データ解析士の資格｜内容と仕事での使い道

データ解析士の資格を取って、データ分析の仕事に生かしたい。そう考えて調べている人に、先に一番大事な事実を伝えます。データ解析士の学習の入口になってきた一般財団法人実務教育研究所の通信講座は、令和8年9月30日の申し込みを最後に、新規受講生の募集を停止しました。すでに申し込んでいる人や受講中の人は学習を続けられますが、これから新しく受講を始める道は閉じています。

そのため、この記事では、データ解析士がどんな資格だったのかを整理したうえで、これからデータ分析を学ぶ人が代わりに目指せる資格と、資格を仕事につなげる手順を解説します。データ分析の仕事で求められる力を3つに分け、どの資格がどの力を証明するのかを、手順に沿って見ていきます。

データ解析士とはどんな資格か

データ解析士は、一般財団法人実務教育研究所が認定してきた、データの分析の実務能力を示す資格です。同じ研究所が認定する「統計士」と並んで知られ、統計の基礎を学ぶ統計士に対して、データ解析士はより進んだ分析の手法を扱う資格として位置づけられてきました。

実務教育研究所は、文部科学省の認定を受けた通信教育を開いてきた団体で、統計の分野では「現代統計実務講座」と「多変量解析実務講座」の2つの講座があります。データ解析士は、このうち多変量解析実務講座の学習を土台にした資格として紹介されることが多い資格です。多変量解析とは、たくさんの項目（変数）を同時に扱って、項目どうしの関係や、結果に影響している要因を調べる分析の手法のことです。たとえば、商品の売上に、価格、広告費、季節、店の立地のどれがどれだけ効いているかを、まとめて調べるときに使います。

講座の学習では、回帰分析（ある数値が別の数値からどう説明できるかを式で表す方法）を基礎に、複数の要因を同時に扱う重回帰分析、たくさんの項目を少数の指標にまとめる主成分分析、結果が「はい」か「いいえ」の2択になる場面で使うロジスティック回帰分析といった手法を、段階的に学ぶ構成と案内されてきました。Excelを使って手を動かしながら学ぶ点も特徴で、プログラミングの経験がない人でも取り組みやすい資格とされてきました。

研究所のサイトには、受講生の募集の停止が次のように告知されています。

このたび、実務教育研究所で開講している文部科学省認定通信教育は、令和8年9月30日のお申し込みをもちまして、新規受講生の募集を停止することになりました。突然のお知らせとなりましたことをお詫び申し上げますとともに、何卒ご理解を賜りますようお願い申し上げます。なお、9月30日までにお申し込みいただいた方、現在受講中の方は、これまでと同様に学習を続けることができますので、どうぞご安心ください。 出典: 一般財団法人 実務教育研究所

資格の認定そのものの今後の扱いや、すでに資格を持っている人の証明書の発行などについては、サイト上に詳しい案内はありません。受講中の人や、資格の証明が必要な人は、研究所に直接問い合わせて確かめてください。

すでに受講中の人と、すでに資格を持つ人へ

募集の停止は、すでに学んでいる人の学習を止めるものではありません。研究所の告知では、9月30日までに申し込んだ人と受講中の人は、これまでどおり学習を続けられると明記されています。受講中の人は、まず手元の学習計画を見直し、課題の提出と試験の日程を確かめることが先決です。通信講座には学習期間の上限が決まっているのが一般的なので、期限を過ぎて修了の機会を失わないよう、残りの課題の数と提出の締め切りを書き出しておくと安心です。

すでにデータ解析士の資格を持っている人にとっては、募集が止まったことで資格の価値がなくなるわけではありません。資格で示されるのは、多変量解析の手法を体系的に学び、課題と試験を通じて理解を確かめたという事実です。この事実は、募集の停止とは関係なく残ります。

ただし、仕事の場で資格を示すときは、相手が資格の名前を知らない可能性が今後高くなります。履歴書やプロフィールには、資格の名前だけでなく、「回帰分析、主成分分析、ロジスティック回帰分析などの多変量解析を通信講座で修了」のように、学んだ中身を書き添えるのが効果的です。発注者や採用の担当者は、資格の名前よりも「何ができるか」を知りたいので、中身を書いておけば、資格の知名度に左右されずに力が伝わります。

