データアナリストにオススメな8つの資格と取得するメリットとは

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データアナリストの案件

はじめに

データアナリストは膨大なデータから価値ある情報を抽出し、戦略的な意思決定を支援する役割を果たします。

ただ、データアナリストとしてのキャリアを築くためには幅広いスキルと知識が必要です。

データ分析の分野では競争が激化しており、資格はスキルの証明と信頼性の向上に役立つだけでなく、キャリアの成長や給与の向上にも寄与するでしょう。

この記事では、データアナリストにオススメな8つの資格と、それらを取得することによって得られるメリットについて詳しく説明します。

データアナリストの仕事内容

データアナリストの仕事内容は、コンサル型とエンジニア型で異なります。

それぞれの役割の主な仕事内容を説明します。

コンサル型データアナリスト

コンサル型データアナリストは、クライアントのビジネス課題解決を専門とするプロフェッショナルです。

主な仕事内容は、問題の特定、仮説の構築、データ収集と解析、そして提案の作成です。コミュニケーションスキルとマーケティング知識が要求され、通常は提案内容をレポートとして整理し、クライアントに提供します。

コンサル型データアナリストは、クライアントのビジネスニーズに合わせてデータを解釈し、戦略的なアドバイスを提供することで、ビジネスに対する深い理解と洞察をもたらします。

エンジニア型データアナリスト

エンジニア型データアナリストは、データ処理と情報技術に特化したプロフェッショナルです。

主な仕事内容は、データの収集、整理、解析、そしてデータベースの設計や管理です。技術的なスキルセットとしてプログラミング、データベース管理、機械学習などが要求されます。

エンジニア型データアナリストは、データを活用してシステムやサービスの向上を促すことで、業務プロセスを効率化しビジネスの価値を高めるのが役割です。

同時に、データセキュリティの確保にも専念し、組織のテクノロジー基盤におけるデータの効果的な運用をサポートします。

データアナリスト関連の資格を取得するメリット

データアナリスト関連の資格を取得することには多くのメリットがあります。

データ解析の基本的知識が身につく

資格取得の勉強過程でデータ解析の基本的な知識やスキルが身に付きます。例えば、統計学、データ処理、機械学習などの重要なトピックについて理解が深まります。

スキルの証明になる

データアナリストは比較的新しい職種であり、スキルと知識の証明が重要です。データアナリスト関連の資格は、個人のスキルを客観的に証明するための強力なツールといえます。

体系的に必要な知識を習得できる

資格プログラムは、データ分析に関連するトピックを経験豊富な専門家からの指導によって体系的に学ぶ機会となります。

加えて、実践的な演習やプロジェクトが含まれており、理論だけでなく実際のデータに対するスキルを養えるため、データアナリストとしての専門性を向上させ、実務での適用力を高められるでしょう。

企業によっては資格手当が出る

一部の企業は、資格を取得した従業員に対して特別手当を支給する場合があります。

企業によって支給額や条件は異なりますが、資格取得を促進する動機づけにもなるでしょう。

転職の際に有利

データアナリスト関連の資格を持つことは、転職の際に大きなアドバンテージとなります。資格はスキルと知識の証明であり、信頼性を高め、競争力を向上させます。

年収アップにつながる

データアナリスト関連の資格取得は、年収アップにつながる可能性があります。資格はスキルと専門知識の証明であり、市場価値を向上させ、給与交渉において有利な立場を築けます。

データアナリストに求められるスキルとは

データアナリストに求められるスキルは多岐にわたります。

代表的なスキルを説明します。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習とディープラーニングの基礎を理解し、データから予測モデルを開発・適用するスキルが求められます。これにより、データのパターン認識や予測分析が可能になります。

pythonやR言語などのプログラミングスキル

PythonやR言語などのプログラミングスキルは、データ収集、前処理、分析、可視化に不可欠です。プログラミングを通じてデータを操作し、カスタマイズされた解析をします。

統計学・データマイニングに関する知識

統計学の知識とデータマイニング技術は、データのパターンや相関を解釈し、意義深い情報を抽出するのに役立ちます。知識を得ることで、意思決定に根拠を加えられるでしょう。

データベースに関する知識やスキル

データベースの理解とスキルは、大規模なデータの効率的な管理とクエリの実行に必要です。データの信頼性とアクセス性を確保できます。

データ分析ソフトウェアの知識・スキル

データ分析ツールやソフトウェアの使用スキルは、データ視覚化や洞察を得るために重要です。ビジュアルダッシュボードの作成やレポートの生成に活用します。

ビジネススキル

データアナリストは単なるデータを扱うだけでなく、それをビジネス上の価値に結びつける役割を果たします。

ビジネススキルの中でも、コミュニケーションスキルと問題解決能力は仕事を行う上では不可欠なスキルといえます。

コミュニケーションスキル

ビジネススキルの中でも、コミュニケーションスキルは特に重要です。データアナリストは複雑なデータを非専門家にも理解しやすい形で伝える役割を果たします。

効果的なコミュニケーションは、洞察を共有し、意思決定に影響を与えるために必要です。また、他の部門との連携やプレゼンテーションもスムーズに行うための要素といえます。

