データ分析に必要なスキルとは？ビジネスに役立つ資格について解説

IT化が進んだことにより、アクセスデータや購買データなどさまざまなデータを収集・蓄積できるようになりました。これらのデータはビジネスシーンにおいて非常に有用で、「いかにデータを活用するか」が重要視されています。データを活用するためには、ただデータを収集・蓄積するのではなく、データ内容を分析して扱える状態にすることが必要です。

それでは、データ分析に必要なスキルとは、いったいどのようなスキルでしょうか？

この記事では、データを分析してビジネスに活かすために必要なスキルや持っていると役に立つ資格を紹介します。ぜひ、ビジネスへの活用やご自身のスキルアップの参考にしてください。

データ分析に必要な「思考的スキル」とは？

データを分析してビジネスに活かすためには、次のようなスキルが必要です。

分析する問題の背景を理解する力

データ分析では「なぜデータ分析が必要なのか」を正しく把握しなければなりません。データ分析を行なう問題そのものや背景を正しく把握できなければ、データ収集方法・前処理・分析方法など、そもそもの分析方針が決められないからです。

もし複数の課題がある場合は、さまざまな検証を行ない、より最適な分析結果を求めることになります。ビジネスでは、企業の抱える課題とその背景を理解し、課題解決や目標達成に向けてどのようなデータが必要になるかを検討することが求められます。

適切な分析手法を選択する力

データを分析する手段は多種多様です。目的に合ったデータを導き出すためには、この多種多様な手段のなかから、最適な手段を選択しなくてはいけません。したがって、分析者は分析手法についてよく理解している必要があります。もし、データ分析の結果がおかしい場合、それに気付くことができるかどうかも重要です。

データ分析に関する知識が身についていなければ、データ分析結果の間違いや、データ手法が適切でないことに気付けません。誤った結果を導き出すと、そのあとのデータ活用にも支障をきたしてしまいます。

そのため、分析者はデータ分析手法への正しい理解と適切な手法を選択する力が不可欠なのです。

分析したデータを活用する力

データ分析は、分析した結果を企業の課題解決や目標達成に役立てるために行ないます。あくまでも課題解決のための手法にすぎませんので、データ分析そのものが目的となってしまわないよう注意しましょう。

データ分析した際、結果が予想されていたとおりであれば、事業戦略などを大きく変える必要はありません。しかし、予想と大きく異なる結果だった場合は「データ分析時のミス」「予想や仮説が間違っていた」など、あらゆる可能性の再検証が必要です。

データ分析では、分析結果をどのように使用するかという活用力に加え、データの正しさを見極めて、導き出された結果をもとに柔軟な提案をする力も重要となります。

データ分析に必要な「ITスキル」とは？

データを分析するためには、前述の試行的スキルのほか、ITに関するスキルも欠かせません。データ分析に必要なITスキルについて、具体的に見ていきましょう。

プログラミングスキル

データ分析では、「R言語」や「Python」のいずれかのプログラミング言語をメインで使用します。

R言語は統計解析に特化したプログラミング言語です。大量データの処理を得意としており、短いコーディングで図やグラフなどを作成できるという特徴があります。

Pythonは汎用性に優れた言語です。データ分析のほか、Webサービス・アプリ開発、人工知能の開発にも用いられています。構文が短くシンプルなため、比較的学習しやすい言語といえるでしょう。

データベースに関するスキル

大量のデータを効率的に扱い、データを適切に収集・蓄積するためには、データベースに関するスキルも欠かすことができません。

データベースに特化した言語である「SQL」は、データベース内のデータを抽出・更新・削除などの処理をする際に使用します。データ分析をするためには、SQLに関する知識も必須といえるでしょう。

ビッグデータに関するスキル

データ分析では、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを扱います。

ビッグデータには、テキスト、画像や動画、位置情報、ログデータなど、さまざまなデータが含まれます。そのため、ビッグデータは容量が非常に大きく、データの収集や処理を行なうためには、ビッグデータを適切に処理するスキルが必要になります。

ビッグデータの特徴や分析方法については、以下の記事もぜひご覧ください。
ビッグデータとは？特徴や分析方法、エンジニアの職種についても紹介

データ分析ツールに関するスキル

大量のデータを扱う現場では、データ分析に特化したツールが導入されているケースもあります。現場によって使用されているツールは異なりますが、使用するツールに精通していれば、データ分析をより効率化できるようになるでしょう。

データ分析に役立つ資格を取得してスキルアップ

データ分析を行なうために必要な資格はありませんが、資格の勉強を通じてデータ分析の知識が身に付き、資格を取得することでスキルの証明にもなります。そのため、これからデータ分析スキルを学ぶ方は、まず資格取得を目標にするとよいでしょう。

