ビッグデータの時代において、データを活用して価値を生み出すデータサイエンティストは、今や企業にとって欠かせない存在となっています。
そのため、データサイエンティストとしてのスキルを証明する資格として注目されているのが「データサイエンティスト検定（DS検定）」です。
本記事では、DS検定の難易度や効果的な勉強方法、さらに取得するメリットや活用方法について詳しく解説します。データサイエンティストを目指す方や、データ分析スキルを磨きたい方はぜひ最後までご覧ください。
データサイエンティスト検定（DS検定）とは？
データサイエンティスト検定（DS検定）は、一般社団法人データサイエンティスト協会が認定する資格で、データサイエンティストとして必要なスキルや知識を測定する試験です。この資格は、データ分析の基礎から応用までを網羅しており、ビジネス課題の解決に貢献できる人材の育成を目的としています。
| 項目 | 詳細 |
| 資格認定団体 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 |
| 試験日程 | 年２～３回不定期 |
| 受験費用 | 一般10,000円 学生5,000円 |
| 受験会場 | オンライン試験（自宅などから受験可能） |
| 出題範囲 | 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 AI利活用 |
| 出題形式 | CBT（コンピュータベース試験）形式 |
| 試験時間 | 100問 100分 |
| 申し込み方法 | DS検定公式サイトから申し込み https://www.datascientist.or.jp/ |
| 受験資格 | 特になし（誰でも受験可能） |
データサイエンティスト検定の難易度や勉強時間
データサイエンティスト検定（DS検定）は、受験者のスキルレベルに応じた試験内容が用意されており、基礎から高度な分析スキルまで幅広い知識が求められます。試験の難易度は受験するレベルによって異なり、それぞれのレベルで必要なスキルや対応できる課題が明確に定義されています。
スキルレベル別概要
| スキルレベル | レベルの目安 | 対応できる課題 |
| シニア データサイエンティスト | データ分析の実務経験が豊富なエキスパート | 高度なデータモデリングやAIを活用したビジネス課題の解決 |
| フル データサイエンティスト | 実務経験があり、データ分析をリードできるレベル | データの前処理から高度な分析までを一貫して対応 |
| アソシエート データサイエンティスト | 初級～中級レベルのスキルを持つ方 | 基本的なデータ分析や簡単なモデリング、課題設定と解決 |
| アシスタント データサイエンティスト | 初心者、または学習を始めたばかりの方 | データの可視化や基本的な統計分析を通じた簡単な課題解決 |
難易度と合格率
難易度
合格ラインの目安は正答率約78％となっております。 合格率も50％前後と簡単とは言えない難易度となります。
必要な勉強時間
データサイエンティスト検定（DS検定）の勉強時間は、受験者の経験や知識量によって異なりますが、一般的には50～100時間程度を目安としています。
勉強時間
| 項目 | 詳細 |
| 基本的な知識がない場合 | 150時間程度 |
|---|---|
| データサイエンスの基礎を習得している場合 | 50カ月程度 |
合格率：約５０％ほど
- 第1回（2021年9月実施）約66%
- 第2回（2022年6月実施）約50%
- 第3回（2022年11月実施）約42%
- 第4回（2023年6月実施）約44%
- 第5回（2023年11月実施）約38%
- 第6回（2024年3月実施）約44%
- 第7回（2024年6月実施）約48%
データサイエンティスト検定とG検定の違い
データサイエンティスト検定（DS検定）とG検定は、どちらもデータやAIに関連する資格ですが、目的や対象者、試験範囲に大きな違いがあります。以下に主な違いを箇条書きでまとめます。
データサイエンティスト検定とG検定の違い
目的と対象者
- G検定
AI技術を活用したいビジネスパーソンやプロジェクト推進者向け - E資格
ディープラーニングを実践的に開発・運用するエンジニア向け。
試験範囲
- DS検定
統計学、データモデリング、ビジネス課題解決のためのデータ分析スキル。 - G検定
