データサイエンティストにおすすめの資格12選！難易度や取得順も解説

データサイエンティストは、統計学、コンピュータ科学、機械学習などの手法を用いて、ビッグデータと呼ばれる膨大な量のデータを構造化・整理・分析し、企業の新たなアクションにつなげていく仕事です。

データサイエンティストとして認められるためには、ビジネスそのものやITアーキテクチャに関する深い理解のほか、統計解析、機械学習、数学などの幅広い知識が要求されます。

本記事では、データサイエンティストにおすすめの資格を12選紹介します。

それぞれの難易度や特徴、おすすめの勉強法まで解説するので、資格選びの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？取得する3つのメリット

データサイエンティストになるために、資格の取得は必須ではありません。

実際、資格を持たずに実務経験だけでデータサイエンティストとして活躍している人も数多くいます。

しかし、資格取得の過程には、実務だけでは得にくいメリットがあります。

ここでは、データサイエンティスト関連資格に挑戦する3つのメリットを解説します。

• スキルや知識レベルを客観的に証明できる
• データサイエンスの知識を体系的に学べる
• 未経験からの就職・転職活動で有利になる

スキルや知識レベルを客観的に証明できる

資格の取得は、自分のスキルを客観的な指標として第三者に示せる点が大きなメリットです。

データサイエンティストには「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」の3つのスキルセットが求められますが、これらを面接や職務経歴書だけで伝えるのは困難です。

また、実務経験のない未経験の分野に挑戦する場合、資格があると自己アピールの説得力や、採用担当者からの信頼感を高めることができます。

データサイエンスの知識を体系的に学べる

企業に就職した場合、データサイエンティストも部署のリーダーや先輩、上司からOJTを通して知識を養っていくことになります。

しかし、この教育方法では「業務に必要な知識しか学べない」「その会社独自のノウハウでしか学べない」「理屈から学べず応用力が身につかない」といった弊害があります。

このような環境でも、資格取得のために高度情報処理スキルを理論的に学んでいくと、より実践的かつどの会社でも重宝される知識が養えます。

未経験からの就職・転職活動で有利になる

データアナリストなどの分析職や、ITエンジニア以外の職種からデータサイエンティストを目指す場合、実務経験の不足をカバーする手段として資格が役立ちます。

また、業界未経験から就職・転職する場合は実務経験のアピールができないので、資格で「高い学習意欲」と「業務に必要な基礎知識をすでに習得していること」が証明できると有利になりやすいです。

自分に合う資格を選ぶ際の3つのポイント

ひとくちにデータサイエンスといっても、統計・AI・データ基盤・ビジネスなど業務領域は幅広いです。

そのため、資格を選ぶ際は、自分のキャリアやスキルに合致するものを選ぶ必要があります。

ここでは、資格取得を検討する際に押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

• 現在のスキルや知識レベルに合わせて選ぶ
• 目指す方向性（分析・開発・企画）で選ぶ
• 必要な学習時間やコストを確認して選ぶ

現在のスキルや知識レベルに合わせて選ぶ

資格の難易度は幅広いため、現在のスキルを棚卸しし、自分に合うレベルから始めることが大切です。

例えば、初学者には「Pythonエンジニア認定基礎試験」や「DS検定リテラシーレベル」、ある程度知識や経験がある方であれば「統計検定準1級」や「E資格」などが向いています。

いきなり難関資格に挑戦することもできますが、挫折してしまうと学習のモチベーションも下がってしまうため、段階的にステップアップしていきましょう。

目指す方向性（分析・開発・企画）で選ぶ

資格を取得する前に、まず自分がどのスキルを強化したいのかを明確にしておきましょう。

データサイエンティストに求められるスキルは「ビジネス」「データサイエンス」「データエンジニアリング」の3分野です。

このうち、どの分野を伸ばしたいかによって選ぶべき資格は変わります。

分析力を証明したいなら統計検定やDS検定、開発力を証明したいならE資格やPython 3エンジニア認定試験、データ基盤の企画・設計力を証明したいならデータベーススペシャリスト試験やAWS・Googleのクラウド認定資格が適しています。

