【2026年最新】データアナリストのおすすめ資格15選！難易度・目的別ロードマップまで徹底解説

データアナリストを目指すにあたって、「どの資格から取得すべきか」「未経験からでも通用する資格はどれか」と迷っていませんか？

データアナリストは特別な資格が無くてもなれる職業ですが、自身のスキルレベルを客観的に証明する資格を持っていると有利になる場面が多いのも現実です。

この記事では、データアナリストの業務に直結するおすすめの資格15選を領域別・レベル別に徹底解説します。

データアナリストにおすすめの資格15選

ここでは、データアナリストになるための資格やスキルアップに役立つ検定試験などを紹介します。

おすすめ資格15選を以下の表で紹介します。

統計検定（2級・準1級）

「統計検定」はその名の通り、統計学に関する知識や活用能力を評価する全国統一試験です。

4級から準1級、1級までの5段階にわかれていますが、多くの企業で評価されるのは2級以上の取得者です。

そのため、これからデータアナリストを目指す人は、まずは統計検定2級を目標にするとよいでしょう。

2級取得後、さらに高度な統計解析まで身につけたい場合は、準1級を目指すといったルートがおすすめです。

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は、データサイエンスだけでなく、データエンジニアリングやビジネス力まで幅広く学べる資格です。

一般社団法人 データサイエンティスト協会が公開する「データサイエンティスト スキルチェックリスト」の要件を網羅的に学ぶことで、データアナリストに必要なビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力を身につけることもできます。

なお、2026年からはスキルチェックリストver.6をもとに試験範囲が更新されており、基盤、データサイエンス、データエンジニアリング、価値創造の4領域が対象となりました。

データ分析実務スキル検定（CBAS）

データ分析実務スキル検定（CBAS）は、ビジネスの現場でデータを活用して課題解決を行う能力を測る資格です。

プログラミングの深い知識よりも、データを読み解き、事業の意思決定にどう活かすかというビジネス寄りのスキルが問われます。

データアナリストとして事業部門と円滑にコミュニケーションを取りたい方や、分析結果をビジネス課題の解決に直結させたいと考える方におすすめの検定です。

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、Excelを使用したデータ分析スキルを評価する資格です。

多くの企業で導入されている身近なツールであるExcelを使い、データ集計から仮説検証、回帰分析までを行う能力が問われます。

高度なプログラミング言語を使わずともデータ分析の基礎を固めることができるため、他業種からデータアナリストを目指す方の最初のステップとしても有効です。

データサイエンス数学ストラテジスト

データサイエンス数学ストラテジストは、日本数学検定協会が認定する資格で、データサイエンスの基盤となる数学的スキルとビジネス課題を解決するための数理モデル構築力を測ります。

確率や統計、微分・積分、集合論などの基礎的な数学の知識を実務でどのように応用するかを問われるため、データアナリストとして分析の裏付けとなる理論をしっかりと理解しておきたい方に適しています。

Salesforce認定Tableauデータアナリスト

Salesforce認定Tableauデータアナリストは、世界中で利用されているBIツール「Tableau」を活用して、データからインサイトを引き出す能力を認定する資格です。

業務内容の例をあげると、BI・BAといった経営指標の可視化や各種施策の効果検証などがあります。

民間資格ではあるものの、膨大なデータを分かりやすいダッシュボードにまとめ、ステークホルダーに論理的にプレゼンテーションするスキルを証明できるため、ビジネスの現場で高く評価されているのが特徴です。

Microsoft認定Power BIデータアナリストアソシエイト

Microsoft認定Power BIデータアナリストアソシエイトは、MicrosoftのBIツールである「Power BI」を用いたデータモデリングやレポート作成スキルを証明する資格です。

企業のデジタルトランスフォーメーションが進む中、Microsoft環境を導入している企業は非常に多いです。

BIツールを使った分析業務を目指す人にとって、実務との関連性が高い資格といえるでしょう。

Python 3 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、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営している資格です。

