式や出題内容をチェックする

受験する資格が決まったら、試験形式や出題内容を把握しましょう。

試験形式は、主にペーパー方式とCBT方式に分かれます。CBT方式はコンピューターを使って受験する方式です。それほど数は多くありませんが、資格によっては実技試験もあります。

試験の方式や出題範囲のほか、問題数を把握することで、必要な対策や学習期間の目安が分かるようになります。学習計画を立てる際は、自分が確保できる時間に応じて無理のないスケジュールを設定するのがポイントです。

3. 模擬試験を受験するか過去問を解く

目指す資格に模擬試験がある場合、本番前にぜひ一度受験しましょう。

模擬試験は本番と同じ環境で問題を解くので、自分の苦手分野を発見するのに役立ちます。特に、時間配分が苦手な人は、試験直前に限らず定期的に模擬試験を行うと効果的です。

模擬試験が受けられない場合は過去問を活用し、できるだけ本番に近い環境で練習を繰り返しましょう。

4. 受験を申し込む

受験勉強と並行して、時期がきたら受験の申し込みを行いましょう。

資格によっては、年に1～2回しか試験がないものもあります。事前に公式Webサイトで申し込み期間と方法を確認し、期間中に忘れずに手続きしましょう。

試験日直前になったら試験会場や持ち物を確認し、当日に落ち着いて行動できるように準備します。試験前日はリラックスして過ごし、早めに就寝して当日に備えるのがおすすめです。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

データサイエンティスト資格の効率的な勉強方法

データサイエンティスト系の資格を目指す際は、独学で学ぶかスクールで学ぶか2つに大きく分かれます。どちらを選ぶかは、希望する学習スタイルや費用に応じて決めましょう。

それぞれの方法で効率的に資格勉強を進める方法をまとめたので、学習方法に迷っている方は参考にしてください。

資格に特化した本を読んで独学する

独学で資格取得を目指す場合、試験対策用の書籍を読んで学習するのが効率的です。専門の書籍には必要な情報が体系的に紹介されているため、過不足なく学習できます。資格によっては複数の参考書があるので、受験する等級や自分のレベルに応じた本を選びましょう。

一例として、データサイエンティスト検定で使える学習本を紹介します。

最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック

最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブックは、DS検定の公式テキストです。2026年5月現在、「第3版」が最新バージョンとなっており、おすすめです。2023年に協会から発表されたスキルチェックリストver.5に対応しています。

第一線で活躍する執筆陣の解説で、データサイエンティストとしての力を養成できるでしょう。付録として模擬試験がついており、実際の試験で出題される問題をイメージするのにも役立ちます。

参考：最短突破データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック｜技術評論社

徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応

徹底攻略データサイエンティスト検定問題集[リテラシーレベル]対応は、リテラシーレベルに対応した公式問題集です。

本書はリテラシーレベルで問われる「データサイエンス力やデータエンジニア力のほか、ビジネス力」の3分野に対応した問題を掲載しています。本番の試験を意識した問題に詳しい解説がついており、バランスよく学習を進められます。

参考：徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応｜｜インプレスブック

独学が苦手な人はスクールや講座で学ぶ

独学が苦手な人や、すでに挫折してしまった人は、スクールや講座で学ぶと良いでしょう。

多くのデータサイエンティスト資格は独学でも習得できます。ただし、現実的には独学だと分からないことを誰かに質問できず、途中でつまずいてしまう人も少なくありません。

スクールでは、ノウハウを持ったプロの指導のもとで効率的に学習を進められます。講師に質問できるので、疑問点をすぐに解消できるのもメリットです。

デメリットとしては、独学よりも費用がかかることが挙げられます。学習効率と経済面のどちらを優先するかで勉強法を選ぶと良いでしょう。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

データサイエンティストに求められる7つのスキル

データサイエンティストには、情報処理や統計学のような資格で身につく知識だけでなく、AIやBIツールのほか、プログラミングなど、幅広いスキルが求められます。データをビジネスに活かすには、データに基づき改善策を提案する力も必要でしょう。