目的を明確にせず「国家資格だから」「有名だから」と選ぶと、実務で活かせない可能性もあるため、キャリアから逆算しましょう。

必要な学習時間やコストを確認して選ぶ

資格によって、学習にかかる時間や費用は大きく異なります。

たとえば、Python 3エンジニア認定基礎試験やDS検定は独学でも数週間〜数ヶ月程度で合格を目指せる一方、E資格はJDLA認定プログラムの受講が必須で、受講料だけで10万円以上かかります。

資格取得にかけるコストは自己投資のひとつです。

取得を目的にせず、コストに見合うだけのリターンがあるかを事前に確認したうえで資格を選びましょう。

データサイエンティストにおすすめの資格12選

ここからは、データサイエンティストに有利となる資格について詳しく解説していきます。

以下の比較表を参考に、自身のレベルや目的に合った資格を探してみてください。

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（DS検定）は、データサイエンティスト協会が運営する民間資格です。

データサイエンスに必要な幅広い基礎知識を体系的に身につけられることが特徴で、統計、AI、データエンジニアリング、ビジネス活用までを網羅しており、データ活用の全体像をつかみたい方に適しています。

公式シラバスが整理されているため初心者でも学習しやすい一方で、合格率は40％台で推移しており、誰でも合格できるほど簡単ではない点に注意してください。

G検定（ジェネラリスト検定）

一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを問う試験です。

エンジニアだけでなく、AI技術を事業に活用する人材（ジェネラリスト）向けの試験であり、データサイエンティストの核ともいえる機械学習・深層学習（ディープラーニング）に関する基礎知識を測ることができます。

Python 3 エンジニア認定試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している民間試験です。

Pythonはデータの整形整理など幅広い用途で活躍してくれるため、データサイエンティストなら必ず学んでおきたい言語のひとつです。

初学者向けの試験でそれほど難しくはありませんが、Pythonを学ぶ入り口として受けておいて損はありません。

基礎試験のほか、データ分析に特化した「データ分析試験」も用意されており、目的に応じて選べます。

CBAS（データ分析実務スキル検定）

データ分析実務スキル検定（CBAS）は、株式会社データミックスが運営する民間資格です。

統計学や機械学習の理論そのものよりも、ビジネスの現場でデータを活用して意思決定に結びつける実践力を評価することに特化しているのが特徴です。

プログラミングは必須ではなく、ExcelやBIツールの操作と「どの分析手法をどの場面で使うか」の判断力が中心に問われます。

試験は、データ分析初心者向けの「シチズン・データサイエンティスト級」と、より実務レベルが問われる「プロジェクトマネージャー級」の2段階に分かれています。

受験資格の制限はなく、いずれの級からでも受験可能です。

基本情報技術者試験・応用情報技術者試験

日本のITエンジニアであれば取得しておきたい資格が、情報処理推進機構（IPA）が実施している情報処理技術者試験です。

難易度に応じてレベル1〜4の試験に分かれており、自分のレベルにあった試験を受験できます。

なかでも基礎となる「基本情報技術者試験」は、情報の基礎理論からプロジェクトマネジメント、データベースに関する知識まで、名称通り情報の基本を体系的に幅広く学べるため、技術者を目指す人であれば取得しておきたい資格です。

上位資格の「応用情報技術者試験」に進めば、より実践的なマネジメント・技術知識を証明できます。

OSS-DB技術者認定試験

オープンソースデータベース技術者認定試験は、エルピーアイジャパン（LPI-Japan）が運営する民間資格です。

オープンソースのデータベースソフトウェアであるPostgreSQLを基準とした試験で、データサイエンティストに欠かせないデータベースの設計・開発・導入・運用といった基本的な技術についての認定を受けることができます。

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運営する民間資格です。

業務に必要な数学的思考力を評価する資格で、微分積分・線形代数・確率統計といった基礎に加えて、機械学習の理解に不可欠な数学まで体系的に学べるため、数学に苦手意識のある文系出身者が基礎を固める際にも適した資格です。

すべての人にとって必要な基礎数学スキルが求められる中級と、専門的な業務で必要とされる上級にレベルが分かれているため、目的やスキルに合わせて段階的に学習できるのも特徴です。