Pythonや数学の基礎に加えて、ライブラリを使用したデータ分析実践等が試験範囲です。

教材の指定があり、出題範囲の詳細が公式ホームページに記載されています。

CBT（Computer Based Testing）方式で試験会場にて受験し、選択式の知識問題が40問出題され、試験時間は60分となっています。

統計学の知識を実務に活かすにはデータ分析を行うためのプログラムを作成する必要があるため、この資格で基礎を固めるのが有効です。

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定はディープラーニングの基礎知識を活用し、事業活用する能力や知識を証明する資格で、一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営しています。

G検定はビジネス寄りであり、オンラインで実施され、選択式の知識問題約220問を120分で回答する試験です。

AI技術の仕組みを理解し、AIプロジェクトの企画や推進を行いたいデータアナリストに最適です。

E資格

E資格は、G検定と同じJDLAが運営する資格ですが、G検定とは異なりエンジニア寄りの専門的な内容を含み、JDLA認定プログラム修了レベルの比較的高度な内容が出題されます。

受験資格として「JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していること」が必要で、選択式の知識問題約100問を120分で回答する試験となっています。

シラバスの内容から出題されるので、シラバスを確認して対策を行う必要があります。

高度な機械学習のスキルを身に着けて業務の対応範囲を広げたい方におすすめです。

なお、データアナリストには大きく分けてコンサル型とエンジニア型がありますが、エンジニア型のデータアナリストを目指す場合は、G検定よりE資格の取得優先度がやや高いといえます。

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、情報処理技術者試験の中でも高度な専門知識を問われる国家資格です。

データアナリストは日常的に、データベース内の大量のデータを抽出したり加工したりして統計的な処理を行います。

そのため、データベース設計に関する知識や高度なSQL言語による操作方法を極めていると、分析基盤の構築から関わることができるフルスタックなデータ人材として重宝されます。

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の設計・開発・運用に関する技術力と知識を認定するIT技術者認定資格です。

データアナリストとして活躍するために必要なデータの収集・処理に関する知識を証明するために有効な資格といえるでしょう。

特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）が運営しており、誰でも受験することができます。

実務でデータベースを取り扱う際には様々なOSSを使用することになりますが、この試験内容は「PostgreSQL」を基準とした問題が出題されます。

「Silver」が基本的な知識や技術を備えていることを証明する資格であることに対し、「Gold」はさらに大きなデータベースシステムの運用管理やコンサルティングができることを示す資格となっています。

ORACLE MASTER

「オラクルマスター」とは日本オラクル社によって制定されたデータベース試験です。

「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4段階のランクがあり、積み上げる形で試験を受ける仕組みになっています。

データベースの設計や運用に関する知識を身につけたい人に向いていますが、データアナリストの場合、データベースの専門職を目指すのでなければ、統計検定やSQLの学習を優先してもよいでしょう。

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身につけられる国家資格です。

プログラマーやシステムエンジニアが多く取得している資格であり、SQLやプログラミングなどの開発技術、プロジェクトマネジメント、システム設計など幅広い範囲から出題されます。

