データアナリストへの転職に資格って本当に必要なの？
どの資格から取ればいいか分からなくて困ってる
統計検定とG検定、どっちを先に取るべき？
結論、データアナリストへの転職に資格は必須ではありません。ただし資格があれば書類選考の通過率が上がり、転職活動を有利に進められます。
本記事では、400名以上のデータサイエンス・データアナリスト育成に携わってきたはやたすが、転職で評価されるおすすめ資格7選・難易度比較表・取得ロードマップを実際の受講生事例をもとに解説します。
- データアナリスト転職に資格が必要かどうか（受講生の実例あり）
- 転職で評価されるおすすめ資格7選と難易度比較表
- 資格取得のおすすめ順序・ロードマップ
- データアナリストに必要なスキル・知識
データアナリストの転職に資格は必要？
データアナリストへの転職に資格は必須ではありません。資格がなくても、Kaggleコンペの実績や実務的な分析経験があれば転職できます。ただし、資格があると書類選考の通過率が大きく改善します。
実際に、テクフロ受講生のハッシーさん（30代後半・製造業技術職）は統計検定・ポートフォリオなしでデータアナリスト転職を成功させています。ただし書類は20〜30社送って面接3社と、書類通過率は非常に低かったと話してくれました。
はやたす「資格があれば書類で落ちる回数が減っていたと思う」というのが本人の感想です。面接さえ行けば合格できる自信はあっても、書類で落とされ続けるのはかなりきつかったと話してました。
つまり資格の役割は「転職の絶対条件」ではなく、書類通過率を上げて面接の機会を増やすための武器です。特に未経験からの転職では、統計検定2級やG検定があるだけで書類の見られ方が変わります。
- 未経験からの転職：統計検定2級があると書類通過率が改善する
- 職種を変えての転職：資格が「本気度の証明」になる
- キャリアアップ（現職→上位ポジション）：応用情報・DBスペシャリストが評価される
データアナリスト転職におすすめの資格7選
データアナリスト転職におすすめの資格7選を、難易度・勉強時間・転職評価度で比較した一覧表です。
| 資格名 | 難易度 | 勉強時間 | 転職評価度 | 受験料（税込） |
|---|---|---|---|---|
| 統計検定2級 | ★★★☆☆ | 2〜3ヶ月 | ★★★★★ | 7,000円 |
| G検定 | ★★☆☆☆ | 1〜2ヶ月 | ★★★★☆ | 13,200円 |
| Python3エンジニア認定データ分析試験 | ★★☆☆☆ | 1〜2ヶ月 | ★★★☆☆ | 11,000円 |
| Power BI Data Analyst Associate | ★★★☆☆ | 2〜3ヶ月 | ★★★★☆ | 約25,500円 |
| 基本情報技術者試験 | ★★★☆☆ | 3〜6ヶ月 | ★★★☆☆ | 7,500円 |
| 応用情報技術者試験 | ★★★★☆ | 6ヶ月〜1年 | ★★★☆☆ | 7,500円 |
| データベーススペシャリスト | ★★★★★ | 1年〜 | ★★★★☆ | 7,500円 |
それぞれの資格について詳しく解説します。
統計検定2級（最優先）
データアナリストへの転職で取るべきおすすめ1位の資格は、統計検定2級です。
統計検定とは、日本統計学会が公式認定している全国統一試験で、データにもとづいて客観的に判断し、科学的に問題を解決するスキルを証明する資格です。（参照元：統計検定）
- 1級：大学院レベル
- 準1級：大学の専門課程レベル
- 2級：大学の教養課程レベル（データアナリスト転職に最適）
- 3級：高校卒業レベル
- 4級：中学卒業レベル
データアナリストの転職では、統計検定2級が実践で活用できるレベルとして最も評価が高い資格です。僕自身も統計検定2級を3週間で取得しており、正しい学習順序で進めれば難しすぎることはありません。
はやたす「いきなり2級は難しい」と考える人もいますが、3ヶ月あれば十分に取得可能です。まずは2級を目指しましょう。
統計検定2級の合格に向けた勉強方法については、以下の記事とYouTubeでくわしく解説しているので、合わせてご覧ください。
G検定
G検定は、データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアアップにも役立つ資格です。
G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する、AIやディープラーニングの活用リテラシーを証明するための資格です。
| G検定 | |
| 問題数 | 145問程度 |
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式） |
