データアナリストのおすすめ資格12選【2026最新】｜難易度の比較一覧

【結論】データアナリストに必須資格はないが、資格取得には3つのメリットがある

 

データアナリストとして働くために、特定の国家資格や公的な免許は必要ありません。現場の業務で評価されるのは資格の有無そのものではなく、データを分析して事業の課題解決につなげる実践力です。

しかし、資格の取得が無意味というわけではありません。特に、未経験からの転職やキャリアアップを目指す場合に資格は大きな武器となります。

 

 

データの基礎から応用までを体系的に学べる

 

データ分析の領域は、統計学やプログラミング、データベース設計など多岐にわたるため、特に実務経験がない方は学習範囲に迷いが生じやすいでしょう。

資格試験の出題範囲に沿って勉強を進めることでバランスよく知識を吸収しやすくなります。

 

未経験や第二新卒でも客観的なスキルの証明ができる

 

実務経験が少なくても、資格があれば一定の知識や学習意欲を客観的にアピールできます。

転職活動でも企業側に対して「データアナリストの業務に必要なスキルを持っている」と示せるため、未経験からキャリアチェンジしたい方にはおすすめです。

実務の対応領域が広がり、年収アップや評価につながる

 

資格取得を通して専門知識を深めることで、社内での対応可能な業務範囲が大きく広がるでしょう。

高度なデータ分析や可視化プロジェクトに携わる機会が増えれば、社内評価だけではなく、市場価値も高まります。結果として、現職でも転職先でも希望する年収帯へのアップや昇進のチャンスを引き寄せやすくなります。

 

 

 

【領域・レベルも解説】データアナリストのおすすめ資格12選

 

データアナリストに関連する資格は複数ありますが、それぞれ難易度やスキル領域が異なります。これから資格取得を目指す場合は、自身のスキルレベルや目指すキャリアに合わせて最適な資格を選択することが大切です。

ここでは、データアナリストとして高く評価されやすい12個の資格をスキル領域ごとに紹介します。

 

 

基本情報技術者試験

 

基本情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する国家資格です。

ITに関する基礎知識や論理的思考力が幅広く問われ、エンジニアやマーケターと共通言語で会話できる土台を作りたいデータアナリストにおすすめです。資格取得により、システムやデータベースの基本構造を理解した分析が可能となるでしょう。

 

領域	IT基礎
試験概要	ITを活用したサービスやシステムの設計・構築・運用に関する基本的知識・技能を評価する国家資格。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	7,500円（税込）
合格率	約40〜50%
受験資格	なし

 

なお、基本情報技術者試験は資格名称や通年でのCBT実施方式を維持したまま、2027年度春頃より科目A・科目Bの出題範囲の一部見直しが予定されています。

 

現行範囲での最終実施日	2027年3月末頃
新範囲の開始予定日	2027年度春頃
新試験での変更概要	資格名称や通年CBT実施は継続。科目Aの出題範囲体系および科目B出題範囲の一部変更が予定されています。 問われる知識・技能の範囲自体に変更はありません。

（参考：独立行政法人情報処理推進機構『基本情報技術者試験』）

 

【あわせて読みたい】基本情報技術者試験とは？難易度・合格率・メリットと転職への活かし方はこちら⇓

 

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

 

Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析手法やライブラリの扱い方を評価する民間資格です。

プログラミングでデータ処理を効率化したい方におすすめです。合格することで、スクレイピングや前処理、グラフ可視化の実務作業を自動化できるスキルを証明可能です。

 

領域	IT基礎
試験概要	Pythonの文法基礎やNumPy、pandas、Matplotlibなどのデータ分析用ライブラリの活用スキルを証明する試験。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	11,000円（税込） / 学割5,500円（税込）
合格率	約75〜80%
受験資格	なし

（参考：一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会『Python 3 エンジニア認定データ分析試験』）

 

【あわせて読みたい】Pythonの資格試験の難易度や種類、合格までの勉強時間など徹底解説！はこちら⇓

 

DS検定 （データサイエンティスト検定）リテラシーレベル

 

DS検定 （データサイエンティスト検定）リテラシーレベルは、データサイエンス、データエンジニアリング、ビジネスの3領域の基礎力を測る資格です。

データ分析の全容を把握したい未経験者やビジネスパーソンにおすすめです。取得により、事業課題をデータで整理し実務へ繋ぐ基本能力を証明できるでしょう。

 

領域	IT基礎
試験概要	データサイエンティストに必要な「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の基礎実務能力を評価。
試験実施時期	年数回（CBT方式）
受験料	10,000円（税込） / 学生5,000円（税込）
合格率	約40〜50%
受験資格	なし

（参考：一般社団法人データサイエンティスト協会『DS検定 リテラシーレベル』）

 

