こんにちは！スタビジ編集部です！
最近データ活用が盛んに言われる中で、”データ分析“を勉強してみようと思った方も多いのではないでしょうか。
そんなデータ分析を勉強する人の中で下記のような意見を聞くことがあります。
そこで今回はデータ分析のおすすめ資格と必要スキル、資格取得のための勉強方法を解説します。
・データ分析資格で求められるスキル・知識
・データ分析資格の取得メリット
・ビジネス活用できる職種
・データ分析で役立つおすすめ資格
・データ分析の資格を取得するための勉強方法
目次
- データ分析資格で求められるスキル・知識4つ
- データ分析資格の取得メリット2つ
- データ分析資格をビジネス活用できる職種は3つ
- データ分析で役立つおすすめ資格を職種別に7選紹介！
- データ分析の資格を取得するための勉強方法3つ
- データ分析の資格勉強におすすめの参考書・学習サイト
- 参考書：「日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」
- 参考書：「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」
- 参考書：「徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和4年度」
- 参考書：「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト」
- 参考書：「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」
- 参考書：「Excel で学ぶ ビジネスデータ分析の基礎 ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック対応」
- 参考書：「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」
- 参考書：「データ分析実務スキル検定 公式テキスト」
- 学習サイト：「Udemy」
- 学習サイト：「スタアカ」
- データ分析のおすすめ資格まとめ
データ分析資格で求められるスキル・知識4つ
「データ分析資格で求められるスキル・知識」について見ていきます。
データ分析の資格で必要なスキル・知識は以下の4つです。
1.統計学・機械学習の知識
2.プログラミングスキル
3.データベースの処理スキル
4.マーケティングスキル
一つずつ解説していきます。
1.統計学・機械学習の知識
データ分析には「統計学・機械学習の知識」が欠かせません。
“統計学“はデータの収集、解析、解釈、および予測に関する学問で、データの背後にあるパターンを特定して未来の予測に役立てます。
データ分析を行う際に必要な数学の知識と平均、分散、回帰分析、分散分析など分析方法は統計学から学ぶことが出来ます。
また過去の大量のデータを扱って将来のトレンドや出来事を予測する際には、”機械学習“の知識も必要となります。
統計学と機械学習の違いについて以下の記事で詳しく解説しているのでチェックしてみてください。
2.プログラミングスキル
データ分析では「プログラミングスキル」も求められます。
データ分析の中で、データ形式を整えたり収集したデータをデータ分析手法で解析する際にプログラミングスキルが必要になります。
データ分析の分野で利用されることが多いプログラミング言語はPythonかR言語（統計解析やデータ分析向けの言語）になります。
下記にデータ解析（Python・R）の勉強におすすめな書籍を紹介しているので気になった方はチェックしてみてください。
3.データベースの処理スキル
「データベースの処理スキル」があれば、データを収集、処理、分析、および可視化などのデータ分析基盤の構築が可能になります。
具体的には”データベースの設計方法”、”SQL・クエリの理解”、”データベース管理システム（DBMS）”を用いるスキルが必要になります。
これらのスキルを身につけることで、大量のデータへのアクセスと処理が可能となり、データから価値がある情報を抽出してデータ分析に役立てることが出来ます。
SQLの勉強におすすめな本・サイトを知りたい方は以下の記事をチェックしてみてください。
4.マーケティングスキル
「マーケティングスキル」は、製品やサービスの需要を把握して、顧客を獲得する戦略的なスキルです。
データ分析した結果を元に効果的なマーケティング戦略を考えられることがデータ分析のゴールになるので、マーケティングスキルもマスターしていきましょう。
マーケティングの勉強法については以下の記事を参考にしてみてください。
データ分析資格の取得メリット2つ
「データ分析資格を取得するメリット」について見ていきましょう。
データ分析資格を取得するメリットは以下の2つが挙げられます。
1.データに基づく迅速な意思決定ができる
