データ分析の資格を取ろう！取得のメリットと勉強法をご紹介！

データ分析とは？

データ分析とは、一言で表すと「データを集め、そこから結論を出したり、納得できるような説明をする」ことです。データ分析のステップは以下のようになります。

• データ集計
• データ整形・加工
• データの計算・分析
• データの可視化

これらを適切に行うためには、数学やデータ、プログラミングについての知識が必要です。

エクセルでの分析では不十分？

データ分析というと、Excelを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。もちろんExcelでも、データの計算や、重回帰分析、グラフの作成などを行うことは可能です。

その一方、Excelは扱うことができるデータが少量で、かつデータの整形を手動で行う必要があるため、ビッグデータの解析には不向きです。可視化にも限界がある上、ロジスティック回帰やロバスト標準誤差、パネル分析などの高度な計算手法を用いることができません。

だからこそ、複雑な処理やループなどができる、Pythonなどのプログラミング言語がデータ分析の潮流になっているのです。

資格を取るメリットは？

資格を取るための勉強が実践で役に立つ

当たり前のことですが、資格のためにする勉強は、実践で役に立つ知識ばかりです。また、データ分析の分野はデータの集計や整形、計算など多岐にわたるため、到達目標を定めることが難しい場合があります。。それゆえ、資格取得を目標とすることで、勉強のルートが見えやすくなるといった利点もあります。

自身の持つスキルの証明になる

データ分析の場合、複数の分野のうち、単一のスキルを持っているだけでは役に立ちません。たとえば、データの可視化のみに長けていても、元のデータを適切に整形や計算ができなければ、正しく可視化することができません。したがって、複数分野の資格を取得することで、幅広いスキルの証明をすることができます。

データ分析におすすめの資格

統計検定

統計検定は、統計質保証推進協会が実施している、統計学や計量分析の知識や能力を測る試験・資格です。数学的要素が多いのが特徴ですが、受験する級によって内容はかなり異なります。通常の統計検定のほかに、統計調査士資格やデータサイエンス資格など、複数の試験に分かれています。

取っておきたい資格は、「統計検定 2級」と「統計検定 データサイエンス基礎」の2つです。どちらも基礎的な問題ばかりですが、データ分析の基礎知識としては十分な内容です。また、どちらもCBT方式のため、全国各地で都合がいい日程に受験することができます。

Python 3 エンジニア認定

Python 3 エンジニア認定は、Pythonエンジニア育成推進協会が開催しているCBT方式の試験です。そのうち、取っておきたい資格は、「Python3 エンジニア認定データ分析試験」です。こちらはPythonの扱い方をベースとした試験で、理論だけではなく実践的なデータ分析の能力が測られます。

おすすめの勉強法

データ分析の資格を得るためには、どのような勉強をしたらよいのでしょうか。

おすすめなのは、数学系とプログラミング系をそれぞれ勉強することです。

数学系

基本的には高校レベルの数学が理解できていれば、ツールを使うことはできます。しかし、本格的にデータ分析を学ぶためには大学レベルの数学が必要です。主に学んでおきたい項目は、確率分布や統計的検定、回帰モデルです。

数学の場合は、『統計検定公式問題集』や、『完全独習 統計学入門 』がわかりやすく解説されており、数学に自信がない方の学習にもおすすめです。

プログラミング系

統計解析に良く使われるプログラミング言語は、PythonやRですが、汎用性の高さから、初心者にはPythonがおすすめです。データフレームやベクトル（リスト）、回帰のメソッドが理解できればデータ分析には十分です。Pythonには便利なライブラリが複数あるため、そちらを使えば簡単にデータを分析することができます。

こちらも、公式テキストの『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 』や、データ分析の講座を用意している社会人向けのスクールなどで学習することがおすすめです。

より発展的な内容を学ぶと...?

データ分析の知識は、機械学習やAI開発にもつながります。データの収集や整形、回帰分析などは機械学習の根本をなすものだからです。データ分析に興味があり、さらに発展的に学習したい場合は、AIの学習なども視野に入れてみてはいかがでしょうか。

おわりに

データ分析は、WebマーケティングやAIにもつながる基礎的かつ重要な分野です。そのスキルを証明できる資格を持つことで、ニーズのある分野で自分をアピールできるようになります。

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