# 【徹底比較】データサイエンティストに資格は必要なのか？

> 当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに本当に資格が必要なのかという議論と共に、もし役立てるなら取っておいて欲しい資格についてまとめていきますよ！最後にはデータサイエンティストへの勉強法もまとめておきます。資格という形式…

- URL: https://toukei-lab.com/data-scientist-certification
- 公開: 2022.11.29 / 更新: 2025.11.01
- サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com）

:::talk{who="umatan"}
当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに本当に資格が必要なのかという議論と共に、もし役立てるなら取っておいて欲しい資格についてまとめていきますよ！最後にはデータサイエンティストへの勉強法もまとめておきます。資格という形式に頼るのではなく実践的なスキルを身につけましょう！
:::

こんにちは！

データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！

消費財メーカーでデータ分析やデータマネジメント、CRMに幅広く携わっています。

データサイエンティストという言葉が流行っていますが、よく聞かれるのが

:::talk{who="man" side="left"}
データサイエンティストになるためにはどんな資格が必要ですか？？
:::

というもの。

この記事では、そんなデータサイエンティストにおける資格について踏み込んでいきたいと思います。

:::talk{who="umatan"}
資格ありきでは考えないようにしようー！
:::

資格という形式上の証明を盲信するのではなく、正しい勉強をしてほしいと思っています。

以下のYouTube動画でも解説しているので、あわせてチェックしてみてください！

::youtube{#B5GGteC6nBI}

## データサイエンティストには資格が必要？

![pc python](/wp-content/uploads/2019/08/Work-time-amico-min.png)

まず、

「**データサイエンティストに資格が必要なのか？**」

という問いに対して。

**前提としてデータサイエンティストは資格が必要な職業ではありません。**

:::talk{who="robotan"}
え！？資格は関係ないの！？
:::

:::talk{who="umatan"}
もちろん役立つ資格はあるけど、必須な資格はないんだよ！
:::

公認会計士や弁護士などと違って、資格が必要な職業ではありません。

つまり明確に必要な資格などはなく、資格で見るとデータサイエンティストの定義は曖昧なのです。

現に私自身、資格は1つも持っていません。

知り合いのデータサイエンティストも資格を持っている人はあまりいません。

いたとしても学生時代に取った統計検定くらいかなーというイメージ。

ただ、<mark>資格に意味がないというわけではありません。</mark>

正直、データサイエンティストに関してはキャリアにおいて資格を持っていてもあまり意味を成しませんが、<mark>その資格を取得する過程で得ることのできた知識はいくらか意味のあるものになります。</mark>

資格を取ることだけを目的にしないようにしましょう！

## データサイエンティストに役立つ資格5選

![Happy](/wp-content/uploads/2020/08/Celebration-amico-min.png)

基本的には資格を取るコトをゴールにしてほしくありません。

あくまで<mark>データサイエンティストの勉強をする上での1つの道しるべにしてください。</mark>

そんな資格の中でもデータサイエンティストの学習に役立つ資格をまとめていきます。

知り合いが取っている資格だったり、よく聞くデータサイエンティストの資格をまとめていきますよー！

### 統計検定

![Teacher](/wp-content/uploads/2017/11/Teacher-amico.png)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【受講料】</th>
<td>1級：10,000円（2科目合計） 準1級：8,000円 2級：5,000円 3級：4,000円 4級：3,000円</td>
</tr>
<tr>
<th>【受講時期】</th>
<td>毎年6月・11月</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td><span class="stars" role="img" aria-label="5点中4.5点" data-value="4.5"></span></td>
</tr>
</tbody>
</table>

[統計検定](https://www.ipa.go.jp/index.html)は、2011年に出来た検定で統計学の腕試しをするのに非常に有用な試験です。

私の研究室でも何人か統計検定を持っている人がいたのを覚えています。

統計検定は、現在以下のコースに分かれています（2020年9月現在）

:::box
**1級、準1級、2級、3級、4級、統計調査士、専門統計調査士**
:::

