データサイエンティストの資格難易度ランキング｜未経験・経験者別の優先順位

データサイエンティストの資格が役立つポイント

データサイエンティストは業務範囲が広く、必要なスキルも多様なため、自分の能力をどのようにアピールすべきか悩む人も少なくありません。そんなとき、資格はスキルを客観的に証明する有効な手段になります。

ここでは、資格を取得することで得られる具体的なメリットを紹介し、キャリアアップや転職活動にどのように活かせるのかを解説します。

技術の裏付けとしてスキルを可視化できる

データサイエンティストとして活躍するためには、統計、プログラミング、機械学習など幅広い技術スキルが求められます。しかし、これらのスキルを独学で身に付けただけでは、その実力を証明するのが難しい場合があります。

そこで、資格を取得することにより、客観的にスキルの水準を可視化することができます。たとえば「E資格」や「統計検定」は、理論と実装の両方における専門性の証明となり、現場での信頼を得るための武器となります。資格があることでプロジェクトの参加や昇格の際にも有利になることもあります。

転職や昇進時に専門性を証明できる

転職市場では即戦力としての実績や専門知識を明確にアピールできるかがカギとなります。特にデータサイエンティストのように技術志向が強い職種では、資格の有無が選考の判断材料になることも多くあります。

たとえば「G検定」や「DS検定」は、AIやデータ活用の基礎力を持つことを証明できるため、企業に対して明確なスキルセットを提示できます。また、社内の評価や昇進審査の際にも資格は実力の裏付けとして有効です。資格の取得は、将来的なキャリアの選択肢を広げる強力な武器となるでしょう。

効率的な学習とキャリア設計に役立つ

データサイエンスの学習は膨大な範囲に及ぶため、やみくもに手を出すと非効率になりがちです。資格取得は、その学習範囲を体系的に整理し、段階的なスキル習得を実現する手段となります。

例えば、初心者は「Python3エンジニア認定基礎試験」や「統計検定2級」で基礎を固め、そこから「DS検定」や「E資格」へと進むことで、学習負担を抑えつつ着実にレベルアップが図れます。

さらに、自分の強みをどの分野に置くかを意識することでキャリアの方向性も明確になります。目的を持って資格に取り組むことが実務に直結する学びを生み出すのです。

データサイエンティストにおすすめな資格難易度ランキングTOP10

データサイエンティストを目指すうえで、どの資格から取得すればよいのか、またそれぞれの資格の難易度がどの程度なのかを把握することは非常に重要です。

ここでは、未経験者・経験者問わず参考になるよう現場での実用性やスキル証明力を基準にしたおすすめ資格のランキングを紹介します。資格の内容だけでなく、どのようなキャリアを目指す人に適しているかもあわせて解説しているので、学習の優先順位を考える際の参考にしてください。

第1位 E資格

ディープラーニングに特化した高度な資格であり、AIエンジニアや高度なデータサイエンティストとしての実力を証明できます。受験には指定教育プログラムの修了が必須で、内容は理論的にも実装的にもハイレベルです。

G検定の上位互換として受ける人が多く機械学習の実装能力がある人材であることを証明できるため、特に研究開発やAIプロジェクトに関わりたい方におすすめです。

第2位 AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWS上での機械学習の設計・構築・運用スキルを問う専門資格です。モデルの構築だけでなく、パイプライン設計やMLOpsの基礎までカバーしておりクラウドとAIの両方のスキルを持つことを証明できます。

クラウドベースでAIを活用できるスキルを持つ証明になるため、クラウドインフラと機械学習の両スキルを活かしたキャリアを目指す人におすすめです。ある程度のAWS実務経験がある方が対象となります。

第3位 統計検定1級・準1級

統計に関する極めて高い理論的知識を必要とする資格です。準1級でも相当の学習が求められ、1級に至っては専門家レベルの知識が必要になります。データを数学的に深く理解し、説明する能力を証明できるため、研究職や分析職で活躍したい人には大きな強みとなります。文系出身者にはやや難易度が高いですが、戦略的な学習計画を立てれば十分に対策可能です。

第4位 データサイエンティスト検定（DS検定）

統計、プログラミング、ビジネス理解といった実務に直結する力をバランスよく評価する資格です。

現場で通用する基礎能力を総合的に証明できる資格であり、試験ではシナリオ形式の問題もあるため実際の業務を想定した対応力が問われます。今後、企業側の評価基準にもなっていく可能性が高い試験です。