問題解決能力

ビジネススキルには、問題解決能力も含まれます。データアナリストはデータを活用して企業の課題を解決し、戦略的な意思決定をサポートします。

問題を適切に特定し、データに基づいた解決策を提供するスキルが求められるでしょう。問題解決はビジネスに直結し、組織の競争力を高める鍵といえます。

データアナリストに役立つ資格

ここからは具体的なデータアナリストの資格を8つ紹介します。

1. 基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験
2. 統計士・データ解析士
3. OSS-DB技術者認定試験
4. オラクルマスター
5. 統計検定
6. データスペシャリスト試験
7. Python3 エンジニア認定データ分析試験
8. G検定・E資格

1.基本情報処理技術者試験／応用情報技術者試験

基本情報処理技術者試験は、ITエンジニアのキャリアスタートに不可欠な試験であり、合格することで幅広い基本知識を習得し、将来の応用力を高める基盤を築けます。

この試験は、コンピューターサイエンス、ネットワーク、データベース、プログラミングなど、多岐にわたる分野をカバーし、信頼性の証明として高い評価を受けています。

また、応用情報技術者試験は、ITエンジニアとしてのスキルを更に高めるための道といえます。合格することで、技術から管理、経営までの広範な知識と実務応用力が養われ、システム開発やIT基盤構築などで優れたパフォーマンスを発揮する準備が整います。

２つの試験を通じて、ITエンジニアとしての専門性を高め、ビジネスに価値を提供する力を強化し、キャリアを更に発展させることが可能といえるでしょう。

2.統計士・データ解析士

統計士とデータ解析士は、内閣府移行認可一般財団法人実務教育研究所が認定する資格で、一般的な資格試験とは異なり、通信教育形式で取得できる点が特徴です。

通信教育を終了することで、「統計士」の資格を取得できるため、数学が苦手と感じる人にもお勧めできる内容となっています。

2つの資格は、統計学やデータ解析に関する高度な知識とスキルを習得し、実務での活用能力を養うためのプログラムで、通信教育形式を採用することで、仕事や学業との両立がしやすく、自分のペースで学習を進めることが可能です。

統計士の資格は、統計学の基本的な理論や実務スキルを習得し、統計データの解釈と分析に特化しています。

一方、データ解析士は、データ全体のライフサイクルを管理し、ビジネスにおけるデータ活用能力を高めることに焦点を当てています。

どちらの資格も、データ駆動型の世界でのキャリアを追求する人に価値のある資格といえるでしょう。

3.OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定資格は、オープンソースデータベース（OSS-DB）に関する専門知識と技術力を評価する資格です。

特に、OSS-DBを活用したデータベースシステムの設計、運用、コンサルティングに関わる方に向けられており、この資格を取得することで、高い専門性を持つプロフェッショナルとしての地位を築けます。

OSS-DB技術者認定資格には「Silver」と「Gold」という2つのレベルがあります。

Silverレベルでは、基本的なデータベースシステムの設計と運用に必要なスキルを認定し、オープンソースデータベースに関する基本的な知識と実務経験を証明できるでしょう。

Goldレベルでは、大規模なデータベースシステムの設計、開発、導入、運用に関する深い知識と専門性を示し、コンサルティングレベルのスキルを持つ証明になります。

4.オラクルマスター

オラクルマスターは、日本オラクル社が主催のオラクルデータベース管理に必要な知識と技術を評価する資格試験です。

オラクルデータベースを扱うスキルを証明するもので、多くの企業で使用されているデータベースに関連しており、オラクルマスターの資格保持者はエンジニアやプログラマーから高い人気を得ています。

オラクルマスターの試験内容は、データベースの構築運用、SQLによるデータ抽出、データベースの管理など、幅広いデータベース関連スキルを網羅しています。この試験を受験することで、データベースに関する包括的な知識を獲得可能です。

オラクルマスターの試験には、Bronze、Silver、Gold、Patinumの4つのレベルがあり、Bronzeから順に合格する必要があります。

合格率は非公開ですが、Bronzeからでも一筋縄では合格できない難易度があり、相当な学習が必要です。しかし、Silver以降に合格すると、世界的に認められるOracle Certification Programに認定されます。これはデータサイエンティストとしての価値を高める一因となります。

5.統計検定

統計検定は、統計学に関する知識や応用力を評価する国家試験です。データサイエンティストにとって、統計学の知識は分析力を高めるために不可欠であり、統計検定はそのスキルを客観的に証明する手段となります。

統計検定には5つのレベルがあり、その中でも準1級はデータサイエンティストにとって基礎知識を身につける上で重要な資格です。

ただし、この資格を受験するには2級の合格が必要です。2級は比較的難易度が低いため、まずは2級を取得し、基礎を固めることをおすすめします。

6.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、データ志向の専門家を育成するための資格試験です。

ビッグデータ時代において、企業のデータベースシステムを効率的に管理し、データ分析基盤を構築する役割を担うデータベース管理者やインフラ系エンジニアを対象にしています。