そして、2021年からDS（データサイエンス）基礎・発展・エキスパートが追加されます。

2級までは本当に基本的な統計の基礎。

準1級から本格的な統計学の世界に入ります。

1級を持っている人はあまり聞きませんが、準1級くらいまでであれば取っておいて損はないでしょう！

::button[統計検定はこちら]{href="https://www.ipa.go.jp/index.html"}

統計検定２級・3級の勉強方法を以下の記事でまとめているので、良かったら参考にしてください。

<https://toukei-lab.com/toukei-kentei-grade2>

<https://toukei-lab.com/toukei-kentei-grade3>

### G検定

![Data](/wp-content/uploads/2017/11/Data-amico.png)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【受講料】</th>
<td>一般：12,000円　学生：5,000円</td>
</tr>
<tr>
<th>【受講時期】</th>
<td>4か月に1回</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td><span class="stars" role="img" aria-label="5点中4点" data-value="4"></span></td>
</tr>
</tbody>
</table>

[G検定](https://www.jdla.org/certificate/general/)は比較的ビジネスパーソンの間でも有名で人気な資格で、一般社団法人日本ディープラーニング協会の公式検定になります。

G検定の対となるE検定という検定があります。

G検知もE検定もどちらもディープラーニングの講座なのですが、G検定はよりビジネスサイド、ジェネラリスト向けの検定。

E検定がエンジニア向けの検定になります。

G検定では、AI（人工知能）とは・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの簡単な手法などを学びます。

全て選択式で知識を問う問題。

ビジネスパーソンでもAIやディープラーニングについて理解しておくことで、エンジニアやデータサイエンティストと共通言語で会話をすることができるようになります。

::button[G検定はこちら]{href="https://www.jdla.org/certificate/general/"}

G検定の勉強法を以下の記事でまとめているので、良かったらチェックしてみてください。

<https://toukei-lab.com/g_exam>

### E検定

![AI](/wp-content/uploads/2017/12/Artificial-intelligence-amico-min.png)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【受講料】</th>
<td>一般：33,000円　学生：27,000円</td>
</tr>
<tr>
<th>【受講時期】</th>
<td>年に2回</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td><span class="stars" role="img" aria-label="5点中4点" data-value="4"></span></td>
</tr>
</tbody>
</table>

G検定の方がよく色んなところで聞きますが、[E検定](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)はその実践版。

こちらも選択式ですが、応用数学やディープラーニングの理論をしっかり理解している上での問題が出ます。

ビジネスサイドの方であればG検定で問題ないと思います。

::button[E検定はこちら]{href="https://www.jdla.org/certificate/engineer/"}

E検定を勉強できる講座は以下の記事でまとめています！

<https://toukei-lab.com/e_certification>

### 基本情報処理技術者試験・応用情報技術者試験

![road](/wp-content/uploads/2020/06/Processing-amico-min.png)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【受講料】</th>
<td>5,700円</td>
</tr>
<tr>
<th>【受講時期】</th>
<td>年に2回</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td><span class="stars" role="img" aria-label="5点中4点" data-value="4"></span></td>
</tr>
</tbody>
</table>

[基本情報処理技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)・[応用情報技術者試験](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)は、データサイエンティストのための資格というよりも、より広いIT系の資格として非常に有名な資格。

情報処理推進機構が推進している資格でITの知識を幅広く付ける上で非常の有用です。

データサイエンティストは、大量のデータを扱うことが多いので、基本的なITの知識は付けておかないとデータをハンドリングできません。

データの流れ、システムの構成、システム開発のプロセスなどをしっかり理解しておきましょう！

::button[基本情報処理技術者試験]{href="https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html"}

::button[応用情報技術者試験]{href="https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html"}

### Python3　エンジニア認定データ分析試験

![python](/wp-content/uploads/2019/08/Admin-amico-min.png)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【受講料】</th>
<td>一般：10,000円　学生：5,000円</td>
</tr>
<tr>
<th>【受講時期】</th>
<td>通年実施</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td><span class="stars" role="img" aria-label="5点中3.5点" data-value="3.5"></span></td>
</tr>
</tbody>
</table>

[データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)は、[Pythonソフトウェア財団](https://www.pythonic-exam.com/)が推進するPythonの知識確認の資格試験です。

Pythonの基礎知識を選択式で問われる試験になります。

内容としてはPythonの環境や、数学の知識、データ分析に使うライブラリまわりの知識などを問われます。

この試験に突破できるレベルでもPythonをマスターしたとは言えないレベルですが、一つの指標として目指してみるのもよいでしょう。

::button[データ分析試験]{href="https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist"}