| 試験形式 | オンライン実施（自宅受験可） |
| 試験時間 | 120分 |
| 合格ライン | 70%程度 |
| 料金 | 一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込） |
（引用元：一般社団法人日本ディープラーニング協会）
G検定は統計検定と比べて幅広い知識が問われますが、統計検定2級の取得後に学習すると効率的です。今後のキャリアでAI・機械学習を扱いたい人には特におすすめします。
Python3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、Pythonを使ったデータ分析スキルを証明できる資格です。
Python3エンジニア認定データ分析試験とは、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する、Pythonを活用したデータ分析の知識・スキルを証明する民間資格試験です。
| Python3エンジニア認定データ分析試験 | |
| 問題数 | 40問 |
| 出題形式 | 選択式 |
| 試験形式 | CBT方式 |
| 試験時間 | 60分 |
| 合格ライン | 正答率70%以上 |
| 料金 | 一般：11,000円（税込）学生：5,500円（税込） |
（引用元：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会）
Pythonでのデータ分析が主業務のデータアナリストにとって、実務と直結した内容を証明できる資格です。統計検定2級と組み合わせることで、書類での訴求力がさらに高まります。
Microsoft Power BI Data Analyst Associate（PL-300）
Power BI Data Analyst Associateは、ビジネスデータの可視化・ダッシュボード作成スキルを証明するマイクロソフト公式の国際資格です。
Power BI Data Analyst Associate（試験コード：PL-300）とは、Microsoftが提供するPower BIを使ったデータモデリング・レポート作成・ダッシュボード構築のスキルを証明する国際資格です。
| Power BI Data Analyst Associate（PL-300） | |
| 問題数 | 40〜60問 |
| 出題形式 | 選択式・ケーススタディ |
| 試験形式 | オンライン・テストセンター |
| 試験時間 | 100分 |
| 合格ライン | 700点／1000点 |
| 料金 | 約25,500円（税込） |
（引用元：Microsoft）
Power BIは多くの日本企業で導入されているBIツールです。この資格を持つことで、「データを分析して経営判断に使えるレポートを作れる人材」として即戦力アピールができます。Excelやデータ分析の経験がある人なら2〜3ヶ月で取得できます。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門とも呼ばれており、IT系の仕事をするなら保有していた方がおすすめと言われている試験です。
基本情報技術者試験とは、IT技術を活用したシステム開発やサービス提供に必要な知識・スキルを証明する国家試験です。
| 基本情報技術者試験 | |
| 問題数 | 科目A：60問 科目B：20問 |
| 出題形式 | 科目A：多肢選択式（四肢択一） 科目B：多肢選択式 |
| 試験形式 | CBT方式 |
| 試験時間 | 科目A：100分 科目B：100分 |
| 合格ライン | 60%以上 |
| 料金 | 7,500円（税込） |
（引用元：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構）
基本情報技術者試験は、データアナリストの必須資格ではありませんが、IT全般の基礎知識を証明できるため、今後のキャリアを考えると取得して損はありません。
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の難易度が上がった試験で、ITエンジニアとしてキャリアアップするなら取得しておきたい国家試験です。
応用情報技術者試験とは、IPA（情報処理推進機構）が主催する試験のひとつで、IT人材として必要な応用知識・技術を証明する国家試験です。
| 応用情報技術者試験 | |
| 問題数 | 午前：80問 午後：11問中4問選択 |
| 出題形式 | 午前：多肢選択式（四肢択一） 午後：記述式 |
| 試験形式 | CBT方式 |
| 試験時間 | 午前：150分 午後：150分 |
| 合格ライン | 60%以上 |
