データ分析者に必要な資格｜これからのビッグデータ活用に求められる資格はある？

あらゆる業界でビッグデータを活用する機会が増えてきています。

今後も活用の場が広がることが予想され、将来性や市場価値の高さから、データサイエンティストやデータアナリストなど、データ分析に関する職種が人気を集めています。

その一方で、これらの職種では求められるスキルや知識量も多く、難易度が高いことでも知られています。（2021年9月時点情報）

データ分析者に必要なスキルセット

データ分析者はその仕事内容から、さまざまなスキルを求められます。

ここではITスキル以外にどのような能力が必要になるのか、データ分析者に必要なスキルセットについて紹介をしていきます。

課題発見能力

データ分析者の仕事は、膨大な量のデータの中からビジネス上の課題を発見するところから始まります。

これら課題を発見することは容易ではありません。

まず、仮説を立て、その仮説が正しいのかデータを使って検証をしていきます。

こうしたデータ検証のなかで、ビジネスを拡大させるための課題や原因などを発見していく能力が求められるのです。

ビジネスを拡大させるためには常に課題を探し続けなければならないため、日々データに向かい合い、試行錯誤を繰り返していく根気強さも必要であるといえるでしょう。

分析手法立案能力

データ分析を行っていく際に重要なのが、対象に対して多角的に分析を行っていくことです。

一つの手法にこだわらず、あらゆる角度からデータを確認し、仮説を実証するためにさまざまなアプローチ方法を考えなければなりません。

また、仮説の実証は論理的であることが求められるため、ロジカルシンキングの能力も必要です。

このように、データ分析者は多くの分析手法の立案をしていく必要があります。

分析者は従来の手法に固執せず、適切な分析手法を選択できるよう柔軟な考え方を身に付けておく必要があるといえるでしょう。

データ活用能力

膨大なデータを保有していても、それらを上手く活用できなければ宝の持ち腐れになりかねません。

しかし、単純にデータを用いれば良いというわけではなく、正しく活用できなければビジネスを成功に導くことは難しいでしょう。

データを正しく活用するためには、IT領域の知識やスキルだけではなく、業界や経済の動向に関する知識も必要です。

もちろんプログラミングやデータベースの技術は日々進化しているため、これらの最新情報をキャッチすることも忘れてはいけません。

データ分析者はそのデータの活用のために、非常に多くの情報をキャッチし、アップデートし続ける能力が求められるのです。

課題解決力

データを分析することは、あくまでもビジネスの拡大に向けたプロセスです。

データ分析者の仕事の目的は、企業が抱える課題を解決し、ビジネスをより良い方向に進めることです。

ビジネス上の課題についてその背景を正しく理解し、適切なデータや解決手法を選択していきます。

自分の持っているスキルを駆使して、課題解決という結果に向けてコミットしていく姿勢が大切です。

さらに課題解決を実行するためには、導き出した課題の解決後の姿についても、経営層に理解を得ることが必要になる場合もあります。

そのため、データ知識が薄い人にも理解してもらえるような説明力やプレゼンテーション能力も大事です。

データ分析に役立つ資格

統計士・データ解析士

データ分析をする際に必要になるのが「統計」と「解析」であり、これらを身に付けるのにおすすめの資格が「統計士」「データ解析士」です。

統計士とデータ解析士の取得方法は一般的な資格とは少し異なり、一般財団法人実務教育研究所の通信講座を修了する必要があります。

統計士の場合は「現代統計実務講座」を8ヵ月間、データ解析士の場合は「多変量解析実務講座」を4ヵ月間、それぞれ受講しなければなりません。

その中で出される課題の合格と終末試験の合格を併せて資格取得となります。

いずれもデータを扱う資格ではありますが、初めて勉強をする人は初級として扱われている現代統計実務講座から受けるようにすると良いでしょう。

※参考：一般財団法人　実務教育研究所　現代統計講座ページ
※参考：一般財団法人　実務教育研究所　多変量解析講座ページ

統計検定

統計検定は、データ分析に欠かすことができない統計に関する知識や活用力を身に付けることができる公的資格です。

レベルは1級～4級まで用意されており、自分の実力に合わせて試験を受けることができます。

合格すると、データを客観的に判断し、科学的・理論的に課題を解決する能力や知識を身に付けられるので、データ分析者として働く際に非常に役立ちます。

※統計検定（R）は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。本コラムの内容について、一般財団法人統計質保証推進協会は関与していません。