統計検定

日本統計学会が認定する統計学に関する知識や活用力を評価する資格試験です。

データサイエンティストの核となる「分析力」に直結していく統計の知識を確認できます。

レベルは4級から1級・準1級まで複数の級に分かれており、準1級は「統計学の活用力 ― データサイエンスの基礎知識」と位置づけられています。

統計学会から公式のテキストが販売されているほか、統計学の本を利用して学ぶことも可能です。

AWS Certified Machine Learning

AWS Certified Machine Learning Engineer – Associateは、Amazon Web Services（AWS）が運営する国際資格です。

クラウド上での機械学習ソリューションの構築・トレーニング・デプロイ・運用に関する実務スキルを証明できる資格で、Amazon SageMakerをはじめとするAWSの機械学習サービスを実務で活用したいエンジニアに適しています。

なお、従来上位資格として位置づけられていた「AWS Certified Machine Learning – Specialty」は2026年3月末で新規受験の提供を終了しており、現在はこのMachine Learning Engineer – Associateが、クラウド環境での機械学習スキルを証明する中心的な資格となっています。

Professional Data Engineer（Google）

Professional Data Engineerは、Googleが運営する国際資格です。

クラウド環境におけるデータパイプライン設計や機械学習運用など、実務に必要な内容が多く含まれています。

Google Cloudを基盤としたデータ分析や機械学習の運用スキルを身につけたい方に適しています。

資格は2年間有効で、更新には再試験が必要です。

E資格

E資格は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、ディープラーニングの理論と実装能力を総合的に評価する民間資格です。

G検定がAI活用のリテラシーを問うのに対し、E資格はディープラーニングを実装できるエンジニアとしてのスキルを認定する、国内でも最難関クラスのAI資格として知られています。

受験するにはJDLAが指定する認定プログラムの受講・修了が必須で、講座はハンズオン・オンライン共に開講されています。

受講料の相場は10万円〜40万円と高額なため、受験料と合わせて総額でどの程度かかるかを事前に確認しておくとよいでしょう。

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、経済産業省が認定する情報処理技術者試験のひとつで、IPAが実施する国家資格です。

主にデータベースの設計や管理に関する試験内容で、システム開発の上流工程に位置するスキルが重視されるため、データサイエンティストに求められるデータアーキテクトとしてのスキル認定を受けることが可能です。

企業がビジネスに活用できるデータベース管理やインフラ系のエンジニアを目指すうえでも欠かせない資格といえます。

国家資格という性格上、特定のデータベース製品に依存した機能やSQLに関しての出題はされず、業務分析に関する知識が問われます。

情報処理技術者試験制度のなかでも最難関「スキルレベル4」に位置づけられる難関試験ですが、過去問題が公式サイトで公開されているため、これらを活用して独学での学習が可能です。

レベル別・目的別の資格取得ロードマップ

データサイエンティスト関連の資格は種類が多いため、どの順番で取得すればよいか迷う方も多いのではないでしょうか。

ここでは、未経験者・経験者それぞれにおすすめの取得順を紹介します。

未経験者向け：挫折せずに基礎を固める順番

未経験からデータサイエンティストになる場合は、まずIT・データ活用の基礎知識を固めることが大切です。

具体的な流れは以下の通りです。

• 基本情報技術者試験またはITパスポートでIT全般の基礎を身につける
• DS検定やCBAS（シチズン・データサイエンティスト級）でデータ活用の全体像を学ぶ
• G検定でAI・機械学習の基礎知識を押さえる
• Python 3エンジニア認定試験でプログラミングの基礎を固める

いきなり難関資格に挑戦すると挫折しやすいため、初級資格を複数取得して土台を固めてから、次のステップである統計検定やE資格に進みましょう。

経験者向け：専門性を伸ばして評価を高める順番

すでにITエンジニアやデータアナリストとして実務経験がある方は、基礎資格を飛ばして専門性の証明につながる資格から取得するのがおすすめです。

具体的な流れは以下の通りです。

• 統計検定やデータサイエンス数学ストラテジストで分析力の土台を強化する
• 資格やデータベーススペシャリスト試験で専門分野の深い知識を証明する
• AWS Certified Machine Learning Engineer – AssociateやProfessional Data Engineerなどのクラウド認定資格でクラウド環境での実装・運用力を示す