IT技術者として働いた経験がない場合などは、データベースの資格よりも先にこちらを取得するとよいでしょう。

応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、基本情報処理技術者試験の上位にあたる資格です。

期待される技術水準や出題範囲も、経営戦略・情報戦略の策定・評価、システムの設計・開発・運用などについてより応用的な知識を問うものとなっています。

時代はどんどんITに傾倒しており、あらゆる企業がITシステムを基礎に事業を押し進めているのでぜひ取得しておきたい資格です。

取得すれば採用などでも有利に働くでしょう。

目的別・レベル別の資格取得ロードマップ

資格が多すぎてどれから手をつければ良いか迷う方のために、目的と現在のレベルに合わせたおすすめの取得ロードマップを解説します。

ご自身の状況に合わせて最適なルートを選択してください。

• 【初級】未経験・IT初心者向け
• 【中級】実務経験者向け
• 【上級】高度分析・キャリアアップ向け

【初級】未経験・IT初心者向け

IT初心者や、業界未経験からデータアナリストを目指す方は、ITの全体像とデータ分析の基礎を固めることが最優先です。

まずは「基本情報技術者試験」でIT全般の知識を習得しましょう。

IT技術者として働いた経験がない場合などは、いきなり高度な資格を目指すよりも基礎を網羅するのが最優先です。

基礎を網羅したら「ビジネス統計スペシャリスト」や「データサイエンティスト検定（DS検定）」を取得しましょう。

これらの資格はデータ分析の考え方やExcelを使った実務レベルの集計スキルを証明できるため、転職活動において実務経験の少なさを補強する材料となります。

【中級】実務経験者向け

IT実務経験がある方や、基礎的な分析ができる方は、「統計検定2級」や「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」を目指すとよいでしょう。

また、データを抽出・加工するスキルを証明するために「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」や「OSS-DB技術者認定試験（Silver）」の取得もおすすめです。

なお、すでにデータ分析業務に携わっている場合は、資格取得にこだわらず、実務で成果を出すことも意識しましょう。

【上級】高度分析・キャリアアップ向け

すでにデータアナリストとして活躍しており、さらに市場価値を高めたい場合は、高度な専門資格に挑戦しましょう。

例えば、機械学習やAIの知見を証明する「E資格」や、統計学のスペシャリストであることを示す「統計検定準1級・1級」が候補になります。

また、金融機関やコンサルティング会社などで確率や統計などの手法を用いてデータ分析を行う数理業務のプロフェッショナルを目指すなら、基礎科目から専門科目まで幅広い数理知識が問われる「アクチュアリー資格試験」の取得も強力な武器になります。

データアナリストが資格を取得する3つのメリット

データアナリストは特別な資格が無くてもなれる職業ではありますが、資格の取得には以下のようなメリットがあります。

• 必要な知識を体系的に習得できる
• 実務スキルの客観的な証明になる
• 転職やキャリアアップで評価される

必要な知識を体系的に習得できる

データアナリストは実践的なスキルの方がより重視される仕事ですが、座学の知識もある程度までは実務に活かすことができます。

独学では得意分野を深めることはできても、苦手分野はつい避けてしまうものです。

その点、資格の出題範囲に沿って学習すれば、統計学やITの専門知識については資格取得を目標にした方が網羅的に習得でき、知識の定着度も高くなります。

また、確率や統計、微分・積分、集合論などの基礎的な数学の知識から、回帰分析やクラスタリングなどの各分析手法まで、独学では抜け漏れが出やすい部分も、効率よく体系的に理解できるのも大きなメリットです。

実務スキルの客観的な証明になる

データアナリストはIT業界でもまだまだ認知度が低く、ビッグデータやAIと関連付ける形で初めて知ったという方も多い職種です。

企業や人事担当者にはデータアナリストの適性を測るための判断材料が少ないため、自社の求める人材かどうか分かりづらい面があります。

しかし、資格を取得していれば、自分がデータアナリストに向いていることを客観的に証明することができます。

口頭でPythonが使えますと言うよりも、Python3 エンジニア認定データ分析試験に合格していますと伝える方が信頼性があります。

転職やキャリアアップで評価される

データアナリストに求められるような統計学やITの専門資格を取得しておくと、第三者からもスキルレベルを測りやすいという利点があります。

特に、実務経験を証明できない分、自己学習や自己研鑽の意欲が重視される未経験からの転職の場合、資格を取得していることは大きなアドバンテージになります。

すでに実務で働いているデータアナリストの場合、資格手当を支給している企業では年収アップにつながり、フリーランスであれば単価の高い案件を受注しやすくなるといったメリットもあります。