2.データ分析による新規のビジネスチャンスの発見ができる
それぞれ解説していきます。
1.データに基づく迅速な意思決定ができる
資格取得によってデータの分析や可視化ができるスキルが身につくと、「膨大なデータを分析し、迅速に意思決定を行う」ことの基礎を証明できます。
特にビジネスにおいてデータに基づいた正確で信頼性の高い意思決定を行える人材は企業にとっても非常に価値が高いです。
データ分析資格の取得によって企業にアピールすることが出来るので、転職に有利になります。
2.データ分析による新規のビジネスチャンスの発見ができる
データ分析のスキルを身につけることで、データからパターンやトレンドを抽出し、「新しいビジネスチャンスを発見」できます。
例えば、顧客行動の分析によって商品の需要予測やマーケティング戦略の改善を行ったり、製品やサービスの品質向上やコスト削減にも繋げたりすることができます。
こうした企画・マーケティングの業務に対してもデータ分析資格を活かすことが可能です。
データ分析資格をビジネス活用できる職種は3つ
「データ分析を活用できる職種」はビジネスで欠かせない存在です。
各職種が、データ分析の過程の異なる分野で重要な役割を果たしています。
データ分析の資格をビジネス活用できる職種は以下の3つになります。
・データアナリスト
・データエンジニア
・データサイエンティスト
詳しく見ていきましょう。
データアナリスト
「データアナリスト」は、データ分析を用いて企業の課題解決を行う専門職です。
データを加工・集計して分析することで何かしらのアウトプットを出したり、データの可視化・KPI管理などを主戦場とします。
具体的には、顧客行動の分析、マーケティングキャンペーンの最適化、商品の需要予測などを行う場合が多いです。
データエンジニア
「データエンジニア」は、データを管理、処理するスキルを用いて、データ分析の支援を行う専門職です。
データベースやクラウドシステムの構築、データパイプラインの構築、ビッグデータ処理などを行います。
またビジネス要件にあわせてデータ分析するためのシステムを設計・構築するスキルを求められる場合もあります。
スケーラビリティ（システムの拡張性）やセキュリティなどのシステムアーキテクトの知識も押さえておきましょう。
データサイエンティスト
「データサイエンティスト」は統計学や機械学習のスキルを用いて、データを分析し、データに基づいた意思決定をサポートする専門職です。
ビジネスにおいてより高度な予測モデルや最適化手法を活用する場合に必要とされ、顧客セグメンテーションの改善やリスク管理、新商品の開発などを行います。
データの収集からデータ分析、その後のビジネス課題解決までサポートするので、データ分析全体のスキルが求められます。
データアナリストとデータサイエンティストの違いについて下記で解説しているので気になった方はチェックしてみてください。
データ分析で役立つおすすめ資格を職種別に7選紹介！
「データ分析に関する資格」について紹介していきます。
データ分析の各職種で役に立つ資格は以下の通りです。
1.データアナリスト：「統計検定」
2.データエンジニア：「Professional Data Engineer」
3.データエンジニア：「データベーススペシャリスト試験」
4.データサイエンティスト：「G検定・E検定」
5.データサイエンティスト：「ビジネス統計スペシャリスト」
6.データサイエンティスト・データエンジニア：「Python3エンジニア認定データ分析試験」
7.データサイエンティスト・データエンジニア：「データ分析実務スキル検定」
8.データサイエンティスト・データエンジニア：「データサイエンティスト検定」
それぞれ難易度・合格率なども含めて見ていきましょう。
1.データアナリスト：「統計検定」
「統計検定」とは、一般財団法人の統計質保証推進協会が運営する、統計学の知識や活用力を認定・評価する検定です。
統計検定には、統計検定1級/準1級/2級/3級/4級の検定種別があり、データに基づく分析スキルを基礎から実践的なレベルまで身につけることが出来ます。
| 検定種別 | 合格率（2021年） | 難易度 |
| 4級 | 72.8% | 基本的な統計の知識が統計活用力が求められる入門レベル |
| 3級 | 75.6% | 初学者でもしっかり勉強すれば合格できるレベル |
| 2級 | 34.1% | 大学基礎科目レベル |
| 準1級 | 23.6% | 統計分析の実践的スキルまで求められる中高難易度レベル |
| 1級 | 25.8%（統計数理） 24.0%（統計応用） | 最高難易度、大学の専門分野修了レベル |
3,4級は統計の基礎知識に関する試験で合格率も高めですが、2級から統計分析手法を用いた実際の計算力も問われてくるため難易度がかなり上がります。
データを分析して結果をアウトプットするデータアナリストの方におすすめの資格になります。