AIやディープラーニングの基礎、AI倫理、技術の歴史や活用事例。
受験資格と難易度
- DS検定
レベル別試験（アシスタント～シニア）で、自分のスキルに応じて受験可能。実務寄りの問題が多い。 - G検定
受験資格なしで、誰でも挑戦可能。AIの基礎知識が中心で、理論理解が求められる。
データサイエンティスト検定とG検定の主な特徴
データサイエンティスト検定（DS検定）
DS検定は、データサイエンティストとしての実務能力を証明する資格です。統計学やモデリング、Pythonを使ったデータ分析など、現場で必要なスキルが問われます。試験はスキルレベルに応じた4段階（アシスタント～シニア）に分かれており、実務に直結する知識を持つことが求められます。
G検定
一方、G検定はAIの基礎知識を学びたい人向けの資格で、特にAIを活用したいビジネスパーソンや非エンジニアに適しています。技術的な深さよりも、AIの活用事例やその社会的影響を理解することに重点が置かれています。
データサイエンティスト検定を取得するメリット
データサイエンティスト検定（DS検定）は、データ分析やモデリングのスキルを公式に証明する資格として、多くのメリットがあります。この資格を取得することで、キャリアの可能性が広がり、データ活用が進む現代において重要なステップとなります。
データサイエンティストとして基礎知識がある証明
DS検定を取得することで、データサイエンティストとしての基礎的な知識やスキルを持っていることを証明できます。特に、データ分析の基礎、統計的手法、モデリングの知識があることが認定されるため、初学者が業界に足を踏み入れる際の大きなアピールポイントとなります。また、レベル別の資格体系により、自分のスキルを段階的に証明することができます。
データサイエンティストに必要な知識を把握できる
DS検定を受験する過程で、データサイエンティストに必要な知識とスキルを包括的に学ぶことができます。試験範囲には、統計学、データ前処理、モデリング手法、ビジネス活用などが含まれており、実務で役立つスキルの全体像を把握することが可能です。受験勉強を通じて自分の弱点を認識し、重点的に学習を進めることで、さらなるスキルアップが期待できます。
転職・就職に活かすことができる
DS検定は、データサイエンティストを目指す人やデータ活用の分野で働きたい人にとって、転職や就職の際の大きな強みとなります。特に、データ活用やDXを推進する企業では、資格を持つ人材を優遇するケースが増えています。また、資格を取得することで、未経験者でもデータサイエンス分野への転職の可能性を広げることができ、企業に対して自分のスキルをアピールしやすくなります。
データサイエンティスト検定の勉強方法
データサイエンティスト検定（DS検定）の勉強には、計画的かつ効率的な学習が必要です。必要な勉強時間はレベルや経験に応じて異なり、初心者の場合は50～150時間、中級以上の場合は30～50時間が目安とされています。本セクションでは、DS検定に向けた具体的な勉強方法をご紹介します。
公式サイトで全体像を把握
まず、公式サイトを活用して試験の全体像を把握しましょう。試験の範囲や出題形式、勉強に必要な資料が明確に記載されています。
活用方法
- 試験範囲を確認
出題範囲が統計学、データ分析手法、モデリング、ビジネス応用などに分かれているため、事前に各セクションを把握して計画を立てます。 - サンプル問題を解く
公式サイトではサンプル問題が提供されている場合があります。これを解くことで、出題形式やレベル感を掴むことができます。 - 試験日程と申し込み方法を確認
試験日程や申し込みの締切を把握して、スケジュールに余裕を持った準備を進めましょう。
公式サイトをチェックすることで、試験に必要な準備を見落とすことなく進められます。
データサイエンティスト検定の参考書を利用する
学習を進める上で、参考書を活用するのは効果的です。特におすすめの一冊が以下の参考書です。
- 「合格対策 データサイエンティスト検定[リテラシーレベル]教科書」
Amazonリンクはこちら
- 試験範囲を網羅：統計学、機械学習、データ分析の基礎から応用までを解説。
- 演習問題付き：各章に練習問題があり、理解度を確認しながら進められます。
- 初心者にも分かりやすい：専門用語の解説が充実しており、初学者でも取り組みやすい構成。
活用方法
- 参考書を章ごとに分けて進め、1章学んだ後に演習問題を解く。