また、高度な資格を持っていれば、社内で重要なプロジェクトを任される機会も増え、より専門性の高いキャリアパスを描くことが可能になります。

未経験・他職種からデータアナリストになる方法

データアナリストには多岐にわたるスキルセットが求められるため、未経験や他職種からの転職には最短でも200時間の学習時間が必要とされています。

時間を無駄にしないためにも、未経験・他職種から最短でデータアナリストになるにはどのようなロードマップを描くべきか、あらかじめ確認しておきましょう。

• 基礎知識とIT資格の取得
• 実務を意識したポートフォリオ作成
• 未経験歓迎求人や社内異動の活用

基礎知識とIT資格の取得

未経験から挑戦する場合、まずはデータアナリストに必要なスキルセットである統計、数学、データベースの知識をインプットすることから始めましょう。

また、データベース設計に関する知識やSQL言語によるデータベース操作方法、データレプリケーションの知識など、データベース周りの知識や操作方法については一通り習得する必要があります。

これらを効率的に学ぶためには、前述したDS検定や基本情報技術者試験といった「初級レベル」のIT資格取得を目標に学習を進めるのがおすすめです。

その後、統計検定やPythonなど、自分が目指すデータアナリスト像に合った資格へ進むとよいでしょう。

実務を意識したポートフォリオ作成

知識を身につけた後は、プログラミングスキルを用いて実際に手を動かしてみましょう。

オープンデータなどを用いて自分で仮説を立て、データを抽出し、分析結果を可視化・分析する一連のプロセスを実行します。

その際、グラフを作るだけでなく「なぜこの結果になったのか」「どのような施策が考えられるか」までまとめて、ポートフォリオとして残しておきましょう。

実務を想定したアウトプットがあることで、採用担当者からの評価は劇的に上がります。

未経験歓迎求人や社内異動の活用

知識を身につけたら、未経験歓迎の求人や社内異動を活用して実務経験を積みましょう。

最初から理想のポジションに就くことが難しい場合は、スポットで募集している副業向け案件などを利用して、データ集計やレポート作成など、データを扱う業務から経験を積む方法もあります。

市場価値を高めるための実践アプローチ

ここでは、データアナリストとして市場価値を高めるための、実践的なアプローチについて説明します。

• Python・SQLによる実務データの加工
• Kaggleなどのコンペ参加と実践
• ビジネス課題を解決するレポート作成

Python・SQLによる実務データの加工

SQLが書けなければデータアナリストは務まらないといっても過言ではありません。

大規模なデータを処理する場合などSQLに関する高い知識が求められます。

データベース内の大量のデータを抽出したり加工したりして統計的な処理を行うためです。

学習の際は書籍の活用が有効です。

「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」という本では、PostgreSQLをはじめとするRDBやNoSQLなどさまざまなデータベースの知識を存分に学習することができます。

また、「Pythonによるデータ分析入門」は、科学計算やAI開発でシェアの高いPythonを用いたデータ分析についてサンプルコードを通してわかりやすく解説されており、入門としておすすめです。

Kaggleなどのコンペ参加と実践

データアナリストのスキルアップにはKaggleを利用するのがおすすめです。

Kaggleは世界中のデータアナリストが集うコミュニティーサイトであり、企業・政府などの組織とデータアナリスト個人を繋げるプラットフォームとしての役割も果たします。

一番の特徴は、企業や組織がコンペ形式で課題を提示する「Competition」です。

最も精度の高い分析モデルには賞金が支払われます。

この過程で機械学習のスキルを用いることが多く、エンジニア寄りのアナリストには不可欠です。

機械学習のアルゴリズムを一通り学習できる書籍「はじめてのパターン認識」などを活用しながらコンペに参加し結果を残せば、仕事のオファーを得ることも可能になります。

ビジネス課題を解決するレポート作成

データアナリストは知識やツールを活用してデータ分析を行うのみでなく、分析結果をビジネス課題の解決につなげることが求められます。

そのためには、事業領域について理解を深めるビジネスへの理解やマーケティングの知識が必要です。

抜け漏れなく課題を洗い出して体系的に分類を行い、データ分析内容を基にストーリーを組み立ててクライアントに説明するロジカルシンキング（論理的思考力）が欠かせません。

データを正確に分析する土台として、「データ解析のための統計モデリング入門」などの書籍で一般化線形モデルや階層ベイズモデルなどの統計モデリングへの理解を深めておくことも、説得力のあるレポート作成に直結します。