統計検定については以下の勉強記事をそれぞれまとめているので、参考にしてみてください。
2.データエンジニア：「Professional Data Engineer」
「Professional Data Engineerの認定資格」は、Google Cloudの認定資格の一つで、Google Cloud Platform（GCP）を用いてデータ処理システムの設計や構築、運用するスキルを認定する資格です。
下記4つの分野で評価され、データエンジニアに必要なスキルを身につけられる資格となっています。
・データ処理システムの設計
・データ処理システムの構築と運用化
・機械学習モデルの運用化
・ソリューションの品質の確保
Professional Data Engineerは各分野で専門的な知識が必要になるため高難易度の試験となります。
GCPの資格試験については下記で詳しく解説しています。
3.データエンジニア：「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」はデータベースに関するスキルを活用して、高品質なデータベースをマネジメントする技術を認定する国家資格です。
データベースに関する技術やデータベースシステムを企画、要件定義、開発、運用、保守する実践的なスキルが身につくのでデータエンジニアにおすすめの資格です。
| 合格率（2022年） | 難易度 |
| 17.3% | 午後の試験出題される長文読解問題が記述式で正確に答える必要があるため難易度が高い |
データベーススペシャリストは、IPAが実施している試験の中でもレベル4の最高ランクに位置する試験となっているので、勉強する際は十分な時間を取りましょう。
4.データサイエンティスト：「G検定・E検定」
「G検定・E検定」は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する検定試験で、どちらもデータサイエンティストにとって役立つ資格となっています。
それぞれ下記の特徴があります。
- G検定：ディープラーニングの基本的な知識と適切に活用するスキルを認定する試験、データのリサーチや分析を行う方におすすめ
- E検定：ディープラーニングを実装する人材やエンジニア向けの試験、機械学習や開発や運用環境の問題解決を行う方におすすめ
G検定・E検定の合格率は以下の通りです。
| 試験名 | 合格率（2022年） | 難易度 |
| G検定 | 62.22% | 基礎的な数理・統計の知識がある状態で3カ月～半年の勉強期間を経て合格できるレベルで、難易度はやや高い |
| E検定 | 71.79% | 3〜5年の実務経験向けの試験となっており、100〜200時間の勉強が必要で難易度は高い |
合格率で見ると、G検定とE検定のどちらも例年で6〜7割となっておりますが、E検定の方が内容が難しく難易度は高めです。
G検定・E検定の勉強方法は下記の記事でそれぞれまとめてありますので、良かったらチェックしてみてください。
5.データサイエンティスト：「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、データ分析の実践力を評価する試験です。
Excelを使用したデータ分析スキルと分析結果の適切な理解と応用するスキルが求められます。
ビジネス統計スペシャリストの難易度・合格率は公開されていません。
統計検定2〜3で出題される内容と似ている部分が多いですが、Excelの関数などを使って実際に分析する内容も含まれているため、難易度はやや高めです。
6.データサイエンティスト・データエンジニア：「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・数学の基礎知識とそれを用いた実践的なデータ分析のスキルを認定する試験です。
Pythonを使ったデータ分析の基本を身につけられるので、データサイエンス・データンジニアの初学者におすすめの試験です。
Python3エンジニア認定データ分析試験の難易度・合格率は、以下の通りです。
| 合格率（2021年） | 難易度 |
| 86.3% | Pythonを用いたデータ分析の基礎や方法が問われ、難易度がやや低い |
試験の合格率は高い傾向にあり、試験範囲も明確で基本的な内容がほとんどなので、初心者でもデータ分析の基礎をしっかり学べば合格できます。
Python3エンジニア認定データ分析試験に興味がある方は以下の記事をチェックしてみてください。
7.データサイエンティスト・データエンジニア：「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、実務の場面でのデータ分析スキルを評価する試験です。
“CBASプロジェクトマネージャー級”と”CBASシチズン・データサイエンティスト級”の2種類があります。
| 資格名 | 難易度 |