- 不明点はオンライン資料や講座を併用して補完。
DS検定対策アプリを利用する
対策アプリを活用することで、スキマ時間を有効に使いながら学習を進められます。
- おすすめアプリ：Skill Up AI
一般社団法人データサイエンティスト協会が監修
試験範囲に沿った練習問題が収録されており、試験直前の総復習に最適。
データサイエンティストのスキルを身につけることができる
データサイエンティストにとって欠かせないデータサイエンス力・データエンジニアリング力・ビジネス力を体系的に身につけることができます。
オンライン対応
スマホで手軽に学習できるため、通勤時間やちょっとした空き時間を活用可能。
活用方法
- 毎日短時間でも問題を解き、継続的に知識を定着。
- 学習の進捗を確認し、理解が不足している分野に注力。
DS検定用のセミナーを受講する
効率的に学びたい方には、セミナーの受講がおすすめです。特に以下のセミナーは受験者から高評価を得ています：
- おすすめセミナー：BizroadのDS検定セミナー
- データサイエンティスト初心者でも受講可能！
- 2日間で応用操作まで完全制覇！
- 実務ですぐ使える技術を習得！
活用方法
- 基礎知識の理解を深めた後にセミナーを受講し、実践的なスキルを磨く。
- 質疑応答を活用して、理解が曖昧な部分を解消。
データサイエンティスト検定の勉強には、公式サイト、参考書、アプリ、セミナーといったリソースをうまく組み合わせることが重要です。効率的な学習方法を選択し、計画的に進めることで、スキルを磨きながら合格を目指すことができます。
本格的にAIエンジニアを目指すならスクールへ
本格的にAIのエンジニアを目指すなら、AIに特化したプログラミングスクールがおすすめです！
給付金などもあるので上手に利用すれば最新技術を20万円以下で習得することができます。AIのプログラミングを学ぶのにおすすめスクールは以下にまとめているので、よろしければ参考にしてください。
DS検定が役立つ職種や求人
データ活用がビジネスの競争力を大きく左右する現代、データサイエンティスト検定（DS検定）は、多くの業界で求められるスキルを証明する資格として注目されています。DS検定を取得することで、データ分析やAI活用が必要とされる職種での転職やキャリアアップの可能性が広がります。以下では、DS検定が特に役立つ職種について詳しく解説します。
データサイエンティスト
- ビッグデータの収集・前処理
- モデル構築や予測分析
- 経営層へのデータに基づく戦略提案
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、企業の意思決定をサポートする役割を担う職種です。DS検定で学ぶ統計学やデータモデリング、機械学習の知識は、この職種で必要とされるスキルと完全に一致します。
求人の傾向
データ活用が進むIT企業やスタートアップ、大手企業のデータ部門などで、データサイエンティストの需要が高まっています。特に、DS検定の取得者は基礎スキルが保証されているため、未経験からの転職にも役立つ資格です。
ITコンサルタント
ITコンサルタントは、クライアント企業のIT戦略をサポートし、データ分析やAIを活用したビジネスの最適化を提案する職種です。DS検定で得たデータ分析のスキルは、ITコンサルタントの業務で大いに役立ちます。
- クライアントのビジネス課題を分析
- データドリブンなソリューションの提案
- データ分析基盤の構築支援や運用サポート
求人の傾向
ITコンサルタントは、AIやデータサイエンスの知識を活用する案件が増えており、特にデータサイエンススキルを持つ人材が優遇されています。DS検定は、分析スキルとビジネス視点を兼ね備えていることを示す資格として、高い評価を得ています。
DS検定が意味ないと言われる理由
データサイエンティスト検定（DS検定）は、データ分析に必要な知識を体系的に学び、それを証明できる資格です。しかし、一部では「意味がない」との意見も見受けられます。その背景には、資格の知名度や市場での認識、実務における評価などの要因があります。本セクションでは、こうした意見の理由を掘り下げつつ、その中でも資格取得のポジティブな側面を解説します。
現時点では知名度が低い資格だから