第5位 Google Cloud Machine Learning Engineer

Google Cloud Platform上でのMLパイプライン構築とモデル運用のスキルを問う認定資格です。クラウドAI技術の実践力を評価する内容で、英語試験ですが国際的な信用度は抜群です。多国籍プロジェクトや外資系企業を視野に入れている方には特におすすめです。

第6位 Tableau Certified Data Analyst

Tableauの分析・可視化スキルを総合的に証明できる資格です。旧資格「Tableau Desktop Certified Associate」の後継として位置づけられ、データの接続から加工、ビジュアライズ、インサイトの導出まで一連の業務スキルが問われます。Tableau初心者〜中級者が自身のスキルレベルを公式に証明する手段として取得する人が多いです。

第7位 G検定

ディープラーニングの基礎理解を証明する入門的な資格であり、受験ハードルが低く受けやすい点が特徴です。体系的にAIの基本知識を整理できるため、これからAI分野に進みたい人の最初の一歩に最適です。出題範囲は広いものの、多くの対策本や講座が揃っているため準備もしやすいです。

第8位 統計検定2級

推測統計や回帰分析など、実務でもよく使われる統計的手法について出題される中級レベルの資格です。数学が苦手な方でもコツコツと学べば十分合格可能であり、実務に活かせるロジカルシンキングを鍛えるのに役立ちます。また準1級や1級へのステップアップにも最適です。

第9位 Python3エンジニア認定基礎試験

Pythonの基礎的な文法と考え方を問う入門資格で、初学者に非常に人気があります。プログラミングが初めての方でも取り組みやすく、データ分析や機械学習に必要なコーディング力の土台を築くのに適しています。

第10位 Google Data Analytics Professional Certificate

Googleが提供するビジネスデータ分析の入門資格で、データ分析の一連のプロセスを実践的に学べる構成となっており、未経験者にもわかりやすい設計です。データの収集、整形、可視化といったビジネス実務に直結する分析力を学べるため、幅広い職種でのデータ活用にも役立ちます。英語教材ですが、サポートも豊富にあり、学習継続しやすいのが特長です。

未経験・経験者別の資格取得の優先順位と学習の進め方

データサイエンティストを目指すにあたって背景や経験によって適切な学習ルートは異なります。

ここでは、未経験者と経験者それぞれにとって効果的な資格の取得順や、学びのステップを紹介します。自分の現在地を正確に把握し段階的にスキルを積み上げることで、無理なくキャリアアップが目指せます。

未経験者は「G検定→統計検定→Python基礎→DS検定」がおすすめ

未経験者がいきなり高度な資格に挑戦するのは非効率です。

まずはAIやデータ分析の全体像を把握するために「G検定」を取得しましょう。ディープラーニングやAI活用の基礎が身につきます。その後、「統計検定2級」でデータを読み解く力を養い、次に「Python3エンジニア認定基礎試験」でプログラミングスキルを身につけます。

最後に、「DS検定」に挑戦することで、ビジネスやエンジニアリングの実践スキルを網羅的に習得できます。初心者は順序立てて取り組むことで無理なく実力をつけられます。

経験者は「DS検定→E資格 or AWS→統計準1級以降」で専門性強化

すでに現場でデータサイエンティストとして業務に携わっている経験者には、より実務に直結する資格の取得が有効です。まずは自分のスキルを客観的に確認できる「DS検定」で全体の棚卸しを行いましょう。

その後は進みたい分野に応じて、AI開発・設計が中心なら「E資格」、クラウド技術に強くなりたいなら「AWS Machine Learning」がおすすめです。さらに専門性を磨くなら「統計検定準1級」や1級に挑戦することで、高度な数理知識を活かした分析が可能になります。

G検定・DS検定の違いと使い分け

人気の高い「G検定」「DS検定」は、それぞれ目的や対象スキルが異なるため、正しく使い分けることが大切です。

G検定は、AI・機械学習・ディープラーニングの理論や活用事例に関する理解を問う資格です。実装スキルは不要で、ビジネス職や非エンジニアの方でも取り組みやすい内容となっています。AIの導入や活用の全体像をつかみたい方に適しています。

DS検定（データサイエンティスト検定）は、統計、分析、エンジニアリング、ビジネスの4領域を総合的にカバーする実務寄りの試験です。実際に手を動かして分析を行う現場の担当者やスキルの棚卸しをしたい中級者以上の方に向いています。
はじめて学ぶ場合は、まずG検定でAIの基本的な枠組みを理解し、その後にDS検定で現場に近いスキルを体系的に整理するといった段階的な進め方がおすすめです。