| 料金 | 7,500円（税込） |
（引用元：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構）
応用情報技術者試験は取得しているだけで需要が高いIT人材として評価されます。データアナリストとして数年経験を積んだ後のステップアップに最適です。
データベーススペシャリスト
データベーススペシャリストは、応用情報技術者試験よりも難易度が高く、取得していれば企業内でも重宝される高度IT国家資格です。
データベーススペシャリストとは、膨大なデータを効率的に活用・管理するためのデータベースシステムを設計・構築・保守・運用・企画するための専門性を証明する国家試験です。
| データベーススペシャリスト | |
| 問題数 | 午前I：30問 午前II：25問 午後I：3問 午後II：2問 |
| 出題形式 | 午前I・II：多肢選択式（四肢択一） 午後I・II：記述式 |
| 試験形式 | CBT方式 |
| 試験時間 | 午前I：50分 午前II：40分 午後I：90分 午後II：120分 |
| 合格ライン | 各試験で60%以上 |
| 料金 | 7,500円（税込） |
（引用元：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構）
データベーススペシャリストは決して簡単な試験ではありませんが、データの設計・管理を任せられる高度な人材であることを証明できます。高度IT人材を目指す人の最終ゴールとして位置づけられる資格です。
データアナリストに必要なスキル・知識
データアナリストに必要なスキル・知識は、以下3つがあげられます。
- 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
それぞれのスキル・知識について解説します。
データサイエンス力
データサイエンス力は、データアナリストにとって最優先で身につけるべきスキルです。
なぜなら、データ分析を実行するうえで、意味のある結果に導くために統計学や機械学習の知識が不可欠だからです。
実際、売上データから季節ごとの需要変化を数値モデルで表すといった仕事では、統計的手法を理解して適切な分析をするデータサイエンス力が必要です。
はやたすデータサイエンスでは数学の知識が求められます。事前に理解を深めるために以下の記事もご覧ください。
データエンジニアリング力
データエンジニアリング力は、データアナリストに必須ではありませんが、習得していると業務で活用できるシーンが増えます。
なぜなら、扱う案件は分析対象のデータが大量で複雑なケースが多く、そのままでは活用できないからです。
データアナリストはそのままでは使えないデータを分析可能な形に整える必要があります。データエンジニアリング力があると、この前処理作業を自分でこなせるようになります。
はやたすデータサイエンティストへの転職を視野に入れている人は、データエンジニアリング力を身につけるようにしましょう。
ビジネス力
データアナリストとして活躍するには、ビジネス力は欠かせません。
データアナリストの仕事は、顧客理解やクライアント・社内での打ち合わせが必要です。コミュニケーション力や課題発見力などのビジネス力が欠如していたら、分析結果を正しく活用してもらえません。
データサイエンス力やデータエンジニアリング力などのスキルも大切ですが、根本的なビジネス力を磨かなければ転職すらできないケースがあります。
以下の記事では、データアナリストのビジネス力について解説しているので、合わせてご覧ください。
資格取得のおすすめ順序・ロードマップ
資格を取る順番は重要です。間違った順番で進めると、時間とお金を無駄にします。以下のロードマップに沿って進めることで、最短でデータアナリスト転職に必要な資格を取得できます。
- Step1（最初の3ヶ月）：統計検定2級 データ分析の基礎を固める最優先資格。ここをスキップすると後が崩れる
- Step2（4〜5ヶ月目）：Python3エンジニア認定データ分析試験 Pythonの実践スキルを証明。統計検定と組み合わせで書類通過率が上がる
- Step3（6〜8ヶ月目）：G検定 または Power BI Data Analyst Associate AI知識かBIツールスキルを証明。転職先の業務内容に合わせて選択する
- Step4（転職後・1〜2年目）：基本情報技術者試験 IT全般の基礎を固めてキャリアの幅を広げる
- Step5（キャリアアップ段階）：応用情報技術者試験 → データベーススペシャリスト 上位職を目指す人向けの最終ゴール
転職を目指すなら、まずStep1〜3で約8ヶ月を目安に進めましょう。資格取得と並行してKaggleなどの実践コンペに参加しておくと、面接での話せる実績が増え、転職を有利に進められます。