Pythonの資格取得方法は以下の記事に詳しくまとめているのでチェックしてみてください！

<https://toukei-lab.com/python_certification>

## データサイエンティストになるための勉強法

![studies book](/wp-content/uploads/2020/07/Nerd-amico-min.png)

ここまでで、データサイエンティストに役立つ資格についてまとめてきました。

しかーし、<mark>冒頭にも述べた通り資格は一種の道しるべでしかありません。</mark>

資格をいくら取ったからといってデータサイエンティストとは言えません。

ここでは、そんな<mark>**データサイエンティストになるための勉強法**</mark>についてまとめていきたいと思います！

まず、データサイエンティストに必要な能力は、<mark>主に以下の3つのスキルに分かれます。</mark>

:::point
**・エンジニアリング・ITのスキル**\
**・統計学や機械学習理論のスキル**\
**・マーケティング・ビジネスのスキル**
:::

この3つをバランスよく勉強することが大事であるということは忘れないでください！

必要なスキルセットはなかなかボリューミーなのでスクールに通ってしまうのも一つの手です。

データサイエンティストの学習ができるスクールは以下の記事でまとめていますよー！

<https://toukei-lab.com/datascientist-school>

それぞれのスキルセットについて詳しく見ていきましょう！

### エンジニアリング・ITのスキルを勉強するためには

![Coding](/wp-content/uploads/2017/11/Coding-amico.png)

エンジニアリング・ITのスキルは<mark>データを加工してモデリングして実装するまでの一連の過程において非常に重要になります。</mark>

いくら理論を知っていても手を動かせないと膨大なデータを分析することはできません。

この領域ではもちろん様々な知識が必要なのですが、Pythonを理解しておくことが大事です。

Pythonの勉強法は以下の記事で詳しくまとめていますのでぜひ見てみてください！

<https://toukei-lab.com/python-learn>

Pythonを勉強する上ではしっかりメンターに伴走してもらうとよいでしょう！

僕の場合は[テックアカデミー](https://techacademy.jp/)というオンラインスクールに通った経験がありますが、非常によかったです。

[![テックアカデミートップページ](/wp-content/uploads/2019/10/ccf2e2d6b257f0e31dafaf31b44c3999.jpg)](https://techacademy.jp/)

公式サイト：[https://techacademy.jp/](https://techacademy.jp/)

<table class="table">
<tbody>
<tr>
<th>【価格】</th>
<td>163,900円～</td>
</tr>
<tr>
<th>【オススメ度】</th>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>

[テックアカデミー](https://techacademy.jp/)は、<mark>オンライン学習ですが現役エンジニアのパーソナルメンターがつくので分からないところも解消しやすく書籍などで進めるよりは圧倒的に進みが早い</mark>です。

テックアカデミーに関しては以下の記事で詳しくまとめています。

<https://toukei-lab.com/techacademy-review>

**Pythonのオンラインスクール**に関しては以下の記事で詳しくまとめていますので、ぜひ見てみてください！

<https://toukei-lab.com/python-school>

### 統計学や機械学習理論のスキルを勉強するには

![studies science](/wp-content/uploads/2020/06/Science-amico-min.png)

統計学や機械学習理論のスキルを勉強する上で、まずは**線形代数**と**微分**を理解しておくことが大事であり、書籍に入る前にまずは[Udemy](https://www.udemy.com/courses%2Fsearch%2F%3Fq%3DPython)で学習しておくことをオススメします！

Udemyは世界最大のオンライン学習プラットフォームで非常に多くの講座がリーズナブルに学べます！！

<https://toukei-lab.com/udemy-review>

微分積分の学習には以下のUdemy講座をオススメします。

[![Udemy　コース　アルゴリズム](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python21-min.jpg)](https://trk.udemy.com/PODPnM)

:::ref
[【キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座ー初級編ー](https://trk.udemy.com/PODPnM)
:::

::button[このコースを見てみる]{href="https://trk.udemy.com/PODPnM" note="＼30日以内なら返金無料／"}

教育サービスを提供するキカガクの代表取締役の方が丁寧に機械学習のアルゴリズムについて教えてくれます。

まあ機械学習の基本・土台となる単回帰分析を数式から学んでいくもの。

<mark>ビックリしたんですが、パワポではなく紙に手書きで進んでいくんです！</mark>

線形代数を学ぶのにおすすめなのは同じくキカガクのUdemy講座中級編！

[![Udemy　コース　ブラックボックス中級](/wp-content/uploads/2020/04/udemy-python5-min.jpg)](https://trk.udemy.com/BnM67L)