資格取得に向けた効率的な学習方法

どの資格から取得するかを考えることも大切ですが、それと同じくらい重要なのが、どのように学習を進めるかという視点です。試験ごとに求められる知識やスキルは異なるため、自分の目的や現在のレベルに合った学習方法を選ぶことで、より効果的に知識を身につけることができます。

ここでは、未経験の方から実務でスキルを深めたい方まで、それぞれに合った4つの学習アプローチをご紹介します。無理なく続けられる方法で着実に合格を目指しましょう。

学習ロードマップを作成する

効率的にスキルを習得するには、まず自分に必要な知識や技術を明確にし、段階的に整理した「学習ロードマップ」を描くことが重要です。現在のスキルレベルや目指すキャリア像に応じて、どの分野から取り組むべきかを見極めることで効率的に学習を進めることができます。

さらに、転職エージェントのサポートを活用することも非常に効果的です。たとえばSymbioriseはAI・データサイエンス分野に特化したエージェントで、キャリアゴールに応じた学習アドバイスや資格取得後の転職支援まで一貫してサポートしています。

また、日本ディープラーニング協会やAI学会など業界主要団体と強いネットワークを持っているため、一般の求人サイトでは出会えない非公開求人や現場のリアルな情報提供に長けてるのも特徴です。

「どの資格を、どの順序で取るか」だけでなく、「どう学ぶか」「その後どう活かすか」までを見据えた計画づくりが長期的なキャリアの差につながります。プロの視点を取り入れながら、自分に合った学習ロードマップを描いていきましょう。

スクールやオンライン講座を活用する

独学に不安がある方や、短期間で効率的に学びたい方には、専門スクールやオンライン講座の活用が非常に有効です。たとえば、統計学・Python・機械学習・ディープラーニング・クラウド（GCPやAWS）など、目的に応じて特化した講座を選べます。特に以下のようなコースは、実績も豊富で人気があります。

• Aidemy Premium Plan（アイデミープレミアム）
  JDLA認定プログラム。E資格対応。AI基礎から実装までを体系的に学習可能。
• キカガク E資格対策コース（長期コース）
  ディープラーニングに特化し、理論と実装の両方をカバー。動画＋ライブ形式の学習。
• AVILEN ディープラーニング講座（JDLA認定）
  数学的な理論やアルゴリズムの詳細を重視し、E資格対策に適している。
• データミックス Data Science Bootcamp
  実務直結型の集中講座。Python、統計、機械学習、ビジネス課題分析に対応。
• Schoo・Udemy・N予備校などの定額動画サービス
  G検定対策やPython入門など、短期集中での自己学習向け。

また、E資格ではJDLA認定講座の受講が受験条件となることもあるため、必ず認定コースを選ぶことが重要です。さらに、講師への質問サポートや定期的な添削、フィードバックがある環境は、学習の質を大きく高めるポイントになります。

KaggleやGitHubなどで実践的にアウトプットする

資格試験の学習だけでは、知識が定着しにくいこともあります。そこで効果的なのが、Kaggleなどのデータ分析コンペやGitHubを活用した実践的なアウトプットです。実際にモデルを構築・検証し、コードを公開することで、ポートフォリオとしても活用できます。

特に転職活動時には、保有資格＋実績というセットが強力なアピール材料となります。学習段階からアウトプットを意識することで、理解も深まり実務に活かせるスキルが確実に身につきます。

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まとめ

データサイエンティストとしてのキャリア形成において、資格の取得はスキルの可視化や自己成長を後押ししてくれる大きな武器となります。G検定や統計検定、DS検定、E資格など目的やレベルに応じた資格を選ぶことで、あなたの得意領域や強みを明確にすることができます。

特に重要なのは、未経験者であれば段階的に基礎から積み上げていくこと、そして経験者であれば専門性を強化する方向で資格を活用することです。学習方法も、独学だけでなく講座や実践的なアウトプットを組み合わせて効率よく進めることが重要です。

今後のキャリアを真剣に考える方は、Symbioriseにプロの転職エージェントにご相談ください。資格取得だけでなく、転職活動やキャリア戦略全体におけるアドバイスを通じて、転職活動のサポートをしています。非公開求人やポートフォリオ添削、面接対策といった手厚いサポートを通じて、あなたの可能性を最大限に広げてみませんか？