データ分析の仕事で求められる3つの力

データ解析士に代わる資格を選ぶ前に、データ分析の仕事でどんな力が求められているのかを整理しておきます。データ分析の力は、大きく3つに分けると考えやすくなります。

1. 統計の力。平均やばらつき、相関、検定、回帰分析といった、データから正しく結論を引き出すための理論を理解する力
2. 道具の力。Excel、SQL（データベースからデータを取り出すための言語）、Python、BIツール（データをグラフや表にして見やすく表示する道具）を使って、実際にデータを処理する力
3. ビジネスの力。分析の目的を決め、結果を報告書やグラフにまとめて、相手が判断や行動に移せる形で伝える力

データ解析士は、このうち主に1つ目の統計の力と、Excelを使った2つ目の道具の力を証明する資格でした。これから代わりの資格を選ぶときも、自分がどの力を証明したいのかを決めると、選ぶべき資格が見えてきます。

一つの資格ですべての力を証明するのは難しいため、多くの人は2つ以上の資格や実績を組み合わせています。たとえば、統計の力は統計検定で、道具の力は作った分析の成果物で、ビジネスの力は分析の報告書の例で示す、といった組み合わせです。

代わりになる資格1 統計検定

データ解析士に最も近い学びを得られるのが、統計検定です。統計検定は、日本統計学会が公式に認定する統計の検定で、統計に関する知識と、データを活用する力を評価します。

統計検定には、4級から1級までの段階があり、さらにデータサイエンスに特化した「データサイエンス基礎」「データサイエンス発展」「データサイエンスエキスパート」などの種別があります。準1級から4級とデータサイエンスの種別は、CBT方式（パソコンを使って試験会場で受ける方式）で実施されていて、自分の都合に合わせて受験の日を選べます。1級はPBT方式（紙の試験）で年に1回の実施で、2026年は11月15日に予定されています。

データ解析士で扱ってきた多変量解析の内容に近いのは、統計検定の準1級です。準1級では、重回帰分析や主成分分析といった多変量解析の手法も出題の範囲に入ります。ただし、準1級はいきなり受けるには難しい級なので、統計の基礎から学ぶ人は2級から始めるのが一般的な順番です。2級は、大学の基礎課程で学ぶ統計の内容が範囲で、データ分析の仕事で使う考え方の土台がそろいます。

統計検定の利点は、知名度が高く、データ分析の求人で応募の条件や歓迎の条件として挙げられることが多い点です。データ解析士と違い、試験だけで受けられるので、通信講座の受講が必要ありません。自分で本を使って学び、準備ができたら受験する、という進め方ができます。

代わりになる資格2 DS検定とG検定

統計の理論よりも、データサイエンスの仕事全体の基礎を示したい人には、データサイエンティスト検定（DS検定）が向いています。一般社団法人データサイエンティスト協会が実施する検定で、データサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力の3つについて、見習いレベルの実務能力と知識を証明できると案内されています。

協会のサイトでは、次回の第14回は試験期間が2026年11月7日から11月22日まで、受験資格の制限はなく、選択式の問題が100問、試験時間は100分と案内されています。受験費用は一般が10,000円（税抜）、学生が5,000円（税抜）です。全国の試験会場でCBT方式で受けられます。

DS検定は、先に挙げた3つの力のうち、ビジネスの力も含めて幅広く問う点が特徴です。データ分析の仕事を始める前に、仕事の全体像をつかみたい人に向いています。

AIの活用まで視野に入れるなら、G検定もあります。G検定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検定で、ディープラーニング（人の脳の仕組みをまねた、多層のネットワークを使ったAIの技術）を中心に、AIの基礎知識と活用の考え方を問います。2026年は自宅で受けるオンライン試験が年6回、会場試験が年3回と案内されていて、受験費用は一般が13,200円（税込）、学生が5,500円（税込）です。データ分析の結果をAIの活用につなげる提案をしたい人には、統計の資格と組み合わせる価値があります。

代わりになる資格3 ツールの資格

道具の力を証明したい人には、ツールごとの資格があります。データ解析士がExcelでの分析を重視していたことを考えると、Excelでのデータ分析の力を示す資格は、代わりとして分かりやすい選択肢です。たとえば、Excelを使った統計の分析の力を問う「ビジネス統計スペシャリスト」という資格があります。データ解析士の学習で身につけたExcelの操作と考え方を、そのまま生かせる内容です。