:::ref
[【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 中級編 –](https://trk.udemy.com/BnM67L)
:::

::button[このコースを見てみる]{href="https://trk.udemy.com/BnM67L" note="＼30日以内なら返金無料／"}

本コースでは線形代数を学びながら重回帰分析まで展開していきます。

<mark>線形代数を学びながら微分も用いて定式化していきますよー！</mark>

実際に手計算で重回帰分析を行い、その後Pythonの[scikit-learn](/scikit-learn)を使って分析を行っていきます。

さらにさらに理論を深めたい人はぜひ以下の書籍をチェックしてみてください！

どれも**超が付くほどの良書**です。

::product[これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4320017862?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/415el2mAUJL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4320017862?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E6%259C%2580%25E9%2581%25A9%25E5%258C%2596%25E6%2595%25B0%25E5%25AD%25A6%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

::product[はじめてのパターン認識]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51YFB3Y0EYL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4627849710?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2581%25AF%25E3%2581%2598%25E3%2582%2581%25E3%2581%25A6%25E3%2581%25AE%25E3%2583%2591%25E3%2582%25BF%25E3%2583%25BC%25E3%2583%25B3%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

<https://toukei-lab.com/%E5%8E%B3%E9%81%B85%E9%81%B8%EF%BC%81%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%92%E5%8B%89%E5%BC%B7%E3%81%99%E3%82%8B%E4%B8%8A%E3%81%A7%E3%81%8A%E3%81%99%E3%81%99%E3%82%81%E3%81%AA%E6%9C%AC%EF%BC%81>

### マーケティング・ビジネスのスキルを勉強するには

![Social strategy](/wp-content/uploads/2020/07/Social-strategy-amico.png)

データサイエンティストがビジネスにインパクトを与えるためには、ビジネスの理解が必要です。

ビジネス理解から仮説の洗い出しや課題定義を行い、最終的に打ち手へとつないでいきます。

実際に（Web）マーケティングの理解がないと打ち手への実装も難しい場合が多いです。

<mark>マーケティングとビジネスのスキルも非常に重要</mark>であることが分かっていただけたでしょうか？

<mark>マーケティングとビジネスのスキル</mark>の基礎を学ぶのには、Udemyがオススメです！

:::ref
SEOなら：[SEO対策はこの３つだけで成功する！ もう一生迷わない超本質的なSEO対策マスターコース](https://trk.udemy.com/jeLv6Z)\
\
広告なら：[成約率の高いLP構築法 × 爆発的に売り上がるWeb広告運用術](https://trk.udemy.com/xLG7Dy)\
\
メールマーケなら：[MailChimpでメルマガやステップメールを発行する方法 – 初級から上級までの使い方・完全ガイド](https://trk.udemy.com/kOqmZLcourse%2Fmailchimp-automation%2F%2F)
:::

ここまでデータサイエンティストになるための勉強法について解説してきました！

以下の記事でより詳しくまとめていますので是非チェックしてみてください！

<https://toukei-lab.com/data-scientist>

## データサイエンティストの資格　まとめ

結論、

データサイエンティストには資格は必須ではありませんが、<mark>データサイエンティストの勉強をする上での指標にはなります。</mark>

最後に述べたデータサイエンティストへの勉強をしつつ、一定のタイミングで資格取得の腕試しをしてみると良いと思います！

:::talk{who="robotan"}
データサイエンティストになるんだ！！！
:::

:::talk{who="umatan"}
資格は自分のモチベーションを高めるために使おう！！！
:::

データサイエンティストへの道はそんなに簡単ではないっ！！

データサイエンティストの勉強法については以下に詳しくまとめていますのでぜひチェックしてみてください！

<https://toukei-lab.com/data-scientist>

これからの時代に役に立つ資格について以下にまとめているので、データサイエンティスト以外の資格にも興味があればチェックしてみて下さい！

<https://toukei-lab.com/certification_ranking>

イラスト出典：**[Illustration by Stories by Freepik](https://stories.freepik.com/)**