「データサイエンティストになるために、資格は必要なのか？」「どの資格から取ればいいのか？」そんな疑問を持っている方は多いのではないでしょうか。
データサイエンティストは資格がなくても働けますが、資格を取得することでスキルを証明しやすくなります。特に転職や就職を考えている方にとって、資格はポートフォリオとともに大きな武器になります。
この記事では、データサイエンティストにおすすめの資格一覧、難易度・勉強時間の目安、取得する順番まで徹底解説します。これからデータサイエンティストを目指す方も、すでにキャリアアップを考えている方も、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストに資格は必要か？
データサイエンティストになるために資格は必須ではありません。実際の業務では、機械学習・統計分析・データ処理といった実践スキルが重視されます。ただし、資格を取得することには明確なメリットがあります。
資格がキャリアに与えるメリット
データサイエンティストが資格を持つことには、以下のようなメリットがあります。
・スキルを客観的に証明できる：資格は第三者機関が認定するものです。「統計を理解している」「Pythonが使える」というアピールよりも説得力があります。
・転職・就職活動で有利になる：採用担当者にスキルを分かりやすく伝えられます。特に未経験の方が転職するときには、履歴書に資格を記載することで、書類選考や面接の通過率が上がります。
・学習の指針になる：資格の試験範囲を学ぶことで、体系的にデータサイエンスの知識を習得できます。
・年収アップにつながる場合がある：資格手当を設けている企業もあり、給与アップにつながることがあります。
・自信とモチベーションが上がる：資格取得という明確なゴールを設定することで、学習が継続しやすくなります。
資格なしでもなれるのか
資格を持っていなくてもデータサイエンティストとして働くことは可能です。実際に、企業の人事や現場のデータサイエンティストは、資格よりも実績（ポートフォリオ）や実務経験を重視しています。
ただし、完全未経験の場合は「どの程度の実力があるのか」を客観的に示すことが難しくなります。その点で資格は、特に転職活動において有効な手段です。資格取得を学習ロードマップの一環として取り組む姿勢が、キャリア形成において賢明だといえます。
データサイエンティストの資格一覧｜おすすめ7選
データサイエンティストに関連する資格はさまざまあります。ここでは特におすすめの資格を7つ紹介します。自分のレベルや目標に合わせて、取得する資格を選びましょう。
①データサイエンティスト検定（DS検定）
データサイエンティスト検定（略称：DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する民間資格です。データサイエンスに特化した唯一の公認資格として注目を集めています。
試験は「リテラシーレベル（★）」のみが実施されており、データサイエンスの基礎的な知識を問う内容が中心です。試験範囲は「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」の3領域にわたります。
・試験形式：CBT方式（コンピューター上での試験）、100問
・受験費用：11,000円（税込）
・難易度：初級〜中級
・合格ラインの目安：正答率70〜80%程度
・おすすめ対象：データサイエンスを基礎から学びたい初学者、転職希望者
DS検定はデータサイエンティストを名乗るための登竜門的な立ち位置の資格です。業界での認知度も高まっており、履歴書に記載する価値の高い資格のひとつです。
②統計検定
統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する資格試験です。統計学の理論と実践的な応用力を問う試験で、データサイエンティストに必須の統計知識を体系的に学べます。
試験は4級から1級まであり、さらに「統計調査士」「専門統計調査士」「データサイエンス基礎」「データサイエンス発展」「データサイエンスエキスパート」などの専門課程もあります。
データサイエンティストとして特におすすめなのは「統計検定2級」と「統計検定準1級」です。2級は大学基礎レベルの統計知識を問い、準1級は推測統計・ベイズ統計・多変量解析などのより深い内容が求められます。
・試験形式：CBT方式（2・3級）、筆記試験（準1級・1級）
・受験費用：4,000〜10,000円（級によって異なる）
・難易度：2級は中級、準1級は上級、1級は最難関
・合格率：46～49％（2級）、34～35％（準1級）
・おすすめ対象：統計の基礎から応用まで学びたい方、分析力を高めたい方
統計はデータ分析の根幹となる知識です。データサイエンティストを目指すなら、統計検定の取得は非常に有効な選択肢といえます。
③G検定（ジェネラリスト検定）
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験です。ディープラーニング（深層学習）を中心としたAI・機械学習の知識を問います。