SQLやデータベースの力を示したい人には、データベースの製品ごとの認定資格や、国の情報処理技術者試験のうちデータベースを専門に扱う試験があります。BIツールについても、主要な製品の提供元がそれぞれ認定資格を用意しています。

ただし、ツールの資格は、ツールのバージョンや製品の方針によって試験の内容が変わりやすいという特徴があります。受験を決めたら、提供元の最新の案内で、試験の範囲と費用を確かめてください。また、ツールの資格は「使える」ことの証明であって、「正しく分析できる」ことの証明ではありません。統計の資格と組み合わせることで、分析の力として評価されます。

資格を選ぶ順番の考え方

どの資格から取ればよいか迷う人のために、目的別の順番を整理します。まず覚えることは、次の3つだけです。

・統計の基礎がない人は、統計検定2級を最初の目標にする
・仕事の全体像をつかみたい人は、DS検定を先に受ける
・Excelで分析している人は、Excelの資格で今の力を形にする

この3つのどれかから始めて、次の段階に進みます。

統計検定2級に合格したら、多変量解析を学ぶために準1級を目指すか、道具の力を伸ばすためにSQLやPythonの学習に進むかを選びます。データ解析士が扱ってきた内容に近いのは準1級なので、データ解析士を目指していた人は、準1級を最終的な目標にすると学ぶ範囲がほぼ重なります。

DS検定から始めた人は、合格した後に、自分が足りないと感じた力を伸ばします。統計の問題で点を落とした人は統計検定へ、データの処理で迷った人はSQLやPythonへ、と進むと効率がよくなります。

学習時間の目安は、人によって大きく違います。統計の基礎がある人と、数学から離れて長い人では、同じ級でも必要な時間が何倍も変わります。最初に過去問題や例題を1回分解いてみて、どこでつまずくかを確かめてから計画を立てると、むだな学習を減らせます。

学習を続けるコツは、毎日の学習時間を決めるより、1週間で終える範囲を決めることです。仕事や家庭の事情で学べない日があっても、週末に取り戻せば計画は崩れません。また、学んだ内容を誰かに説明するつもりで短い文章にまとめておくと、理解が定着し、後で報告書を書くときの練習にもなります。

Excelでの分析を例に、学ぶ前と学んだ後の違い

統計を学ぶと、仕事の何が変わるのか。よくある場面で、学ぶ前と学んだ後を比べてみます。

ある通販の店で、先月より売上が伸びたので、担当者が「新しく始めた広告が効いた」と報告したとします。学ぶ前の報告は、「広告を始めた月に売上が20%伸びたので、広告は効果があった」という形になりがちです。

統計を学んだ後は、同じデータを見ても、確かめることが増えます。毎年同じ季節に売上が伸びていないか、同じ時期に値下げをしていないか、ほかの商品も同じように伸びていないか。売上に影響しそうな要因を並べ、重回帰分析で、広告の影響を他の要因と分けて調べます。その結果、「季節の影響を除いても、広告を出した日の売上は出していない日より一定の幅で高い」という報告ができれば、判断の根拠としての重みがまったく違います。

この違いは、発注者や上司にとっての信頼の差になります。データ分析の仕事で評価されるのは、計算の速さではなく、「その結論は本当に正しいのか」を自分で疑い、確かめる姿勢です。データ解析士や統計検定で学ぶ内容は、この姿勢を支える道具になります。

統計士との違いと、2つの資格の関係

データ解析士を調べると、必ず一緒に出てくるのが「統計士」です。どちらも実務教育研究所が認定してきた資格で、名前が似ているため混同されがちですが、扱う範囲が違います。

統計士は、統計の基礎を扱う資格です。平均や分散、標準偏差といったデータのばらつきを表す指標、母集団と標本の考え方、確率分布、区間推定（調べた結果から、本当の値がどの範囲にありそうかを幅で示す方法）、仮説検定（ある差が偶然なのか意味のある差なのかを確かめる方法）といった、統計の土台になる内容を学びます。研究所が2026年6月に開いた現代統計実務講座のスクーリング（受講生が集まって受ける講義）でも、これらの内容が講義の中心だったと報告されています。

データ解析士は、その土台の上に、複数の項目を同時に扱う分析の手法を学ぶ資格です。統計士で学ぶ内容が「1つのデータを正しく読む力」だとすると、データ解析士で学ぶ内容は「たくさんのデータの関係を読み解く力」と言い換えられます。