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Salesforce認定Tableauデータアナリスト

 

Salesforce認定Tableauデータアナリストは、BIツール「Tableau」でのデータ可視化や表現力を認定する世界共通資格です。

ダッシュボード構築の実務力を示したい人やマーケティング分野のアナリストにおすすめです。複雑なデータを直感的なグラフに落とし込み、意思決定を後押しする能力が身につきます。

 

領域	BI・可視化
試験概要	Tableauを使用したデータ接続・結合・可視化やダッシュボード構築、分析によるインサイト創出能力を証明。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	250米ドル（税別） ※約33,000円前後
合格率	非公開
受験資格	なし

（参考：Salesforce『Salesforce認定Tableauデータアナリスト』）

 

【あわせて読みたい】Salesforce資格の難易度は？認定資格12選と勉強方法を解説はこちら⇓

 

Microsoft認定Power BIデータアナリスト

 

Microsoft認定Power BIデータアナリストアソシエイトは、「Power BI」でデータをモデリング・可視化する技術を評価する資格です。

Office製品との親和性を活かし、社内DXを進めたい担当者におすすめです。集計プロセスの自動化やわかりやすいレポート作成により、事業部の業務改善に貢献できるはずです。

 

領域	BI・可視化
試験概要	Power BIを用いたデータのクレンジング・モデリング・可視化およびレポート運用のスキルを証明。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	20,300円（税込）
合格率	非公開
受験資格	なし

（参考：Microsoft『Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate』）

 

統計検定（2級/準1級）

統計検定は、統計学の概念やデータ解釈力を評価する全国統一試験です。

データから論理的根拠を導き出したいすべてのアナリストにおすすめです。2級や準1級の取得により、適切な分析手法を選択し、説得力のある仮説検証やレポーティングを行う力が定着します。

 

領域	統計・AI
試験概要	統計学の基本（2級：大学教養レベル）から多変量解析・確率モデル（準1級）までの知識と活用力を評価。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	2級：7,000円（税込） / 準1級：8,000円（税込）
合格率	2級：約45〜50% / 準1級：約20〜25%
受験資格	なし

（参考：一般財団法人統計質保証推進協会『統計検定』）

 

G検定

 

G検定（ジェネラリスト検定）は、AIやディープラーニングの基礎知識とビジネス活用力を問う試験です。

AI施策の企画やデータ活用を検討する担当者におすすめです。技術の可能性や倫理・法律的課題を把握し、ビジネス課題を解決するためのAI活用プロジェクトを推進できるでしょう。

 

領域	統計・AI
試験概要	ディープラーニングの基礎理論から事業活用動向、社会実装における倫理・法律課題までのリテラシーを証明。
試験実施時期	年数回（オンラインIBT方式）
受験料	13,200円（税込） / 学生5,500円（税込）
合格率	約60〜70%
受験資格	なし

（参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会『G検定』）

 

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E資格

 

E資格は、ディープラーニングの理論理解と実装能力を評価するエンジニア向け資格です。

AIモデルの構築や機械学習領域を目指すアナリストにおすすめです。最新の深層学習モデルを自力で設計・チューニングできる高度な技術力を証明できます。

 

領域	統計・AI
試験概要	数学基礎、機械学習アルゴリズムの実装力をはじめ、ディープラーニングを用いたAIモデル開発の実務能力を評価。
試験実施時期	年2回（CBT方式）
受験料	33,000円（税込） / 学生22,000円（税込）
合格率	約65〜75%
受験資格	JDLA認定プログラムの修了（過去2年以内）

（参考：一般社団法人日本ディープラーニング協会『E資格』）

 

OSS-DB技術者認定試験

 

OSS-DB技術者認定試験は、PostgreSQLをはじめとするオープンソースデータベースの設計・運用技術を測る資格です。

SQL抽出だけでなくデータベース構造の理解を深めたいデータアナリストにおすすめです。取得により、大量データの高速かつ安全な抽出・加工が可能となるでしょう。

 

領域	データエンジニアリング
試験概要	オープンソースデータベース（Silver：運用管理・SQL / Gold：大規模構築・パフォーマンス）の実務知識を証明。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	Silver / Gold 各16,500円（税込）
合格率	非公開
受験資格	なし（Gold認定にはSilver合格が必要）

（参考：特定非営利活動法人エルピーアイジャパン『OSS-DB技術者認定試験』）

 

データベーススペシャリスト

 

データベーススペシャリスト試験は、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）が実施する高度な国家資格です。

データベース管理者だけでなく、大規模データの抽出・加工基盤を構築したいデータアナリストにもおすすめです。資格を取得することで、データモデリングやクエリ最適化のプロフェッショナルとして高い評価を得られるでしょう。