必要なスキルの全体像を把握し、現時点でどのスキルが足りていないのか、これから何を身につければ良いか整理しましょう。

1.情報処理や統計学の知識と活用スキル

データサイエンスには、情報処理や統計学の知識が求められます。

データを分析してビジネスに役立てるには、統計学にもとづく多角的な分析が不可欠だからです。データ分析に関連する書籍も、数学や確率統計の知識を前提とした内容であることがほとんどです。

資格でいえば、統計検定や統計士を通して基本となるスキルを習得できるでしょう。

2.AIの知識と活用スキル

データサイエンスとAIは密接な関係にあり、ビッグデータの分析にあたっては、AIの活用が欠かせません。

近年は、IT業界以外にも製造業や流通などさまざまな業種でAIが導入されています。データサイエンティストもAIそのものの開発や、AIを搭載したシステムの開発に関わる場面があり、AI関連の知識は必須です。

AIの基礎知識を学ぶには、G検定やE資格が役立ちます。

3.BIツールの活用スキル

BI（Business Intelligence）ツールとは、集積したデータを可視化しビジネスに役立てるツールです。データサイエンティストは、BIツールを用いて企業が保有するビッグデータを分析し、経営方針の決定や課題解決に役立てます。

ビッグデータの変換や加工は、BIツールを用いることで効率化できます。そのため、データサイエンティストにはBIツールの使用スキルが必須といえるでしょう。

4. プログラミングスキル

ビッグデータの収集・分析にはプログラミングスキルも必要です。機械学習の開発の際にも、プログラミングスキルが求められます。

特に必要となるのは、AI分野で活用されるPythonや、統計解析に強みのあるR言語です。Pythonを学習するなら、Python3エンジニア認定試験を受験するとプログラミングスキルの証明になります。

5. データベースを扱うスキル

データを管理するデータベースを扱う知識も、データサイエンティストに必要な能力の一つです。プログラミング言語と合わせて、データの抽出に用いるデータベース言語であるSQLも学びましょう。

データベースの知見があれば、データを効率的にまとめられ、スピーディに分析を進められます。データベースのスキルが身につく資格として代表的なのは、Oracleやデータベーススペシャリスト試験です。

6. データ分析して改善策を提案するスキル

データサイエンティストの役割は、データを分析するだけではありません。

データサイエンティストに求められるのは、分析したデータを加工し、企業の事業展開に役立つ改善案を出すことです。

ビジネス上の課題を発見してデータをもとに提案を行うには、ビジネス自体への深い理解が必要です。また、IT知識がない相手に分かりやすく提案・説明するコミュニケーションスキルも欠かせません。

7. マネジメントスキル

データベースの構築といったプロジェクトでは、エンジニアメンバーや取引先の関係者と協力して作業を進めます。プロジェクトによってはデータサイエンティストがリーダー的な役割を任されることもあり、マネジメントスキルが必要です。

チーム全体を管理する力があれば、データサイエンティストとしてよりレベルアップできるでしょう。

データサイエンティスト案件
を提案してもらう

データサイエンティストの資格に関するよくある質問

データサイエンティストの資格取得を目指すにあたり、疑問や不安を抱える人も多いでしょう。ここでは、データサイエンティストの資格に関するよくある質問に回答します。

文系や未経験でも資格は取得できる？

はい、文系や未経験からでも、初心者向けの資格から段階的に学習を進めれば十分に取得可能です。いきなり上級向け試験に挑戦するのではなく、基本情報技術者試験のような試験からスタートし、徐々に難易度を上げていくことで無理なくレベルアップできるでしょう。

資格の取得は転職活動でどう評価される？

実務経験がなくても、学習意欲の高さや基礎的な知識の証明として、転職活動において高く評価されます。特に統計学やPythonなど、データサイエンティストの仕事に欠かせないスキル・知識に関する資格があれば、転職活動において大きなアピールポイントとなるでしょう。

※本記事は2026年6月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！

データサイエンティスト案件
を提案してもらう