そのため、2つの資格は、統計士で基礎を固めてからデータ解析士に進む順番で学ぶ人が多くいました。統計の基礎がない状態でいきなり多変量解析を学ぶと、手法の手順は覚えられても、結果の意味を正しく読めません。この順番の考え方は、資格の募集が止まった今でも、データ分析を学ぶ人にとってそのまま役に立ちます。統計検定でいえば、2級で基礎を固め、準1級で多変量解析に進む流れが、統計士からデータ解析士への流れとほぼ同じ形です。

独学で統計を学ぶ手順

資格の講座を使わずに、独学で統計を学ぶ人のために、手順をレシピのように整理します。最初から全部を学ぼうとせず、3段階に分けて進めます。

1段階目は、データを要約する力です。平均、中央値（データを小さい順に並べたときの真ん中の値）、標準偏差、相関係数（2つの項目がどれくらい一緒に動くかを表す数値）を、Excelで実際に計算してみます。自分の家計簿や、毎日の歩数の記録など、身近なデータで試すと理解が早くなります。ここで大事なのは、計算の方法より、「平均だけを見ると何を見落とすか」を体験することです。たとえば、収入の平均は、一部の高い人に引っ張られて、多くの人の実感より高く出ます。中央値と並べて見ると、その差がよく分かります。

2段階目は、推測の力です。一部のデータから全体について何が言えるかを考える方法を学びます。区間推定と仮説検定がここに入ります。統計の学習で最もつまずきやすいのがこの段階なので、教科書を読むだけでなく、例題を自分で解き直す時間を多めにとります。

3段階目は、関係を読み解く力です。回帰分析から始めて、重回帰分析、主成分分析へと進みます。ここまで来ると、データ解析士で学んできた内容とほぼ重なります。Excelの分析の機能でも回帰分析はできるので、まずはExcelで手を動かし、慣れてきたらPythonなどのプログラミングの道具に移ると、学ぶ負担が段階的に増えて続けやすくなります。

各段階の終わりに、統計検定の例題や過去問題を解いてみると、理解の抜けが見つかります。問題を解いて間違えた部分だけを教科書で読み直す、という往復を繰り返すのが、独学で最も効率のよい進め方です。

実際のデータを整える作業を知っておく

資格の学習ではきれいに整ったデータを使いますが、仕事で扱うデータはそうではありません。データ分析の仕事の時間の多くは、分析の前の「データを整える作業」に使われます。この作業を知っておくと、仕事を受けたときに見積もりを誤らずにすみます。

よくある問題は、次のようなものです。

・同じ意味の項目が、表記の違いで別々に数えられている（「東京都」と「東京」など）
・入力されていない欄が、空白、0、ハイフンなど、ばらばらの形で残っている
・日付の形がそろっておらず、年月日の順番が混ざっている
・明らかに入力の誤りと思われる極端な値が混ざっている

これらを1つずつ確かめて直す作業は、地道ですが、分析の結果の正しさを左右します。たとえば、入力されていない欄を0として扱うと、平均の値が実際より低く出ます。整える作業で何をどう直したかを記録しておき、報告のときに添えると、発注者は結果を安心して使えます。

見積もりのときは、分析そのものの時間だけでなく、データを整える時間を必ず含めます。最初にデータの一部を見せてもらい、どれくらい整っているかを確かめてから見積もると、後で作業が膨らんで困ることを避けられます。整える作業の手順をExcelのマクロやPythonの短いプログラムに残しておけば、翌月に同じ形のデータが届いたときにすぐ処理でき、継続の依頼にも対応しやすくなります。

分析の結果を伝える報告書の書き方

データ分析の仕事で最後に問われるのは、結果を相手に伝える力です。どれだけ正しい分析をしても、報告書が読まれなければ、発注者の判断にはつながりません。

報告書は、次の順番で組み立てると伝わりやすくなります。

1. 結論。分析で分かったことを1文から3文で最初に書く
2. 根拠。結論を支えるグラフや表を1つか2つだけ示す
3. 方法。使ったデータと分析の手法を短く説明する
4. 限界。この分析で言えないこと、データの不足を正直に書く
5. 次の行動。結果を受けて何を試すとよいかを提案する

多くの人は、分析の手順の順番に書いてしまい、結論が最後に来ます。読む人は忙しいので、最初の数行で結論が分からなければ、残りを読みません。結論を先に書く習慣をつけるだけで、報告書の評価は大きく変わります。