G検定は「AIを使いこなすジェネラリスト」を対象としており、技術者だけでなくビジネスパーソンにも広く受験されています。AI・機械学習の全体像を把握したい方や、データサイエンスを学び始めたい方に特に向いています。
・試験形式：オンライン試験（自宅受験可）、200問程度
・受験費用：12,000円（税込、JDLA会員は6,600円）
・難易度：初級〜中級
・試験頻度：年3回程度実施
・おすすめ対象：AI・機械学習の概念を把握したい方、文系からデータサイエンスに挑戦したい方
G検定は取得者数が多く、SNSコミュニティも活発です。勉強仲間を作りやすい環境が整っており、未経験でも取り組みやすい資格です。
④E資格（エンジニア資格）
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）は、G検定と同じくJDLAが実施する資格です。ディープラーニングの理論を深く理解し、実装できるエンジニアを認定するための、より専門的な資格です。
受験には、JDLAが認定する教育プログラムの修了が必要です。そのため、まず認定スクールや講座を受講してからE資格に挑戦する流れになります。
・試験形式：筆記・コーディング問題
・受験費用：33,000円（税込）
・難易度：上級
・合格率：68～70％
・受験資格：JDLA認定プログラムの修了
・おすすめ対象：ディープラーニングエンジニアを目指す方、AI開発の実装スキルを証明したい方
E資格の取得者は、AI・ディープラーニング分野のエキスパートとして高い評価を受けます。転職市場でも需要が高く、年収アップを狙う方にとっては非常に価値の高い資格です。
⑤Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する資格試験です。Pythonはデータサイエンスで最もよく使われるプログラミング言語であり、この資格でPythonの基礎知識を証明できます。
プログラミング初心者でも取り組みやすい内容で構成されており、Pythonの文法・組み込み関数・制御構文などの基本的な知識を学べます。データ分析ライブラリ（pandas・NumPy等）の使い方を学ぶ前のステップとして最適です。
・試験形式：CBT方式、40問（選択式）
・受験費用：11,000円（税込）
・難易度：初級
・合格ライン：70%以上
・おすすめ対象：Pythonを初めて学ぶ方、プログラミング未経験でデータサイエンスに挑戦したい方
⑥AWS認定機械学習専門知識（AWS Certified Machine Learning – Specialty）
AWS認定機械学習専門知識は、Amazon Web Services（AWS）が提供するクラウドサービスを活用した機械学習スキルを認定する資格です。クラウド上での機械学習システムの設計・構築・運用に必要な知識を問います。
現代のデータサイエンス業務では、クラウド環境の活用が当たり前になっています。AWSはシェアが高く、この資格を持っていると企業から高い評価を受けやすくなります。
・試験形式：選択問題、65問
・受験費用：300USD（約42,000円）
・難易度：上級
・受験資格：AWSの基礎知識（推奨として1〜2年の経験）
・おすすめ対象：クラウドでの機械学習実装を行うエンジニア、外資系企業への転職を目指す方
⑦基本情報技術者試験・応用情報技術者試験（参考資格）
基本情報技術者試験（FE）と応用情報技術者試験（AP）は、IPA（情報処理推進機構）が実施する国家資格です。データサイエンス専門の資格ではありませんが、IT全般の基礎力を証明できる資格として一定の評価を得ています。
特にIT業界への転職を考えている方や、ITに関するシステム周りの思考を身につけたいデータサイエンティストにとっては有益な資格です。国家資格であることから、企業側の信頼性も高い点が魅力です。
・試験形式：CBT方式（基本情報）、筆記試験（応用情報）
・受験費用：7,500円（税込）
・難易度：基本情報は初級〜中級、応用情報は中級〜上級
・おすすめ対象：IT全般の基礎力を固めたい方、国家資格を取りたい方
データサイエンティスト資格の難易度比較
資格を選ぶ際に重要な判断基準のひとつが「難易度」です。自分のスキルレベルに合わない資格に挑戦すると、挫折の原因になります。ここでは各資格の難易度を比較します。
初級〜中級レベルの資格
初学者や学習を始めたばかりの方でも比較的挑戦しやすい資格は以下のとおりです。
■ G検定（初級〜中級）
合格率は60〜70%程度と比較的高く、初学者でも数週間〜1〜2ヶ月程度の学習で合格を目指せます。試験がオンラインで自宅受験できる点も挑戦しやすい理由のひとつです。
■ Python3エンジニア認定基礎試験（初級）
合格率は70%程度と高く、Pythonの入門書1冊をしっかり学習すれば合格できるレベルです。プログラミングが初めての方でも1〜2ヶ月あれば十分です。
■ データサイエンティスト検定リテラシーレベル（初級〜中級）
合格率は約50〜60%程度で、DS検定の公式リファレンスブックを中心に学習すれば対応できます。データサイエンス全体の入門として最適です。