※参考：一般財団法人　統計質保証推進協会　統計検定ページ

基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験はデータ分析者に限らず、ITに携わる人すべてにおすすめできる国家資格です。

ITの基礎知識を網羅的に学ぶことができることから、IT企業では取得を首位称していることが多く、取得しておくと転職活動や案件獲得の際に有利になる可能性があります。

また、取得することで開発領域の基礎知識を習得できるので、データ分析をしていくなかでも役立てることができます。

※参考：一般財団法人　情報処理機構　基本情報処理技術者試験ページ

ビッグデータの活用やデータ分析をする人が就くポジションは？

データ分析者が就く職種には、冒頭でも触れた「データサイエンティスト」や「データアナリスト」に加え「データエンジニア」などがあります。

いずれもデータ分析を行う職種ではありますが、どのような違いがあるのでしょうか。

ここではそれぞれの職種について説明をしていきます。

データエンジニア

データエンジニアとは、データ分析を行うために必要となるデータを提供することを主な仕事内容としている職種です。

具体的には、ビッグデータの活用を支えるために、基盤の構築や運用を行うことを専門としています。

そのため、ビッグデータを扱うためのデータマネジメントや分散処理に加え、データベースの構築をはじめとするインフラ系のスキルが求められます。

データアナリスト

データアナリストはデータ分析を主な仕事内容とする職種です。

その仕事範囲は多岐にわたり、大きく「コンサル型」と「エンジニア型」の2種類に分類されます。

「コンサル型」はその名の通り、分析した結果をもとに、企業が抱える課題を解決するためにコンサルティングを行います。

もう一つの「エンジニア型」は、データ分析を行った結果をもとに、サービス向上のためにシステム改修などを行うので、プログラミングスキルも求められる職種です。

それぞれ分類はされているものの、両者に明確な線引きはなく、企業によっては兼任することもあるので、幅広い知識や技術力が必要であるといえるでしょう。

関連記事：データアナリストになるためには？データアナリストに向いている人やおすすめの資格などを紹介！

データサイエンティスト

先に紹介したデータエンジニアがデータの提供を行う側であるならば、データサイエンティストは受け取ったデータを分析することを主な仕事内容としている職種です。

データサイエンティストだけでは必要となるデータの収集ができないので、データエンジニアがいてこそ成り立つ職種であるともいえます。

データサイエンティストのデータ分析では、AI（人工知能）を用いることも多いので、Pythonを用いた高度な開発やデータ加工・整形する能力が必要となります。

関連記事：データサイエンティストはなくなる？仕事内容や将来性、今後身に付けるべきスキル

データを扱う人材に求められることは？

ここまでデータ分析者に求められるスキルセットや資格について解説してきましたが、これらに使用されている技術は日々進化しており、取り扱うデータや企業が抱えている課題は常に変化しています。

そのため、今回紹介したスキルや知識が必ずしも将来永続的に通用するとは限りません。

このことから分かるように、データを取り扱う人材には、基本的な能力に加え、最新情報をキャッチするアンテナを張ることや常にスキルをアップデートし続けることが求められます。

また、専門性の高い職種であることから、スキルだけではなく実務経験を求められることが大半です。

ただし、実務経験を積み十分なスキルを習得すれば、フリーランスとして活躍することも可能です。

このようなデータ分析者の案件は、「HiPro Tech」で豊富に取り扱っています。

自身のレベルに合わせて参画を重ね、実務経験を積んでいくことをおすすめします。

ビックデータ解析を行う案件やデータを活用して企業の事業やサービス拡大の展望を立案する案件、これからデータ活用を行おうとしている企業向けのコンサルティング案件など、さまざまな案件があります。

データ分析のスキルを活かし、活躍の場を広げることができるでしょう。

フリーランスとしての活動に興味がある人は、どのようなスキルや経験が求められているのかチェックしてみてください。