データサイエンティストに役立つ資格8選｜未経験・目的別に解説

「データサイエンティストになるには、資格を取ったほうがよいのでは」と考えている方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストになるために必須の資格はありませんが、知識の体系化や未経験からの転職では資格が強みになる場合があります。

重要なのは、資格を増やすことではなく、目指す仕事に必要な知識を身につけることです。

この記事では、IT・機電エンジニア専門の転職エージェントである私たちが、データサイエンティストに役立つ資格や目的別の選び方、転職での活かし方を解説します。

データサイエンティストに資格は必要？

データサイエンティストとして働くために、特定の国家資格を取得する必要はありません。

資格よりも、統計・プログラミング・データ分析の知識を実務で使えることが重視されます。

そのため、資格を取得すれば自動的にデータサイエンティストになれるわけではありません。

一方で、次のような場合は資格取得が役立ちます。

・未経験から基礎知識を体系的に学びたい
・データ分析や統計の知識を客観的に示したい
・社内異動や転職に向けて学習意欲を示したい
・現在の知識に抜け漏れがないか確認したい

特に未経験者の場合、「何から勉強すればよいかわからない」という悩みは少なくありません。

資格試験の出題範囲を学習ロードマップとして利用するのは、有効な方法の一つです。

ただし、資格取得だけで転職活動を終わらせないことが大切です。

データ分析の成果物や業務経験と組み合わせることで、知識を実際に使えることを伝えやすくなります。

データサイエンティストに役立つ資格8選【一覧】

データサイエンティストに関係する資格は、統計、情報技術、人工知能など複数の分野に分かれます。

最初からすべて取得する必要はなく、自分に不足している知識に合わせて選ぶことが重要です。

代表的な資格・検定は以下のとおりです。

資格・検定	主な分野	向いている人
データサイエンティスト検定	データサイエンス全般	未経験者・初学者
統計検定	統計・確率	分析力を高めたい人
基本情報技術者試験	IT基礎	IT未経験者
応用情報技術者試験	IT応用	IT経験者
情報処理技術者試験の高度区分	専門IT知識	経験者
人工知能関連検定	人工知能・機械学習	人工知能分野を学びたい人
データベース関連資格	データベース	データ基盤も理解したい人
クラウド関連資格	クラウド	分析基盤に関わりたい人

資格ごとに学べる内容が異なるため、「有名だから」という理由だけで選ばないようにしましょう。

求人票や希望職種を確認し、必要とされる知識から逆算すると選びやすくなります。

データサイエンスの基礎を学ぶ資格

未経験からデータサイエンティストを目指す場合は、まずデータサイエンス全体を理解できる資格から始める方法があります。

代表的なのが、データサイエンティスト検定です。

1. 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は、データサイエンスに必要な知識を幅広く確認するための検定です。

統計だけでなく、データエンジニアリングやビジネスに関する知識も含めて学習できます。

データサイエンティストの仕事は、単に数値を分析するだけではありません。

分析結果を事業課題の解決につなげる視点も求められます。

そのため、職種全体を理解する入口として利用しやすい資格です。

特に、

・データサイエンティストの仕事内容をまだ十分に理解していない
・何から勉強すればよいかわからない
・未経験から基礎を固めたい

という方に向いています。

なお、試験内容や出題範囲は変更される可能性があるため、受験前に公式情報を確認してください。

統計・分析力を身につける資格

データサイエンティストにとって、統計の知識は重要です。

データから傾向を読み取り、分析結果が偶然なのか意味のある変化なのかを判断するために使います。

2. 統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を確認できる検定です。

分析そのものの理解を深めたい人には、優先度の高い選択肢です。

データサイエンスでは、平均値や分散といった基礎だけでなく、確率や推定、検定などを利用します。

統計を理解せずに分析手法だけ覚えると、結果を正しく解釈できない場合があります。

統計検定は、

・数学や統計を基礎から学び直したい
・分析結果を正しく説明できるようになりたい
・機械学習を理解する土台を作りたい

という方に向いています。

未経験者は、自分の数学知識に合った段階から始めることが重要です。

難しい区分をいきなり目指すよりも、基礎を理解しながら段階的に進めたほうが実務につながりやすくなります。

ITの基礎力を証明する資格

データサイエンティストは分析職ですが、実務ではシステムやデータベースなどIT全般の知識も必要です。

IT未経験者は、情報処理技術者試験を活用して基礎を学ぶ方法があります。

3. 基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITに関する基礎知識を幅広く学べる国家試験です。