| CBASプロジェクトマネージャー級 | SQLや可視化手法、R・Pythonを用いたデータ分析、機械学習手法の基礎的な知識が求められるため、難易度はやや低い |
| CBASシチズン・データサイエンティスト級 | Excelの使い方に慣れていれば、問題なく解けるため、難易度はやや低い |
合格率は公表されていませんが、どちらもデータサイエンスがビジネスでどう活用されるかという基礎的な内容なので難易度は低めです。
8.データサイエンティスト・データエンジニア：「データサイエンティスト検定」
「データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）」は、データサイエンスの知識とスキルを評価するための試験です。
この試験は、データサイエンティストとしての専門知識を証明するものとして企業へのアピール等に利用できます。
| 合格率（2022年11月） | 合格基準 | 難易度 第3回（2022年11月） |
| 約42% | 正答率：約78% | データサイエンスに関する内容全般について問われるのでやや高い |
スキルチェックリストとモデルカリキュラムから構成されていて、データサイエンスをビジネスで扱う上で必要なスキル全般を問われます。
そのため、初心者には試験範囲が広く難易度がやや高い試験となっています。
試験の勉強方法については下記の記事をチェックしてください。
データ分析の資格を取得するための勉強方法3つ
「データ分析資格を取得するための一般的な勉強方法」について見ていきます。
主な勉強方法は以下の3つです。
1.参考書で勉強する
2.学習サイトで勉強する
3.模擬試験・過去問で勉強する
基本的にどの資格もこれらの勉強方法を実践することが大切です。
また資格によって、参考書での勉強が重要だったり、過去問を多くやることが合格に近づいたりと特色があるので、資格にあわせて柔軟に対応していきましょう。
1.参考書で勉強する
ほぼすべての資格には、「試験対策ができる参考書」があります。
基礎から学べるものや練習問題で試験傾向を学べるもの、専門的なものまで様々あるので、自分の学習したい内容にあったものを選びましょう。
また、データ分析の資格では、数学・統計学・プログラミング言語の基礎知識の理解を深めることが大切です。
上記の方はまず数学・統計学やプログラミング言語の基礎知識を参考書で学ぶと、スムーズに資格勉強に進めることが出来ます。
数学・統計学なら「完全独習 統計学入門」、プログラミング言語なら「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」がおすすめです。
2.学習サイトで勉強する
「学習サイトでの勉強」も資格試験に効果的です。
参考書の内容がよくわからない場合やハンズオン形式で学びたい方は、学習サイトで勉強することをおすすめします。
学習サイトやオンライン講座によっては質問対応してくれる場合もあるので、わからない所があったら質問して理解を深めていきましょう。
3.模擬試験・過去問で勉強する
「模擬試験・過去問を解く」ことはデータ分析の資格勉強で大事です。
試験内容の把握であったり、自分の苦手分野の発見につながります。
データ分析の資格試験の多くは模擬試験や過去問が無料で公開されているので、まずは一度取り組んでみましょう。
特に難易度の高い試験は、計算問題や記述回答が求められるので実際に問題を解いてみて感触をつかむことをおすすめします。
データ分析の資格勉強におすすめの参考書・学習サイト
データ分析の資格勉強に「おすすめの参考書・学習サイト」を紹介していきます。
資格試験に限らずデータ分析の勉強におすすめな書籍は以下の記事でまとめているので、こちらも参考にしてみてください。
参考書：「日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」
「日本統計学会公式認定 統計検定２級対応 統計学基礎」は日本統計学会の公式認定である統計検定2級用の参考書です。
試験範囲を網羅しており、統計学に関する大事なポイントが押さえられています。
他の参考書で基礎内容を学習しながら、試験対策用として利用しましょう。
参考書：「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」
(2024/04/26 14:05:55時点 Amazon調べ-詳細)
「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」は機械学習について使いこなすための知識が網羅されている本です。
プログラミング初心者には、難しい解説も含まれているため、Pythonの基礎学習を終えてから読むと内容をスムーズに理解しやすいです。
内容を深く理解するためにも、参考書に記載されたコードも実践しながら勉強することをおすすめします。