文章の組み立てに自信がない人は、文書作成の基本を学ぶのも一つの方法です。ビジネス文書検定は、社外に出す文書の形式と表現の正しさを問う検定で、結論を先に書き、事実と意見を分けて書く訓練になります。統計の資格と組み合わせると、分析と伝える力の両方を示せます。

データ分析の資格が生きる仕事

データ分析の資格が生きる仕事は、会社の中のデータ分析の担当だけではありません。業務委託や在宅で受けられる仕事も増えています。

代表的なのは、データの集計と報告書の作成です。会社が持っている売上や顧客のデータを集計し、グラフにして、毎月の報告書を作る仕事は、在宅で受けやすい仕事の一つです。統計の資格があると、単なる集計にとどまらず、数字の変化の理由まで説明できるため、報告の質が上がります。

次に、アンケートの分析です。顧客満足度の調査や社員の意識調査の結果を集計し、どの項目が満足度に影響しているかを分析する仕事は、多変量解析の知識がそのまま生きる分野です。データ解析士の学習で学ぶ主成分分析や回帰分析は、アンケートの分析の基本の道具です。

研究の分野でも、統計の力は求められます。大学や研究機関の研究を支援する仕事や、研究データの分析を手伝う仕事の相場は、研究者の年収・単価相場で確かめられます。研究職そのものだけでなく、研究を支える分析の仕事の水準を知る手がかりになります。

AIの活用の支援も、データ分析の延長にある仕事です。会社の業務のどこにAIを使えるかを提案し、導入を手伝う仕事は、AIコンサル・業務活用支援のお仕事で詳しく紹介しています。データの扱いを理解している人は、AIの提案でも根拠を示しやすくなります。マーケティングの分析と組み合わせた仕事は、AI・マーケティング・セキュリティのお仕事で整理しています。

資格を取るメリットと注意点

データ分析の資格を取るメリットは、主に3つあります。

1つ目は、学ぶ範囲が決まることです。統計は、独学だと何から学べばよいか分かりにくい分野です。資格の出題範囲に沿って学ぶと、必要な内容を抜けもれなく押さえられます。

2つ目は、実績がない段階での信用の材料になることです。データ分析の仕事は、発注者から見ると「本当に正しい分析ができるのか」を事前に判断しにくい仕事です。資格は、その判断の手がかりの一つになります。

3つ目は、学んだことを人に説明する言葉が身につくことです。資格の学習では、手法の名前と意味を正確に学びます。発注者に分析の方法を説明するとき、正しい言葉で説明できると信頼が増します。

一方で、注意点もあります。資格を持っていても、実際のデータを扱った経験がなければ、仕事ではつまずきます。実際のデータは、抜けや誤りが多く、分析の前の整える作業に時間の大半がかかります。資格の勉強と並行して、公開されているデータを使って自分で分析してみる経験を積むことが欠かせません。

もう1つの注意点は、データ解析士のように、資格そのものの募集が止まる場合があることです。民間の資格は、実施する団体の事情で内容が変わったり、募集が止まったりすることがあります。資格を選ぶときは、実施の実績が長く、受験者が多い資格を選ぶと、こうした心配が少なくなります。

分析の実績を見せる形に整える

資格に加えて、分析の実績を見せられる形に整えておくと、仕事の依頼につながりやすくなります。

おすすめの方法は、公開されているデータを使って、1つのテーマで分析をまとめることです。国や自治体が公開している統計のデータは、誰でも使えるものが多くあります。たとえば、自分の住む地域の人口の推移と、店の数の変化を比べて、どんな関係があるかを調べてみる。分析の目的、使ったデータ、分析の手順、分かったこと、分からなかったことを、1枚の資料にまとめます。

この資料は、そのまま作品として使えます。データ分析の仕事を依頼する人は、分析の結果よりも、分析の進め方と説明の分かりやすさを見ています。目的を決めて、データを選び、結果を相手に伝わる形にまとめる流れが示せれば、資格以上の説得力になります。

作品の見せ方については、Webライターのポートフォリオの作り方｜案件獲得率が上がるテンプレート付き【2026年版】の考え方がそのまま応用できます。ライター向けの記事ですが、実績を見せる順番や、依頼する人が知りたい情報を最初に書く工夫は、データ分析の作品にも共通しています。