アルゴリズム、データベース、ネットワーク、セキュリティなどを体系的に学習できます。

データサイエンティスト専用の資格ではありません。

しかし、データ分析をシステム上で扱う仕事では、IT基礎知識が役立ちます。

特に異業種からIT業界を目指す方にとっては、土台づくりに活用しやすい資格です。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

4. 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よりも幅広い応用知識を問う試験です。

すでにIT業務の経験がある方や、システム全体への理解を深めたい方に向いています。

データサイエンティストは、分析担当者だけで仕事が完結するとは限りません。

エンジニアや事業部門と連携しながらデータ基盤を利用する場面もあります。

そのため、分析以外の技術領域を理解していることが強みになるケースがあります。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

5. 情報処理技術者試験の高度区分

経験を積んだ後は、担当領域に合わせて情報処理技術者試験の高度区分を検討する方法もあります。

ただし、データサイエンティストになるために高度試験が必須というわけではありません。

自分が今後、

・データベース寄りの専門性を高めたい
・システム設計まで理解したい
・マネジメント領域へ広げたい

など、キャリアの方向性が明確になってから検討するとよいでしょう。

出典：IPA「情報処理技術者試験」

人工知能・機械学習に役立つ資格

人工知能や機械学習を扱うデータサイエンティストを目指す場合は、関連する検定や資格も候補になります。

ただし、人工知能の知識だけでデータサイエンティストの業務全体をカバーできるわけではありません。

6. 人工知能関連の検定

人工知能関連の検定では、人工知能の基礎や機械学習、深層学習などを学べるものがあります。

機械学習を使った予測モデルや分類モデルに関心がある人には、学習のきっかけになります。

ただし、資格名よりも重要なのは、学んだ知識を使えることです。

例えば、

・データを前処理する
・分析手法を選ぶ
・モデルを構築する
・結果を評価する
・分析結果を説明する

といった一連の流れを自分で経験しておくと、転職時にも説明しやすくなります。

資格学習と並行して、実際にデータを扱う練習を進めましょう。

データ基盤・クラウドに役立つ資格

近年のデータ分析では、クラウド上に蓄積された大量のデータを扱うケースもあります。

そのため、分析だけでなくデータベースやクラウドの知識も役立ちます。

7. データベース関連資格

データベースは、データを保存・管理する仕組みです。

データサイエンティストは、必要なデータを取得するためにデータベースを扱う場合があります。

実務では、分析前のデータ抽出や加工に時間を使うケースもあります。

そのため、

・データの構造を理解する
・必要なデータを取得する
・データの品質を確認する

といった知識は実務との相性がよい分野です。

将来的にデータエンジニア寄りの仕事も視野に入れる場合は、特に役立ちます。

8. クラウド関連資格

企業のデータ分析環境では、クラウドサービスが利用されることがあります。

そのため、クラウド上のデータ基盤や分析サービスの仕組みを理解していると、仕事の幅を広げやすくなります。

クラウド関連資格は複数あるため、希望する求人で利用されている環境を確認してから選びましょう。

資格を先に決めるより、求人票に記載されている技術から逆算する方法がおすすめです。

データサイエンティスト資格を取得する3つのメリット

資格取得には、単なる肩書き以上のメリットがあります。

特に未経験者にとっては、学習の方向性を整理できることが大きな利点です。

1. 知識を体系的に学べる