参考書：「徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和4年度」
(2024/04/26 14:05:55時点 Amazon調べ-詳細)
「徹底攻略 データベーススペシャリスト教科書 令和4年度」はデータベーススペシャリスト試験の合格に必要な知識を基礎から丁寧に解説しています。
理解しやすいヒントでの説明が多数含まれており、苦手な分野も安心して読み進められます。
例題も随所に設定されているので、理解度を確認しながら学習できます。
過去25回の出題傾向を独自に分析し、午前I・II、午後I・IIそれぞれの出題割合やテーマが年度別に詳しくまとめられているため、試験内容を把握する際にも役立ちます。
参考書：「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト」
(2024/04/26 16:19:17時点 Amazon調べ-詳細)
「深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト」は日本ディープラーニング協会が執筆するG検定用の公式テキストです。
G検定の基本知識と理解はこちらの参考書1冊だけででき、練習問題も充実しているので試験対策としてオススメです。
問題を解きながら、わからない部分や単語は他の参考書やネットで調べて、理解を深めていきましょう。
参考書：「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」
(2024/04/26 14:05:56時点 Amazon調べ-詳細)
「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」はE資格の試験対策用の問題集です。
解説でどうしてその答えになるのかがわかりやすく深堀されているので、この問題集を解いていくことでより理解を深められます。
模擬問題が収録されていて、出題傾向に沿った問題をこなすことで得点力を上げることが出来ます。
参考書：「Excel で学ぶ ビジネスデータ分析の基礎 ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック対応」
(2024/04/26 14:05:57時点 Amazon調べ-詳細)
「Excel で学ぶ ビジネスデータ分析の基礎 ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック対応」はビジネス統計スペシャリストの勉強にピッタリな本です。
ビジネスの現場でデータを活用するために必要な基本的な知識やExcelを使用したデータ分析の方法について解説されています。
中学校までの算数・数学の知識があれば、内容を十分に理解して実践力をつけることが出来ます。
Excelで簡単な統計分析を行う方やデータの見方を習得したい方におすすめです。
参考書：「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」
(2024/04/26 14:06:00時点 Amazon調べ-詳細)
「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」はデータ分析エンジニアに求められる基礎技術について詳しく解説されています。
Pythonの基本的な文法や機械学習の実装方法を実践形式で学ぶことが出来ます。
Python3エンジニア認定データ分析試験を受験する方はぜひ読んでおきたい1冊です。
参考書：「データ分析実務スキル検定 公式テキスト」
「データ分析実務スキル検定 公式テキスト」はデータ分析実務スキル検定の試験範囲をすべて網羅しており、模擬試験の問題も含まれている試験対策本です。
統計学や機械学習、Excel・Python・SQLなどの基礎内容も記載されていて、幅広い分野を学習できます。
データ分析全体の基礎知識と実践力をつけたい方は、こちらの参考書で勉強してみてください。
学習サイト：「Udemy」
「Udemy」は、オンライン講座を提供する教育プラットフォームで、データ分析に関する講義も数多く展開されています。
難しい試験内容を勉強する前の基礎内容を学習したい場合や専門的な範囲を深堀したい場合に、参考書を併用して使うと試験内容の理解を深めることが出来ます。
データ分析におすすめの講座は以下です。
・【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
・はじめてのSQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース
Udeｍyでおすすめの機械学習の講座については下記でまとめているので、参考にしてみてください。
【初学者向け】データ分析コンペで楽しみながら学べるPython×データ分析講座
| 【オススメ度】 | |
|---|---|
| 【講師】 | ウマたん |