はやたす転職までの全体ロードマップについては、以下の記事でさらに詳しく解説しています。
テクフロ受講生の転職成功事例
「資格なしでも転職できる？」という疑問に、テクフロ受講生・ハッシーさんの事例で答えます。
- スクール参加前：Excelの関数が少し使える程度。PythonのHello World止まり
- 取得資格：統計検定なし・ポートフォリオなし
- 学習期間：約1年（KaggleコンペやSIGNATEに参加できるレベルまで到達）
- 転職活動：書類20〜30社送付 → 面接3社 → 内定3社（面接全勝）
- 転職先：営業会社のデータアナリスト（DB→データ抽出→分析→可視化、将来的にPython・機械学習も）
ハッシーさんが面接を突破できた理由は、「データを整理・前処理するのが仕事の7〜8割という実態を理解し、熱意を持って語れたこと」です。統計検定がなくても、Kaggleでの実践経験を話すことで面接官に「この人はちゃんとデータを分かっている」と思ってもらえました。
はやたす一方で、書類は20〜30社出して面接3社という打率の低さが課題でした。「資格があれば書類が通る回数が増えていたはず」というのがハッシーさん本人の感想です。
この事例からわかるように、資格は「絶対に必要」ではないものの、資格があれば書類通過率を上げて転職活動を楽にできるのは確かです。30代後半からでも1年で転職を実現できた背景には、正しい実践学習の積み上げがあります。
データアナリストの求人例
データアナリストの求人が気になっている人は、dodaで掲載されている求人例を参考にしてください。必要なスキルや資格も記載しているので、実際に何が求められているのか判断できます。
求人例を見ると、本記事で解説した必要なスキルや資格が実際に記載されています。
データアナリストの資格は転職活動で役立つ！
本記事では、データアナリスト転職におすすめの資格7選・難易度比較表・取得ロードマップについて解説しました。
当サイトでは、累計400名以上のデータサイエンス・データアナリスト育成に携わってきたTechFrontier（テクフロ）を運営しています。ハッシーさんのような受講生が本記事で解説した正しい順番で学習・資格取得を進めることで、未経験からのデータアナリスト転職を実現しています。
最短距離でデータアナリストに転職したい人は、くわしくは以下の公式LINEで説明しています。
データアナリストの資格によくある質問と回答
データアナリストの資格によくある質問について回答します。
資格なしでもデータアナリストに転職できる？
可能です。テクフロ受講生のハッシーさんは統計検定・ポートフォリオなしでデータアナリスト転職を成功させています。ただし、資格がないと書類選考の通過率が低くなります。書類20〜30社送って面接3社という事例からも、未経験からの転職では資格があると有利です。
データアナリストの転職で最も評価される資格は？
未経験からの転職では、統計検定2級が最も評価されます。データ分析の基礎を証明でき、3ヶ月程度で取得できるため費用対効果が高い資格です。現場でBIツールを使う仕事を目指している場合は、Power BI Data Analyst Associateも評価が高くなっています。
データアナリストはやめとけと言われる理由は？
「必要なスキル・知識が多いから」「仕事量が多岐にわたるから」「職場内に相談できる人が少ないから」などの理由があげられます。
データアナリストに向いている人は？
「数字やデータを扱うことが得意・好きな人」「論理的思考ができる人」「コミュニケーション力がある人」に該当する人は、特に向いている傾向です。
データアナリストの平均年収は？
データアナリストの平均年収は、約721万円です。（参照元：求人ボックス 給料ナビ）
データアナリストの資格難易度は？
本記事冒頭の比較表を参考にしてください。難易度の業界基準はITSS（ITスキル標準）にも記載されています。未経験なら統計検定2級（難易度★★★☆☆）から始めるのがおすすめです。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは？
データアナリストとデータサイエンティストの大きな違いは、分析する時間軸です。データアナリストは過去から現在のデータを分析するのに対し、データサイエンティストは現在から未来を予測する分析を行います。
データアナリストの将来性は？
データアナリストの将来性は、需要が高まっていくと予想できます。経済産業省の予測でも2030年までに約79万人のIT人材が不足すると公表されています。（参照元：経済産業省（IT人材育成の状況等について））
ビッグデータを扱えるデータアナリストは2030年以降もより需要が増えると予測できます。