ただし、人によって必要な資格は異なります。

そのため、自分が伸ばしたい分野に応じて、取得する資格の組み合わせを柔軟に調整してください。

効率よく合格を目指すおすすめの勉強法

資格取得のためのプロセスは、知識が付くだけではなく実務スキルの強化にもつながります。

ここでは、効率よく合格を目指すおすすめの勉強法を紹介します。

ただし、それぞれの学習スタイルにメリットやデメリットがあります。

自分に合った方法を選んで、効率的に資格勉強を進めましょう。

参考書や問題集を活用した独学スタイル

独学のメリットは、自分のペースで進められる、費用が抑えられる、いつどこでも学習を行えるという点です。

書籍や公式教材を活用して、自分の現段階の理解度を確認しながら学習が進められます。

基礎資格は未資格未経験でも受講できるものが多く、独学で十分合格を目指せるため、継続できる人に向いています。

一方で、不明な点があっても質問できない、モチベーションが続かない、情報収集に手間がかかるといったデメリットもあります。

自己管理能力や情報収集力がなければ、独学での資格取得は難しいでしょう。

スクールやオンライン講座での効率学習

スクールに通うメリットは、学習の習慣をつくりやすい、講師から直接指導を受けられる、モチベーションを維持しやすいという点です。

疑問をすぐ解決でき理解を深められるため、効率的に学びたい方に向いています。

ただし、独学より高額になりやすい、自分のペースで学べない、通学に手間がかかるといったデメリットもあります。

また、オンライン講座は、時間や場所を問わず学習できる、動画で繰り返し復習できるため効率的、スクールに通うより安価な場合が多いというメリットがあります。

一方で、自分で学習を進める必要があるためモチベーションが維持しにくく、スクールよりサポートが薄い場合が多い点はデメリットです。

手厚いサポートを受けたい方はスクール、コストを抑えて柔軟に学びたい方はオンライン講座、というように自分の状況に合わせて選ぶとよいでしょう。

なお、E資格やAWS Certified Machine Learning Engineer – Associateなど、一部の資格では認定団体が公式プログラムを公開しています。

試験範囲に直結した内容で実践的なスキルを習得できますが、受講したからといって合格が保証されるものではない点には注意が必要です。

KaggleやGitHubを活用した実践学習

資格の勉強だけでは、実務で必要な「手を動かして分析する力」までは身につきにくいのも事実です。

そこでおすすめなのが、Kaggleのようなデータ分析コンペティションへの参加や、GitHub上に公開されているデータセット・コードを使った実践学習です。

実際のデータに触れながら前処理、可視化、モデル構築までの一連の流れを経験できるため、資格で学んだ知識を実務レベルのスキルへと定着させやすくなります。

また、Kaggleでの取り組みやGitHubに公開したコードは、そのままポートフォリオとして就職・転職活動でアピールする材料にもなります。

資格取得と並行して取り組むことで、知識と実践力の両方をバランスよく伸ばせるでしょう。

まとめ

データサイエンティストとして認められるためには、ビジネスやITアーキテクチャに関する深い理解のほか、統計解析、機械学習、数学などの幅広い知識が必要です。

資格取得は必須ではありませんが、スキルを客観的に証明できる、知識を体系的に学べる、未経験からの転職でも有利になるといったメリットがあります。

まだ新しい職業であるデータサイエンティストは、得意分野や専門領域による分業化が進みつつあり、テクノロジーや環境の変化も速いため、将来求められるスキルが現在と同じである可能性は低いといえます。

今後もデータサイエンスの一線で活躍しつづける人材になるためには、この記事も参考にしつつ、自分のレベルや目的に合った資格取得を足掛かりにして、常にスキルをアップデートしていきましょう。

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。

関連記事Related Posts

AI / データ領域

2026/08/31 2026/09/28

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【2026年最新】

AI / データ領域

2026/07/31 2026/08/13

データアナリストのキャリアパス【AI時代のロードマップ】

AI / データ領域

2026/07/31

データサイエンティストはなくなる？消える？将来性や今後の動向