DS検定は、まだ比較的新しい資格であるため、企業や採用担当者に十分に知られていない場合があります。そのため、資格の価値や内容を正しく評価されにくいことが、「意味がない」と言われる理由の一つとなっています。
しかし、データサイエンティストの需要が増える中で、DS検定の認知度も徐々に向上しています。また、資格を持つことで、自分のスキルを客観的に示し、知名度の低さを補う説得材料になります。今後の市場拡大とともに、資格の価値も高まっていくでしょう。
合格率が高めでとなっているから
DS検定は、初学者でも挑戦しやすい構成になっているため、合格率が比較的高いとされています。そのため、「本当に実力があるのか判断しにくい」と感じる人もいるようです。
合格率が高いことは、学び始めの人にとって挑戦しやすい資格であることを示しています。特に初心者にとって、データサイエンス分野への第一歩として価値のある資格です。また、上位レベル（フル、シニア）に挑戦することで、より専門的なスキルを証明する道も用意されています。
実務経験が優先されやすいから
データサイエンティストの採用では、資格よりも実務経験が重視されることが多いため、「資格だけでは不十分」と見られる場合があります。この実務重視の傾向が、「資格は意味がない」と言われる背景にあるのかもしれません。
資格取得は、実務経験の補完として機能します。実務経験が浅い場合でも、資格を通じて基礎スキルを証明し、学習意欲や基盤知識をアピールできます。また、実務経験を積んだ後に資格を取得することで、スキルを体系化し、より効果的にキャリアを築くことが可能です。
DS検定のよくある質問
データサイエンティスト検定（DS検定）は、データサイエンスの基礎から応用までを学ぶことができる資格です。受験を検討する際、多くの方が独学での学習難易度や資格手当の有無、他の資格との違いについて疑問を持ちます。本セクションでは、これらのよくある質問に分かりやすく答え、受験者が適切に準備を進められるようサポートします。
DS検定は独学では難しい？
結論から言うと、独学でも十分に合格を目指すことが可能です。
独学で取得可能な理由
- 試験範囲が明確
DS検定は統計学、データ分析、モデリングなどの範囲がはっきりしているため、計画的な学習がしやすい資格です。 - 豊富な学習リソース
公式参考書やオンライン学習サイト、アプリなどの充実した教材があるため、独学でもスムーズに進められます。
- 公式サイトで試験範囲を確認し、学習スケジュールを立てる。
- 参考書や模擬試験を活用しながら、重点的に弱点を補強。
- 理解が難しい分野はセミナーや講座を利用して補完する。」
DS検定の資格手当はいくらですか？
DS検定の資格手当については、企業によって異なりますが、以下の傾向が見られます。
- データ活用を重視する企業
月額5,000円～20,000円程度の手当を支給する例があります。特にDX推進を掲げる企業で評価されやすいです。 - 手当以外のメリット
資格を持つことで昇進やプロジェクトへの参画機会が増えるなど、間接的な報酬も期待できます。
活用のポイント
資格手当が支給される企業を選ぶことも重要ですが、資格を取得することでスキルを証明し、長期的なキャリア形成につなげることが本来の価値と言えるでしょう。
データサイエンティストの資格で最高峰のものは？
データサイエンティスト関連の資格の中でも、最高峰とされる資格は以下のようなものがあります。
- CDS（Certified Data Scientist）
データサイエンティスト協会が提供する資格で、データサイエンスの高度なスキルを証明。 - E資格
ディープラーニングやAI開発に特化したエンジニア向けの資格で、AI技術の応用を目指す方に最適。
DS検定との違い
- DS検定は初心者から中級者向けで、データサイエンスの基礎を学ぶのに適している。
- 最高峰の資格は実務経験や高度な専門知識が必要とされる。
DS検定を取得後に、さらに専門性を高めたい場合は、これらの資格へのステップアップを目指すと良いでしょう。
DS検定まとめ
データサイエンティスト検定（DS検定）は、データサイエンスの基礎を学び、キャリアの可能性を広げる第一歩として非常に有用な資格です。独学でも挑戦可能であり、資格手当や転職市場でのアピールポイントとしても効果的です。また、取得後はさらに高度な資格を目指すステップとしても活用できます。
資格取得を通じて、データ活用が進む現代社会で必要とされるスキルを身につけ、次のキャリアのステージに進みましょう。