試験ではデータベース設計、運用、セキュリティなどのスキルを評価し、データベース関連職種のスペシャリストとしての能力を証明できます。

合格者は企業のデータ活用能力を向上させ、データセキュリティの強化などに貢献することが期待されています。

7.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能力を評価する資格試験です。

この試験は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）を認定テキストとして使用しており、テキスト内の章節に基づいて出題されます。

試験では、主要なPythonライブラリであるNumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを含むデータ分析ツールとテクニックに関する知識とスキルが問われ、Pythonを使用してデータを効果的に処理し、分析結果を視覚化し、機械学習モデルを構築する能力を評価します。

この資格試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキルを証明するものであり、データ分析の専門家としてのキャリアを築くために非常にメリットがあります。

8.G検定・E資格

G検定とE資格は、情報処理技術者試験の一環で、日本国内で広く認知されているIT関連の資格です。

G検定は初級レベルで、コンピュータの基本的な知識や操作スキルを評価します。一般の人々や初めてITキャリアを考える人に適しています。

E資格も初級レベルで、コンピュータの基本操作やソフトウェアの使用方法に関するスキルを証明します。

ビジネスパーソンや学生、シニア層に向いています。これらの資格は情報処理技術者試験のステップとして、ITスキルを向上させたり、キャリアを築いたりするための出発点として役立ちます。

データアナリストのキャリアパスとは

データアナリストのキャリアパスは多岐にわたります。

ここからは主要なキャリアパスを4つご紹介します。

コンサル型 or エンジニア型

データアナリストのキャリアパスは、主にコンサル型とエンジニア型の2つに分かれます。

コンサル型データアナリストは、仮説の立案からデータの収集と分析までをクライアントに提案します。このため、優れたコミュニケーションスキルが必要であり、提案内容は通常、詳細なレポートとしてまとめられます。

さらに、企業の課題解決に寄与するため、ビジネスに深い理解と洞察が必要です。

コンサル型データアナリストはクライアントのニーズを理解し、データを通じて戦略的なアドバイスを提供する役割を果たします。

一方、エンジニア型データアナリストは、データ処理と情報技術に焦点を当てた専門家です。

データの収集、整理、解析、データベースの設計や管理に携わり、プログラミングスキル、データベース管理、機械学習などの技術的なスキルが必要になります。

また、データ分析を基に効率的なデータ処理や機械学習アルゴリズムを活用し、ビジネス価値を高める役割を果たします。

さらに、データセキュリティにも注力し、組織のテクノロジー基盤におけるデータ活用を最適化するのも役割です。

データアナリストのマネージャー

データアナリストのキャリアパスにおいて、データアナリストのマネージャーは重要なステップです。

データアナリストからスタートし、シニアデータアナリストとしてより高度な分析に携わり、次にマネージャーとなります。

マネージャーの役割は、データアナリストのチームを指導し、プロジェクトを戦略的に推進することです。リーダーシップ、プロジェクト管理、ビジネス戦略の立案などが重要なスキルになります。

さらに経験と実績を積むことで、データアナリストのVPやCDOなど、組織のデータ戦略を牽引する役割にキャリアアップもできるでしょう。

データアナリストとしてのスペシャリスト

データアナリストのキャリアパスにおいて、データアナリストとしてのスペシャリストは、特定の領域において高度な専門知識とスキルを持つ専門家です。

通常、シニアデータアナリストからステップアップします。

データアナリストのスペシャリストは、統計学、機械学習、ビジネス領域など、特定の分野で深い専門性を発展させ、高度なデータ分析手法を習得します。

その専門知識を活かして、組織やプロジェクトに価値を提供し、課題の解決に専門的なアプローチで取り組むのが役割です。

また、データアナリストのスペシャリストは、研究活動、新しいテクノロジーの導入、他のメンバーやチームへのトレーニングなど、専門的なリーダーシップの役割も担います。

フリーランスとしてのキャリア

データアナリストとしてのキャリアパスにおいて、フリーランスとしてのキャリアは魅力的な選択肢です。

フリーランスデータアナリストは、自分のスケジュールやプロジェクトを自己決定でき、多様な経験を積む機会があります。

異なるクライアントや業界でのプロジェクトに関わり、高い収入を得る可能性がありますが、独立したビジネスとしての運営やマーケティングスキルが必要で、安定性には課題もあります。

個人のスキル、目標、ライフスタイルに合わせてキャリアの選択を検討しましょう。

まとめ

今回は、データアナリストにおすすめの8つの資格と、取得することのメリットについて詳しく説明しました。

データアナリストは、膨大なデータから価値ある情報を抽出し、戦略的な意思決定をサポートする役割を果たします。しかし、データアナリストとして成功するには多彩なスキルと幅広い知識が必要です。

資格を取得することによって、データアナリストのスキルと知識を向上させ、キャリアの成長や競争力の向上に寄与します。また、データ分析分野での信頼性を高め、さまざまな仕事の機会を開拓するのに役立つでしょう。

個々のキャリア目標に合わせて、適切な資格を選び、スキルを向上させることが重要といえます。

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