| 【時間】 | 4時間 |
| 【レベル】 | 初級～中級 |
このコースは当メディアで作成したPythonでのデータ分析を網羅的に学べる講座になります！
このコースでは、なかなか勉強する時間がないという方に向けてコンパクトに分かりやすく必要最低限の時間で重要なエッセンスを学び取れるように作成しています。
コースは”アニメーションを使った概要編“と”ハンズオン形式で進む実践編“に分かれてます。
概要編ではデータサイエンスの基礎について基本のキから学びつつ、なるべく堅苦しい説明は抜きにしてイメージを掴んでいきます。
そこから統計学・機械学習の基本的な内容を学び各手法の詳細までなるべく概念的に分かりやすく理解できるように解説しています。
続いて実践編ではデータコンペの中古マンションのデータを題材にして、実際に手を動かしながら機械学習手法を実装していきます。
ここでは、探索的にデータを見ていきながらデータを加工し、その上でLight gbm という機械学習手法を使ってモデル構築までおこなっていきます。
教科書的に学ぶだけでなく、実際のデータ分析を通じてデータサイエンスの楽しさを感じてみてください。
僕自身が講師のUdemy講座に関しては以下の記事で限定クーポン（最大94%OFF）を配布しているのでチェックしてみてください！
はじめてのSQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース
| 【オススメ度】 | |
|---|---|
| 【講師】 | 中村 佑太 |
| 【時間】 | 7時間 |
| 【レベル】 | 初級 |
このコースではデータベース初心者に向けてSQLの操作方法とデータ分析に役立つ方法を解説している講座です。
動画とあわせて実際に手を動かすことでSQL操作の基礎を体型的に学ぶことが出来ます。
初心者でつまずきやすいポイントも細かく説明されていて、途中に演習問題も用意されているので、挫折することなく続けやすいです。
データサイエンスやデータエンジニアを目指している方におすすめの講座です。
学習サイト：「スタアカ」
公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/
「スタアカ」は当メディアが運営するスクールで、データサイエンティストの経験をふまえてエッセンスを詰め込んだサービスとなります。
| 【価格】 | ライトプラン：1280円/月 プレミアムプラン：149,800円 |
|---|---|
| 【オススメ度】 | |
| 【サポート体制】 | |
| 【受講形式】 | オンライン形式 |
| 【学習範囲】 | データサイエンスを網羅的に学ぶ 実践的なビジネスフレームワークを学ぶ SQLとPythonを組みあわせて実データを使った様々なワークを行う マーケティングの実行プラン策定 マーケティングとデータ分析の掛け合わせで集客マネタイズ |
データサイエンスに関する統計学や機械学習などの知識を動画を見ながら体系的に学ぶことが出来ます。
・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析
・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測
・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ
また上記のようにPythonを使ったデータ分析のコースが充実しており、実践的なスキルを身につけたい方におすすめです。
またプレミアムプランでは24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストによる複数回のメンタリングを実施します！
データ分析に興味があるけど、もっと詳しく知りたい方はぜひメンタリングで相談してみてください。
データ分析のおすすめ資格まとめ
今回は、データ分析のおすすめ資格について紹介しました。
データ分析の資格を取得するための勉強方法は以下の通りです。
1.参考書で勉強する
2.学習サイトで勉強する
3.模擬試験・過去問で勉強する
どのデータ分析の資格でも重要となるのは、数学・統計学・プログラミング言語の基礎知識の理解です。
そのため、全くの初心者の方は、いきなり資格の勉強から入るのではなく、試験範囲の数学・統計学・プログラミングの入門レベルの学習から始めていきましょう。
データ分析とは別にAIに関する資格についてはこちらで解説しています。本記事と被る内容もありますが、気になる方はチェックしてみてください。
またデータ分析以外に社会人におすすめの勉強分野や資格について知りたい方は以下の記事をチェックしてみてください。
スタビジのコンテンツをさらに深堀りしたコンテンツが動画と一緒に学べるスクールです。
プレミアムプランでは私がマンツーマンで伴走させていただきます！ご受講お待ちしております！