■ 統計検定2級（中級）
高校〜大学1〜2年生レベルの数学・統計の知識が前提となります。合格率は30〜50%前後と難易度はやや高めですが、しっかり準備すれば3〜6ヶ月で合格を目指せます。
上級・専門レベルの資格
ある程度の知識・経験を積んだ後に挑戦すべき上位資格も紹介します。
■ 統計検定準1級（上級）
合格率は20〜30%程度と難関です。多変量解析・時系列分析・ベイズ統計など高度な統計知識が求められます。取得できれば、データ分析の専門家として高い評価を受けられます。
■ E資格（上級）
ディープラーニングの数学的背景（線形代数・微積分・確率）から実装まで、幅広く問われます。認定教育プログラムを修了していることが前提であり、難易度は非常に高いといえます。
■ AWS認定機械学習専門知識（上級）
クラウドを活用した機械学習の実務経験がある方向けです。AWSの機械学習サービス（SageMaker等）の深い理解が求められます。合格率は非公開ですが、難易度は高いとされています。
データサイエンティスト資格の勉強時間の目安
資格の取得にかかる勉強時間は、受験者のベースとなる知識量やスキルによって大きく異なります。ここでは、まったくの初心者がゼロから勉強を始めた場合を前提とした目安を紹介します。
各資格の勉強時間の目安一覧
以下に、各資格の目安となる勉強時間をまとめました。毎日1〜2時間勉強することを前提として、期間の目安も合わせて記載しています。
■ Python3エンジニア認定基礎試験
目安勉強時間：30〜60時間（1〜2ヶ月）
Pythonの入門書1冊と練習問題でカバーできます。プログラミング経験がある方は2〜3週間でも合格を目指せます。
■ G検定（ジェネラリスト検定）
目安勉強時間：50〜100時間（1〜2ヶ月）
公式テキストや問題集を繰り返すことで合格ラインに達しやすい試験です。自宅受験なのでプレッシャーも少なく取り組めます。
■ データサイエンティスト検定リテラシーレベル
目安勉強時間：60〜120時間（1〜3ヶ月）
DS検定の公式リファレンスブックと練習問題が中心の学習になります。数学・統計の基礎がある方は短期間での合格も可能です。
■ 統計検定2級
目安勉強時間：100〜200時間（3〜6ヶ月）
高校数学の確率・統計が基礎となるため、ゼロスタートの場合は高校数学の復習も必要です。公式参考書と過去問を繰り返し解くことが近道です。
■ 統計検定準1級
目安勉強時間：200〜400時間（6ヶ月〜1年）
大学院レベルの統計知識が問われるため、2級取得後に計画的に学習を進める必要があります。ワークブックを繰り返し解くことが合格への鍵です。
■ E資格（エンジニア資格）
目安勉強時間：200〜500時間（3〜12ヶ月）
認定プログラムの受講と並行して学習するため、コストと時間の両方がかかります。数学（微分・線形代数）のベースがあると有利です。
■ AWS認定機械学習専門知識
目安勉強時間：150〜300時間（3〜6ヶ月）
AWSの基礎知識（クラウドプラクティショナー等）を取得してから挑戦するのがおすすめです。AWS公式のトレーニングコースを活用することで効率的に学習できます。
なお、すでに統計学やプログラミングの知識がある方は、上記の勉強時間の半分以下で合格できるケースもあります。逆に、数学が苦手な方は倍以上かかることもあります。自分のペースに合わせて計画を立てることが大切です。
データサイエンティスト資格を取得するおすすめの順番
資格の取得には「どの順番で取るか」が非常に重要です。無計画に難しい資格から挑戦すると、挫折しやすくなります。目標やスキルレベルに応じた取得順番を計画しましょう。
未経験者向けの取得順番
データサイエンスやAI、プログラミングにほとんど触れたことがない方には、以下の順番をおすすめします。
STEP1：G検定（AI・機械学習の概念を理解する）
まずはAIやデータサイエンスの全体像を把握することが重要です。G検定はオンラインで受験でき、参考書も豊富です。AI用語や機械学習の仕組みを学ぶ入口として最適です。
STEP2：Python3エンジニア認定基礎試験（プログラミングの基礎を固める）
データ分析にはPythonが必須です。G検定で概念を理解した後は、実際にコードを書く力を身につけましょう。Python基礎試験はシンプルな内容なので、初心者でも取り組みやすいです。
STEP3：統計検定2級（データ分析の基礎を習得する）
Pythonが扱えるようになったら、統計の基礎を学びます。データサイエンティストにとって統計知識は必須スキルです。2級レベルの統計知識があれば、基本的なデータ分析に対応できます。
STEP4：データサイエンティスト検定リテラシーレベル（総合的な知識を証明する）
統計・Python・AIの知識が揃ったら、DS検定でデータサイエンティストとしての総合的な知識を証明しましょう。DS検定はデータサイエンス界での認知度が高く、転職活動でも評価されます。
経験者・転職希望者向けの取得順番
すでにPythonや統計の基礎知識がある方や、データ関連の仕事を経験している方には以下の順番をおすすめします。