独学では、自分が興味のある分野に学習内容が偏りやすくなります。

資格試験には一定の出題範囲があるため、必要な知識を順序立てて学びやすくなります。

資格取得の最大のメリットは、知識の抜け漏れを確認しながら学習できることです。

特に未経験者は、統計だけ、プログラミングだけに偏らないよう意識しましょう。

2. 学習意欲を伝えやすい

未経験転職では、実務経験がない分、どこまで自主的に学習しているかが見られることがあります。

資格は、その学習内容を説明する材料の一つになります。

私たちが転職相談を受けるなかでも、「資格を取得したものの、面接でどう伝えればよいかわからない」という声があります。

資格名だけを伝えるのではなく、

「なぜ取得したのか」
「何を学んだのか」
「仕事でどう活かしたいのか」

まで説明できるようにしておくことが重要です。

3. 自分の不足分野を確認できる

試験問題を解くと、理解している分野と理解が浅い分野が見えてきます。

例えば、プログラミング経験はあっても統計が弱い場合があります。

逆に、数学の知識はあってもIT基礎やデータベースに慣れていないケースもあります。

資格試験を現在地の確認に利用すると、次に何を学ぶべきか判断しやすくなります。

資格を取った後のキャリアまで考えたい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験やスキルを整理し、データ領域への転職可能性を一緒に確認します。情報収集の段階での相談でもかまいません。

レベル別・目的別のおすすめ資格

資格は、現在の経験と目指すキャリアによって選ぶべきものが異なります。

「最も評価される資格」を探すより、自分の不足している知識を補う資格を選ぶことが重要です。

現在の状況	優先したい分野	資格・検定の例
完全未経験	データサイエンス全般	データサイエンティスト検定
IT未経験	IT基礎	基本情報技術者試験
統計が苦手	統計・確率	統計検定
IT経験者	IT応用	応用情報技術者試験
機械学習志向	人工知能・機械学習	人工知能関連検定
データ基盤志向	データベース・クラウド	関連資格

未経験者の場合

未経験者は、最初から複数資格を取得する必要はありません。

まずはデータサイエンスの全体像を理解し、その後に統計やITの不足分野を補うと進めやすくなります。

資格勉強と並行して、実際のデータを分析する経験も積みましょう。

ITエンジニア経験者の場合

ITエンジニア経験者は、すでに持っている知識を活かせる可能性があります。

例えば、システム開発経験があるなら、統計や機械学習の知識を補うことでデータ領域へ広げられる場合があります。

この場合、基本的なIT資格を取り直すより、不足分野に時間を使うほうが効率的です。

キャリアアップを目指す場合

すでにデータ分析経験がある場合は、資格数を増やすことより、専門分野を深めることを優先しましょう。

統計、機械学習、データ基盤など、自分が伸ばしたい領域を明確にすることが重要です。

ここで考えたいのが、スキルが伸びない原因が自分の知識不足なのか、現在の職場に挑戦機会がないのかを切り分けることです。

学習だけでは解決しない場合、分析業務を経験できる環境へ移ることも選択肢になります。

資格選びだけでなく、データ職種の仕事内容や転職に必要な準備を知りたい方は、LINEで情報収集を進める方法もあります。

データサイエンティスト資格と年収の関係

資格を取得したからといって、直接的に年収が上がるとは限りません。

年収に影響しやすいのは、資格の有無よりも、実務経験や担当できる業務範囲、専門性です。

データサイエンティスト固有の検証済み年収データは本記事のデータ集にないため、関連するIT職種としてシステムエンジニアの年収を参考に紹介します。

指標	金額の目安
システムエンジニア（ウェブサービス開発）の平均年収	約574万円
システムエンジニア（基盤システム）の平均年収	約684万円
給与所得者全体の平均年収	約478万円

