データサイエンス分野でキャリアを築きたいけれど、統計検定2級とDS検定のどちらを取得すべきか迷っていませんか？それぞれの試験は出題範囲も目的も異なるため、自分の目標に合った選択が重要です。この記事では、両資格の違いを5つの観点で徹底比較し、職種別の優先順位や効率的な学習戦略まで具体的に解説します。あなたに最適な資格選びと、最短ルートでの取得方法が見つかります。
どっちを取るべき？統計検定2級とDS検定の決定的な違いと結論
統計検定2級とDS検定の選択で迷っているなら、まず知っておくべき結論があります。
統計検定2級は統計学の理論を深く学びたい人向け、DS検定はビジネス実務で幅広くデータを活用したい人向けという明確な違いがあります。
一概にどちらが優れているわけではなく、自身の目的やキャリアプランに応じて最適な資格を選択することが重要です。
データアナリストや研究職を目指すなら統計検定2級を優先し、マーケターや事業企画職ならDS検定から始めるのが効率的です。
データサイエンティストとして本格的にキャリアを築くなら、最終的には両方の取得を目指すことをおすすめします。
「深さ」の統計検定2級と「広さ」のDS検定
統計検定2級は統計学の学術的背景を深く掘り下げる試験です。
大学基礎課程レベルの統計学を対象としており、確率分布、推定、検定、回帰分析といった数理的な内容を体系的に学びます。
試験では計算問題や数式の理解が求められ、統計学の本質を体系的に身につけることができます。。
一方、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の全体像を広くカバーする試験です。
統計学だけでなく、機械学習、データエンジニアリング、ビジネス課題解決、データ倫理まで幅広い分野が出題範囲に含まれます。
深い理論よりも、実務で必要な知識を横断的に問われるのが特徴です。
例えるなら、統計検定2級は統計学という1つの科目を深く学ぶ『専門科目』、DS検定はデータサイエンス全般の基礎を学ぶ『総合科目』と言えます。
どちらも価値がありますが、学ぶ内容の性質が根本的に異なることを理解しておきましょう。
目的別クイック診断チャート【4つの質問で判定】
自分にどちらが合っているか迷ったら、以下の4つの質問に答えてみてください。
質問1：数学や統計学の理論を深く学びたいですか？
YES → 統計検定2級がおすすめ / NO → 次の問題へ
質問2：データアナリストや研究職を目指していますか？
YES → 統計検定2級を優先 / NO → 次の質問へ
質問3：ビジネス現場でデータを活用する仕事をしていますか？
YES → DS検定を優先 / NO → 次の質問へ
質問4：機械学習やAI技術にも興味がありますか？
YES → DS検定を優先 / NO → 統計検定2級を優先
この診断はあくまで目安ですが、多くの場合、統計の理論を重視するかビジネス実務を重視するかで判断が分かれます。
どちらか一方を選ぶ必要はなく、将来的に両方取得することで相互補完的なスキルセットが完成します。
統計検定2級とDS検定を5つの観点で徹底比較
ここからは、統計検定2級とDS検定の具体的な違いを5つの観点から詳しく比較していきます。
試験範囲、難易度、学習時間、業界評価、資格の維持コストなど、実際に受験する上で知っておくべき情報を網羅します。
試験範囲と出題内容の違い【図解で解説】
統計検定2級の出題範囲は、大学1～2年次の統計学基礎課程をカバーしています。
具体的には以下の内容が含まれます。
- 記述統計（平均、分散、標準偏差、相関係数など）
- 確率と確率分布（二項分布、正規分布、ポアソン分布など）
- 推定（点推定、区間推定、信頼区間）
- 仮説検定（t検定、カイ二乗検定、分散分析）
- 回帰分析（単回帰、重回帰、決定係数）
- 標本調査法（無作為抽出、層別抽出など）
試験形式は35問程度の選択式問題で、計算問題や統計的推論を問う問題が中心です。
統計数値表が問題冊子に付属しており、正規分布表やt分布表を参照しながら解答します。
一方、DS検定の出題範囲はデータサイエンスの全領域にわたります。
- データサイエンス力（統計学、機械学習の基礎知識）
- データエンジニアリング力（データベース、SQL、クラウド環境）
- ビジネス力（課題発見、仮説検証、施策立案）
- データ倫理とコンプライアンス（個人情報保護、AI倫理）
試験は90分で約90問の選択式となっており、1問あたりの解答時間は統計検定2級よりも短くなります。
深い計算よりも、幅広い知識の理解度を測る問題構成です。
統計検定2級は『統計学を深く理解しているか』、DS検定は『データサイエンスの実務に必要な幅広い知識があるか』を問う点が最大の違いです。
難易度と合格率のリアルな比較
統計検定2級の合格基準は、紙媒体試験で100点中70点以上、CBT試験で100点中60点以上です。
合格率は公式発表によると約40～50%で推移しており、受験者の半数近くが合格する水準です。