学習の費用を抑える方法

資格の学習にかかる費用を抑える方法もあります。

会社に勤めている人は、会社の研修の制度を使えないか確かめてください。データの活用に力を入れる会社では、統計検定やG検定の受験費用を会社が負担する例があります。会社が社員の研修に使える国の助成金の制度もあり、その仕組みは福祉用具貸与事業所のスキルアップ助成金2026｜人材開発支援助成金の活用法で解説しています。業種は違いますが、人材開発支援助成金という同じ制度の使い方をたどれるので、会社に研修の費用を相談するときの材料になります。

個人で学ぶ人は、雇用保険の教育訓練給付金を確かめる価値があります。教育訓練給付金とは、雇用保険に加入している人や加入していた人が、国が指定した講座を受けたときに、受講料の一部が戻ってくる制度のことです。データ分析やAIの講座には、指定を受けているものがあります。対象になるかどうかは講座ごとに違い、加入期間などの条件もあるため、申し込む前にハローワークで確かめてください。

求人データから見るデータ分析の資格

最後に、在宅や業務委託の求人の出方から見えることを整理します。

業務委託の求人サイトに並ぶデータ分析の案件を見ていくと、応募の条件として挙がるのは、ExcelやSQL、Pythonといった道具の経験と、過去の分析の実績が中心です。資格の名前が条件に挙がる場合は、統計検定やG検定のように知名度の高いものがほとんどで、データ解析士の名前が挙がることはまれです。

これは、データ解析士の価値が低いという意味ではありません。発注者は、資格の名前よりも「この人に任せて大丈夫か」を見ています。データ解析士を持っている人は、学んだ手法の名前と、それを使って何を分析したかを具体的に示せば、十分に評価されます。

フリーランスと在宅ワークの市場を20年運営してきた立場から見ると、データ分析の仕事で長く依頼が続く人には共通点があります。高度な手法を使える人よりも、「この数字から何が言えて、何が言えないか」を発注者に正直に説明できる人のほうが、同じ発注者から繰り返し依頼を受けています。分析の結果が期待どおりでなかったときに、それを曖昧にせず伝えられる人は、発注者にとって手放せない存在になります。

また、仲介の手数料がかからない直接の取引では、同じ予算でも受け手の手取りが厚くなり、発注者は浮いた分で分析の範囲を広げられます。手数料0%の取引は、金額の大小よりも、双方が納得して長く付き合える関係を作りやすい点に価値があります。

データ解析士の新しい受講の道は閉じましたが、データ分析を学ぶ道は数多く残っています。統計の力は統計検定、仕事の全体像はDS検定、AIの活用はG検定と、自分が証明したい力に合わせて選び、実際のデータで手を動かした実績と組み合わせることが近道です。分析の力を研究の支援に生かしたい人は、研究者の年収・単価相場で仕事の水準を確かめ、どの分野で力を生かすかを決めておくと、学ぶ順番が定まります。

よくある質問

Q. データ解析士の資格は今から取れますか？

認定元の一般財団法人実務教育研究所は、文部科学省認定の通信教育について、令和8年9月30日の申し込みを最後に新規受講生の募集を停止しました。9月30日までに申し込んだ人と受講中の人は学習を続けられますが、新しく受講を始めることはできません。資格の認定の扱いは、研究所に問い合わせて確かめてください。

Q. データ解析士の代わりになる資格はありますか？

最も近い内容を学べるのは統計検定です。データ解析士で扱ってきた多変量解析の手法は、統計検定の準1級の範囲と重なります。統計の基礎から学ぶ人は2級から始めるのが一般的です。データサイエンスの仕事の全体像をつかみたい人にはDS検定、AIの活用まで学びたい人にはG検定も選択肢になります。

Q. すでに持っているデータ解析士の資格は役に立ちますか？

募集が止まっても、多変量解析を体系的に学んだという事実は変わりません。ただし、今後は資格の名前を知らない人が増えると考えられます。履歴書やプロフィールには、回帰分析や主成分分析など、学んだ手法の名前と、それを使って何を分析したかを具体的に書き添えると、資格の知名度に左右されずに力が伝わります。

Q. データ分析の仕事に資格は必要ですか？

業務委託の案件では、資格よりもExcelやSQL、Pythonの経験と、過去の分析の実績で判断されることがほとんどです。ただし、実績がまだ少ない段階では、統計検定などの資格が基礎を体系的に学んだことを示す材料になります。資格の学習と並行して、公開データを使った分析の作品を作っておくと効果的です。