 

領域	データエンジニアリング
試験概要	データベースの企画・要件定義・開発・運用・保守に関する高度な知識・技能を評価する国家資格。
試験実施時期	年1回（秋期）※CBT方式
受験料	7,500円（税込）
合格率	約15〜18%
受験資格	なし

 

なお、データベーススペシャリスト試験は2026年度（令和8年度）の実施を最後に、2027年度から新試験制度「プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）」への移行が予定されています。

 

現行試験の最終申込日	2027年2月27日まで
新試験の開始予定日	2027年度夏〜秋頃
新試験での変更概要	応用情報技術者試験および高度試験が統合され「プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）」の「データ・AI領域」へ移行。 従来のDB設計に加え、AI活用や大規模データ統合管理が強化されます。

（参考：独立行政法人情報処理推進機構『データベーススペシャリスト試験』）

 

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AWS Certified Data Engineer – Associate

 

AWS Certified Data Engineer – Associateは、AWS上でのデータパイプライン構築技術を評価するクラウド資格です。

インフラ環境からデータ基盤を扱いたいアナリストにおすすめです。データソースの統合や効率的なストレージ構築、データパイプラインの安定運用を行うスキルが身につきます。

 

領域	データエンジニアリング
試験概要	AWSサービスを活用したデータパイプラインの構築、データ変換・ロードおよびセキュリティ設計スキルを評価。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	150米ドル（税別） ※約20,000円前後
合格率	非公開
受験資格	なし

（参考：Amazon Web Services『AWS Certified Data Engineer – Associate』）

 

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Google Cloud Professional Data Engineer

 

Google Cloud Professional Data Engineerは、Google Cloud環境で大規模データ処理や機械学習基盤を構築するスキルを証明する上級資格です。

BigQueryなどを活用した高度な分析環境を作りたい人におすすめです。巨大データをリアルタイムで処理し、高度な予測分析を可能にする専門知識が身につきます。

 

領域	データエンジニアリング
試験概要	Google Cloudにおけるデータ処理システムの構築、機械学習モデルの運用、セキュリティ管理技術を証明。
試験実施時期	通年（CBT方式）
受験料	200米ドル（税別） ※約31,189円前後
合格率	非公開
受験資格	なし（実務経験3年以上推奨）

（参考：Google Cloud『Professional Data Engineer』）

 

 

 

【一目でわかる】データアナリスト資格の難易度・費用・勉強時間・比較表

 

データアナリストに関連する12の資格について、領域や合格率、必要な勉強時間、おすすめの対象者を一覧表で比較します。

自身の現在のスキルや目指すキャリアプランに合わせて、最適な資格を選びましょう。

 

資格名	合格率	必要な勉強時間	おすすめ対象者
基本情報技術者試験	約40〜50%	100〜200時間	IT基礎：IT未経験者・基本知識を固めたい人
Python 3 エンジニア認定 データ分析試験	約75〜80%	30〜50時間	IT基礎：プログラミング初学者
DS検定 （リテラシーレベル）	約40〜50%	50〜80時間	IT基礎：データ分析全般の基礎を学びたい人
Salesforce認定 Tableauデータアナリスト	非公開	50〜100時間	BI・可視：化BIツールの実践スキルを示したい人
Microsoft認定 Power BIデータアナリスト	非公開	50〜100時間	BI・可視化：社内データ可視化を進めたい人
統計検定（2級/準1級）	2級:約45〜50% 準1級:約20〜25%	2級:60〜100時間 準1級:100〜150時間	統計・AI：論理的分析力を高めたい人
G検定	約60〜70%	30〜50時間	統計・AI：AIビジネス活用に関心がある人
E資格	約65〜75%	200〜300時間	統計・AI：AIモデル開発を目指すエンジニア
OSS-DB技術者認定試験	非公開	50〜80時間	データエンジニアリング：データベース抽出力を高めたい人
データベーススペシャリスト	約15〜18%	200〜300時間	データエンジニアリング：上級DBスペシャリスト志向の人
AWS Certified Data Engineer – Associate	非公開	80〜120時間	データエンジニアリング：クラウド環境のデータ基盤構築者
Google Cloud Professional Data Engineer	非公開	100〜150時間	データエンジニアリング：大規模データ基盤のエキスパート

 

 

 

未経験から転職・高評価を目指す｜資格取得ロードマップ（3ステップ）

 

未経験からデータアナリストへの転職や年収アップを実現するためには、戦略的な学習順序が欠かせません。短期間で着実に実力を付けるための3ステップ・ロードマップを説明します。

 

 

ステップ1：基礎IT・統計知識を習得する

 

ロードマップの初期段階では、データ分析の前提となる「IT全般の知識」と「統計学の基本原則」を定着させます。この段階で目指したい代表的な資格は以下の通りです。

 