データサイエンティストとは職務内容が異なるため、上記はあくまで関連IT職種の参考値です。

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（Webサービス開発）」

出典：厚生労働省「job tag／システムエンジニア（基盤システム）」

出典：国税庁「令和6年分 民間給与実態統計調査」

転職市場では、資格だけではなく「何をしてきたか」を伝えることが重要です。

例えば、

・どのようなデータを扱ったか
・どの課題を分析したか
・どの分析手法を使ったか
・結果をどのように業務改善へつなげたか

などを整理しておきましょう。

未経験者で実務実績がない場合は、個人で行った分析でも、目的と工程を説明できる形にしておくと学習内容を伝えやすくなります。

資格だけでは不十分？転職で評価されやすいスキル

データサイエンティストへの転職では、資格と実践スキルの両方を意識する必要があります。

資格取得をゴールにせず、「資格で学んだことを何に使えるか」を考えましょう。

プログラミングスキル

データ分析では、プログラムを使ってデータを加工・分析する場合があります。

重要なのは、言語名を知っていることだけではありません。

実際にデータを読み込み、加工し、分析結果を出せることが重要です。

統計・数学の知識

統計は、分析結果を正しく解釈するための基礎になります。

公式を暗記するだけではなく、「なぜこの分析手法を使うのか」を説明できる状態を目指しましょう。

データを扱う力

実務では、最初からきれいに整理されたデータだけを扱えるとは限りません。

欠損値や表記の揺れなどを整理し、分析できる状態にする作業も必要です。

ビジネス課題を理解する力

データ分析は、分析すること自体が目的ではありません。

売上改善、業務効率化、顧客行動の理解など、何らかの課題解決につなげることが求められます。

私たちがキャリア相談で重視しているのも、「資格が何個あるか」だけではありません。

これまでの業務経験のなかで、課題を整理し、数字を使って改善した経験がないかを一緒に棚卸しします。

直接データ分析職に就いていなくても、現職の経験が活かせるケースがあります。

データサイエンティスト資格の効率的な勉強法

資格勉強では、試験合格だけを目的にしないことが大切です。

実務で使うことを想定しながら学習すると、転職時にも知識を説明しやすくなります。

1. 目指す求人を先に確認する

まず、興味のある求人で求められているスキルを確認しましょう。

求人によって、

・統計分析を重視する
・機械学習を重視する
・データ基盤の知識を重視する
・事業部門との連携を重視する

など、求められる役割は異なります。

目標を確認してから資格を選ぶことで、不要な学習を減らせます。

2. 資格学習と実践を並行する

教材を読むだけではなく、実際のデータを使って分析してみましょう。

例えば、

「売上データから傾向を分析する」
「複数の要因から結果を予測する」

など、自分で課題を設定すると理解が深まります。

3. 学習内容を説明できる状態にする

面接では、資格名だけでなく、何を理解したのかを説明できることが重要です。

次の項目を整理しておきましょう。

・資格を取得した目的
・勉強した内容
・難しかった分野
・実際に試した分析
・今後仕事で活かしたいこと

これだけでも、資格取得が単なる暗記ではないことを伝えやすくなります。

データサイエンティストの需要と将来性

データサイエンティストだけに限定した将来の人材不足数は、本記事の検証済みデータにはありません。

一方、IT人材全体については、経済産業省が2030年に最大約79万人不足する可能性を示しています。

データ活用を含むIT領域で働くうえでは、継続してスキルを更新する姿勢が重要です。

出典：経済産業省「IT人材需給に関する調査」

また、情報処理・通信技術者の有効求人倍率は1.43倍で、職業計の1.12倍を上回っています。

データサイエンティスト固有の数値ではありませんが、関連するIT技術職の需要を見る参考になります。

出典：厚生労働省「一般職業紹介状況」（2025年11月）

一方で、需要があるから誰でも転職できるわけではありません。

データサイエンティストには、統計、IT、ビジネスの複数領域を組み合わせる力が求められます。

資格取得後も、実務経験や成果物を積み上げていくことが大切です。

資格を取った後のキャリアまで考えたい方へ

経験豊富なアドバイザーが、これまでの経験やスキルを整理し、データ領域への転職可能性を一緒に確認します。情報収集の段階での相談でもかまいません。

まとめ

データサイエンティストに資格は必須ではありませんが、知識を体系的に学び、転職準備を進めるうえで役立ちます。

・データサイエンティストに必須資格はない
・未経験者はデータサイエンス全体やIT基礎から学ぶ
・統計はデータ分析の重要な基礎知識になる
・資格取得と並行して実際のデータ分析を経験する
・資格数より、希望する仕事に必要なスキルから逆算して選ぶ

資格取得そのものを目的にするのではなく、将来どのような仕事を担当したいかを考えて学習内容を選びましょう。

よくある質問

資格選びに迷う段階では、まず職種研究を進めるだけでも十分です。データ領域の仕事内容や転職準備に関する情報をLINEでも確認できます。