ここではデータ分析のスキルアップを目指す方向けに、おすすめの資格を紹介します。

統計士・データ解析士

統計士・データ解析士は、一般財団法人実務教育研究所により認定される資格であり、どちらも文部科学省認定の通信講座を修了すれば取得が可能です。統計士の場合は現代統計実務講座、データ解析士の場合は多変量解析実務講座をそれぞれ受講し、課題の提出・合格と終末試験の合格で、資格認定となります。

いずれもデータを扱うスキルを判定する資格で、特に統計士の資格が取得できる現代統計実務講座は初心者向けの内容となっています。統計に関する基礎知識や技術を身に付けることができるので、「データ分析の学習をどう進めたら良いかわからない」という場合は、現代統計実務講座の学習を進めるのがおすすめです。

統計検定

「統計検定」は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施する検定です。統計検定は統計に関する知識や活用スキルが問われ、4級から準1級・1級までの5段階に分かれています。

4級試験ではデータやグラフなどに関する基本的な知識と活用力、3級試験では4級の内容に加えてデータ分析に重要な概念や身近な問題解決へ活用する力が問われる、というように、等級が上がるごとに出題範囲が広がって難易度が上がります。

統計解析の基礎知識から身に付けたいという方は、4級から挑戦するとよいでしょう。

前述の統計士・データ解析士の学習を通して、データ分析の基礎から応用までを身に付けられるので、スキルに応じた等級で資格取得を目指せます。

なお、資格を履歴書に記載する場合は2級以上からが一般的です。ビジネスへの活用という点では、2級取得を目指すとよいでしょう。

基本情報処理技術者試験

「基本情報処理技術者試験」は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が提供する試験です。基本情報処理技術者試験はプログラマーやシステムエンジニアの取得が多く、統計士などに比べると専門性が高くなります。

出題範囲は、情報技術を活用した戦略立てや提案技術のほか、SQLやプログラミングなどの開発技術、個人情報保護法などです。ビッグデータの解析に必要なシステム開発技術を、総合的に身に付けることを目標とする方に向いている資格といえるでしょう。

データ分析に関する知識や技術に加え、より実践的な活用力の取得が目標の場合には、基本情報処理技術者試験の学習を進めることがおすすめです。

データ分析の専門家「データサイエンティスト」とは

現代において、ビジネスの発展にデータの利活用は欠かせません。それと同時に、データ分析の専門家である「データサイエンティスト」も注目を集めています。

ここでは、データサイエンティストの概要と役立つ資格を紹介します。

データサイエンティストとは？

データ分析を専門として働きたいなら、データサイエンティストを目指すことも手段の一つです。

データサイエンスは、データに関する総合的な学問です。ビッグデータを有効活用するために、データの抽出・加工や収集データの蓄積・統合、データ分析、分析結果に基づいた新たな価値を創造することなどを指します。

つまり、データサイエンティストとは、データサイエンスの知識を用いてデータを活用し、ビジネスにおける課題の解決を目指す人材のことです。データサイエンスと自身の知識をかけ合わせれば、データサイエンティストとして就職しなくても、マーケターなどさまざまなビジネスに活かせるでしょう。

データサイエンティストについて詳しく知りたい方は、以下の記事もぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは？スキルや需要、将来性について徹底解説！
【インタビュー】データサイエンティストは社会に大きな影響を与える存在！仕事のやりがいや必要スキルとは？

データサイエンティストに役立つ資格

データサイエンティストにはより高度な知識が求められますが、必ずしも専門資格は必要ではありません。

しかし、資格を取得することで、どの程度のスキルがあるのかを証明できます。データサイエンティストとして活動する際には、仕事の受注にも役立つでしょう。

・データサイエンティストにおすすめの資格

データサイエンティストの活動におすすめの資格は次のとおりです。

・オープンソースデータベース技術者認定資格（OSS-DB技術者認定資格）

・オラクルマスター

・データスペシャリスト試験

・応用情報技術者試験

・Python3 エンジニア認定データ分析試験

いずれも、前述した統計士や統計検定よりも高度な専門性が求められる資格です。ビッグデータの解析に用いるAI開発に必要なプログラミング知識を持つ人材は、どのような現場でも重宝されるでしょう。

データ分析では、課題理解や分析結果の活用力が重要

データ分析では、ただ手元にあるデータをグラフ化したりまとめたりするだけではなく、「なぜデータ分析が必要なのか」を正しく把握することが大切です。

課題の背景や、課題解決に必要なデータがどのようなものかを正しく把握すれば、解決に至るプロセスを導き出せます。

データ分析をするために、特に必要な専門資格はありません。しかし、データ分析の知識と技術を習得するための手段として資格取得を目指せば、効率的かつ体系的にデータ分析の学習を進められます。スキルアップの一環として、データ分析に関連する資格の取得をひとまずの目標にしてみてはいかがでしょうか。