 

これらを学習することで、データの見方や専門用語、ビジネス活用の基本フレームワークが身につきます。基盤を固めることが、その後の実践的な学習をスムーズにする秘訣です。

 

ステップ2：PythonやBIツールの操作をマスターする

 

基礎知識が整った中盤は、現場で日常的に用いる「分析用ツール」や「プログラミング言語」の実務習得へ移ります。狙い目となる資格には以下が挙げられます。

 

 

SQLを活用したデータ抽出をはじめ、Pythonによる前処理、BIツールを使った可視化ができるようになると、実務のイメージを明確に持てるようになります。自分で手を動かしながら操作手順を体得することがポイントです。

 

ステップ3：分析実績となるポートフォリオを作成する

 

資格取得を通じて知識をインプットした仕上げの時期は、目に見える成果物として残す「ポートフォリオ作成」に取り組みます。

資格は知識量を証明する手段ですが、企業の採用担当者が重視するのは「実際にデータを扱える実践力」です。公開されているオープンデータなどを題材とし、以下のプロセスをまとめた分析レポートを作成してみましょう。

 

 

自身の分析プロセスをまとめたポートフォリオは、採用面接での大きな差別化要素になります。資格という客観的証明にアウトプットの成果を組み合わせることで、転職成功の可能性を大きく高められるでしょう。

 

 

 

転職市場でのデータアナリストの年収傾向と資格の評価

 

ギークリーの独自調査結果によると、データアナリスト／Web解析の平均年収は約566万円 、中央値は530万円、最高年収1000万円という結果です。

東京をはじめとする都市部では、需要に対して技術力を持つ高度なITスキルを持つビジネスパーソンが不足しているため、スキルや経験次第で年収600万円以上の提示を受けるケースも珍しくないでしょう。

 

 

 

転職市場でのデータアナリスト関連資格の評価傾向

 

未経験からデータアナリストへの転職では、関連資格があると基礎知識や学習意欲、ポテンシャルを裏付ける根拠として強く評価されやすいでしょう。特に、基本情報技術者試験やDS検定の保有が好印象を与える傾向があります。

データアナリストとしての実務経験者は、取得した資格が統計解析の深さやクラウド（AWS/Google Cloud）・AIといった特定技術への精通度を示す指標となるでしょう。

特に、「SQLによるデータ抽出力」に加えて「BIツールでの可視化実績」や「Pythonを用いた前処理スキル」といったスキルの掛け合わせが転職市場では強く求められる傾向にあります。

単に資格名称を履歴書に並べるだけでなく、「取得プロセスで得た知見をどう実務へ応用できるか」を語れるように整理することで、市場価値に見合った年収アップを実現しやすくなるでしょう。

 

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資格取得とあわせて実施したい｜実務スキルを高める3つの方法

 

データアナリストとしての実力を確かなものにするには、資格試験の勉強と並行して「実際のデータ」に触れる経験を積むことが推奨されます。実務力を効率的に鍛える3つの手法をご提案します。

 

 

Kaggleなどのコンペ参加

 

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また、世界中の参加者が公開している分析コードや解法手順を参照できる点も魅力です。上位の成績を収めることができれば、面接時におけるスキルの証明としても提示できます。

 

公開データを使った自主ポートフォリオ作成

 

政府や自治体が公開しているオープンデータ（e-Statなど）やフリーのデータセットを利用し、独自の分析プロジェクトを進めてみるのも有効です。

興味がある分野（売上予測、不動産価格、スポーツデータなど）から問いを設定し、仮説の構築から検証までを行ってみるとよいでしょう。

データの乱れを整える前処理の工程や、伝わりやすい可視化の工夫を経験することで、実務に即した課題解決能力が自然と養われます。

 

SQLの実践演習

 

データアナリストが日々の実務において最も高い頻度で使用するツールの一つが「SQL」です。データベースから狙い通りのデータを的確に抽出する技術は、実務の土台といえます。

学習サイトやクラウドサービスの無料枠などを活用し、複雑な結合（JOIN）や集計処理、ウィンドウ関数をスムーズに記述できるよう練習を重ねましょう。

クエリの実行効率まで配慮した記述ができるようになれば、実務開始後も速やかに現場へ適応できるはずです。

 

 

 

自分に合った資格を選び、データアナリストとしての第一歩を踏み出そう

 

 

データアナリストになるための必須資格は存在しませんが、資格取得を通じて得られる体系的な知識は、転職や年収アップを果たす上で非常に強力な武器となります。

まずはITや統計の基本を扱った資格から着手し、段階的にPythonやBIツール、クラウド関連の資格へと範囲を広げていく方法をおすすめします。

 

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