STEP1：データサイエンティスト検定リテラシーレベル（現状確認と土台固め）
すでに基礎があるなら、まずDS検定でスキルの棚卸しをしましょう。試験範囲を学ぶことで、自分の弱点を把握することができます。
STEP2：統計検定準1級（専門性を高める）
DS検定を取得したら、統計の専門性を高めましょう。準1級レベルの統計知識があれば、機械学習モデルの評価や改善に応用できる深い分析力が身につきます。
STEP3：E資格またはAWS認定機械学習専門知識（市場価値を高める）
転職や昇給を目指す方は、より高度な専門資格に挑戦しましょう。ディープラーニングエンジニアを目指すならE資格、クラウド活用のデータサイエンティストを目指すならAWS認定機械学習専門知識がおすすめです。
資格の取得順番で最も大切なのは「着実にステップアップすること」です。最初から難易度の高い資格に挑戦しても合格できなければ時間と費用の無駄になってしまいます。自分のレベルに合った資格から始めて、着実に経験を積み上げていきましょう。
データサイエンティスト資格の勉強方法
データサイエンティストの資格を取得するためには、計画的な学習が欠かせません。主な勉強方法として「独学」と「スクール利用」の2つがあります。それぞれのメリット・デメリットを理解して、自分に合った方法を選びましょう。
独学で勉強する方法
独学はコストを抑えながら自分のペースで学習できる方法です。特にG検定やPython基礎試験などの入門レベルの資格は、独学でも十分合格を目指せます。
独学の主な勉強方法は以下のとおりです。
・公式テキスト・参考書を活用する：各試験の公式テキストや認定参考書が最も信頼性の高い教材です。試験範囲を網羅しているため、効率よく学習できます。
・過去問・練習問題を繰り返す：試験合格の最短ルートは過去問を繰り返し解くことです。特に統計検定では過去問が公式サイトで公開されており、傾向と対策を立てやすいです。
・オンライン学習サービスを活用する：Udemy・Coursera・PyQ（Pythonオンライン学習）などのオンラインサービスは、動画で分かりやすく解説されており独学者に向いています。
独学のデメリットは「わからないときに質問できない」「モチベーションの維持が難しい」という点です。仲間を作ることや、学習記録をつけることで継続しやすくなります。
スクールを活用する方法
データサイエンス・AI系のスクールを活用することで、体系的かつ効率的に学習を進めることができます。特に、E資格の取得を目指す場合はJDLA認定の教育プログラムを修了する必要があるため、スクールの利用は必須です。
スクール学習のメリットは以下のとおりです。
・専門講師から直接指導を受けられる：わからない点をすぐに質問できるため、学習がスムーズに進みます。
・カリキュラムが整備されている：体系的なカリキュラムに沿って学習できるため、抜け漏れが少なくなります。
・仲間と一緒に学べる：同じ目標を持つ仲間と切磋琢磨することで、モチベーションを維持しやすくなります。
・就職・転職サポートが充実している：多くのデータサイエンス系スクールでは、転職支援サービスを提供しています。資格取得後のキャリア相談も受けられます。
・最新の業界トレンドを学べる：現役のデータサイエンティストが講師を務めるスクールでは、業界の最新情報を学べます。
一方、スクールのデメリットは費用が高額になりやすい点です。オンラインスクールで数万円〜、本格的なプログラムでは数十万円かかることもあります。学習目標・予算・時間的余裕を考慮した上で、スクールを選びましょう。
なお、厚生労働省の「教育訓練給付制度」を活用することで、受講費用の最大70%（最大56万円）が給付される場合があります。対象講座であれば積極的に活用することをおすすめします。
まとめ：データサイエンティストの資格取得で市場価値を高めよう
この記事では、データサイエンティストの資格について以下の点を解説しました。
・データサイエンティストに資格は必須ではないが、スキル証明・転職活動・学習の指針として大きなメリットがある
・おすすめの資格は「DS検定」「統計検定」「G検定」「E資格」「Python3エンジニア認定基礎試験」「AWS認定機械学習専門知識」など
・難易度は初級（Python基礎・G検定）から上級（E資格・AWS認定機械学習）まで幅広い
・勉強時間は資格によって30時間〜500時間と幅があり、自分のベースに応じて計画を立てることが重要
・取得する順番は「G検定 → Python基礎試験 → 統計検定2級 → DS検定」が未経験者におすすめ
・勉強方法は独学とスクールの2通りがあり、目標や予算に応じて選ぶ
データサイエンティストの需要は今後さらに拡大していきます。AIや機械学習を活用できる人材は、あらゆる業界で求められています。資格取得は、そのキャリア形成における重要な一歩です。
まずは自分のレベルに合った資格から挑戦し、着実にスキルアップを図ることが重要です。どの資格を選ぶべきかまだ迷っている方は、まずG検定かPython3エンジニア認定基礎試験から始めてみることをおすすめします。一歩ずつ着実に前進することが、データサイエンティストとして成功するための近道です。