データアナリストのキャリアと将来性

ここでは、データアナリストのキャリアと将来性について解説します。

データサイエンティストとの違い

データアナリストとは統計のスペシャリストでありデータ分析の専門家です。

統計モデルの作成や分析結果の考察・レポーティングなどアナリストとしての立ち位置でビジネスに貢献します。

一方、データサイエンティストは、データを用いて新たなアルゴリズムを開発したり、予測モデルを構築したりする「ITエンジニアリング・数理モデリング」に重点を置く傾向があります。

ただし、両者の業務範囲は重なる部分も多く、企業によって定義が異なるため、求人に応募する際は担当する業務の範囲まで確認しておきましょう。

データアナリストの平均年収と将来性

データアナリストの平均年収は、およそ550万〜740万円とされています。

しかし、企業の規模や経験年数、業務範囲などによる差が大きく、実際の単価は400万～1500万円ほどと非常に幅広いです。

将来性については、国の政策としてデジタル・トランスフォーメーション（DX）が推進されており、データ活用を行える人材を育成し登用する動きが今後も続くため極めて有望といえます。

年収のレンジを上げるには、組織に属するだけでなく、フリーランスのデータアナリストとして独立したり、本業の傍ら副業で高単価なデータアナリスト案件に参画するのも有力な手段です。

データアナリスト資格のよくある質問

ここでは、データアナリストのよくある質問に回答します。

• Q. 「やめとけ」と言われる理由は？
• Q. 未経験からでも資格で転職できる？
• Q. 独学とスクールはどちらが良い？

Q. 「やめとけ」と言われる理由は？

ネット上で「データアナリストはやめとけと言われる背景には、AIや自動化ツールの発展があります。

データアナリストの職に就いても、たとえばデータベースからのデータ取得、集計、レポート作成といった定型業務に関してはツールにより自動化が進んでおり、差別化が図りづらくなってきているためです。

しかし、AI技術を活用した事例は徐々に増えつつあり、現在よりもさらに多くの業種や分野に活躍の場が増えていくと期待されています。

今後は「的確な課題分析を行えるコンサルティングスキル」や「深い分析が行える独自の専門スキル」、そして「金融・EC・広告・ゲームなどの業界知識」を磨くことで、ツールには代替できない市場価値の高い分析者となることができます。

Q. 未経験からでも資格で転職できる？

可能ですが、未経験の場合は実務経験がない分、熱意と知識を客観的にアピールする必要があります。

資格があるという一点しかアピールできないのであれば、転職は難しいでしょう。

そのため、学んだ知識を活かしてポートフォリオを作成し、面接で提示することが大切です。

Q. 独学とスクールはどちらが良い？

目的と現在のスキルレベルによります。

すでにITの基礎知識がある方や、書籍での学習が苦にならない方は、独学でも十分に「統計検定」や「OSS-DB」などの資格取得が可能です。

一方で、完全未経験の方や、最速で実務レベルのスキルを身につけたい方はデータサイエンスに特化したプログラミングスクールの活用をおすすめします。

スクールであれば、現役のデータアナリストからフィードバックをもらいながら実践的なポートフォリオを作成でき、転職サポートも受けられるというメリットがあります。

まとめ

データアナリストは、大量のデータからビジネスの意思決定を支えるインサイトを導き出す、現代の企業において非常に重要な役割を担う職業です。

本記事で紹介したように、データアナリストが得意とする分野や担当業務によって求められるスキルは異なります。

まずは自分がどのようなアナリストになりたいか（ビジネス課題解決型か、エンジニアリング型か）を明確にし、本記事のロードマップを参考に「統計検定」や「基本情報技術者試験」、「Python3エンジニア認定データ分析試験」など、最適な資格から学習をスタートさせてください。

技術力を備えたうえで、本質的なビジネス課題の解決やデータから価値を見出せる、市場価値の高い優れたデータアナリストを目指しましょう。

AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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