ただし、統計学の理論を理解し計算力が必要なため、数学に苦手意識がある人にとってはハードルが高く感じられます。
DS検定の合格基準は正答率60%以上とされており、統計検定2級と同程度の基準です。
公式な合格率は非公開ですが、出題範囲の網羅性と合格基準から、概ね60〜70%程度の合格率で推移していると一般的に考えられています。
DS検定は深い計算が少なく知識問題が中心なため、統計検定2級よりも取り組みやすいと感じる人が多いです。
難易度を比較すると、理論の深さでは統計検定2級、知識の広さではDS検定という特徴があります。
どちらが難しいかは個人の得意分野によって変わり、数学が得意なら統計検定2級、暗記や実務知識が得意ならDS検定の方が合格しやすいでしょう。
必要な学習時間と受験費用
統計検定2級の学習時間は、統計学の予備知識がある人で50～80時間、初学者で100～150時間が目安です。
理論の理解と計算練習に時間がかかるため、数学が苦手な人はさらに時間が必要になります。
受験費用は、紙媒体試験で5,000円、CBT試験で7,000円です。
公式問題集や参考書の購入も含めると、合計1万円～1.5万円程度の費用がかかります。
DS検定の学習時間は、データサイエンス関連の仕事をしている人で30～50時間、初学者で80～120時間が目安です。
範囲が広いため、各分野を浅く広く学ぶ必要があります。
受験費用は一般で11,000円、学生で5,500円となっており、統計検定2級よりやや高額です。
公式テキストや問題集を含めると、合計1.5万円～2万円程度の費用が必要です。
時間と費用を比較すると、統計検定2級は学習時間が長く費用は安め、DS検定は学習時間が短めで費用はやや高めという傾向があります。
働きながら取得を目指す場合、どちらも2～3ヶ月の学習期間を確保するのが現実的です。
業界・企業からの評価と認知度
統計検定2級は、学術機関や研究職での認知度が高い資格です。
大学や研究機関では統計学の基礎力を証明する資格として評価されており、データアナリストやバイオスタティスティシャンなどの職種で有利になります。
また、統計学の理論を重視する企業（製薬、品質管理、金融工学など）でも評価される傾向があります。
一方で、ビジネス寄りの企業では『統計検定2級だけでは実務に直結しない』と見られることもあります。
DS検定は、ビジネス領域でのデータ活用を重視する企業から高く評価されています。
データサイエンティスト協会が主催する資格であり、企業のデータサイエンス部門やコンサルティングファームでの認知度が高いです。
特にマーケティング、事業企画、DX推進などの職種では、DS検定の取得が実務知識の証明として評価されます。
転職市場では、統計検定2級は『理論的な基礎力』、DS検定は『実務的な応用力』を示す資格として差別化されています。
どちらか一方を持っているだけでも評価されますが、両方取得することで理論と実務の両面をカバーできる人材として強くアピールできます。
資格の有効期限と更新制度
統計検定2級には有効期限がなく、一度合格すれば生涯有効です。
更新手続きや維持費用も一切不要で、取得後のコストがかからない点がメリットです。
統計学の基礎理論は時代が変わっても普遍的な内容であるため、長期的に価値を持ち続けます。
DS検定も同様に有効期限なし・更新不要の資格です。
ただし、データサイエンス分野は技術の進化が速いため、資格取得後も継続的に最新の知識をキャッチアップする姿勢が求められます。
資格自体は失効しませんが、実務での価値を維持するためには自己学習が重要です。
両資格とも維持コストがかからないため、取得のハードルが低く、長期的なキャリア形成において有利な資格と言えます。
【職種・目的別】統計検定2級とDS検定どちらを優先すべきか
あなたの職種や目指すキャリアによって、優先すべき資格は変わります。
ここでは、代表的な4つのキャリアパターン別に、どちらの資格を優先すべきか具体的に解説します。
データアナリストを目指すなら統計検定2級優先
データアナリストは、データから意味のある洞察を導き出す役割を担います。
この職種では統計学の理論的な理解が不可欠で、推定や検定、回帰分析などを正確に扱えることが求められます。
統計検定2級で学ぶ内容は、データアナリストの実務に直結する知識です。
例えば、A/Bテストの結果を検定する、売上予測モデルを構築する、顧客データの相関分析を行うといった業務では、統計学の基礎が土台になります。
また、面接でも『統計検定2級を持っている』と伝えることで、統計学の基礎を体系的に学んだ証明になります。
DS検定も役立ちますが、データアナリストとしての専門性を高めるには、まず統計検定2級で理論の基礎を固めることが優先です。
参考：統計検定2級とは？難易度や必要な数学レベル、勉強法・参考書まで紹介
データサイエンティストを目指すなら両方取得が理想
データサイエンティストは、統計学・機械学習・ビジネス理解の3つを統合する高度な職種です。
統計検定2級で統計学の理論を学び、DS検定で機械学習やビジネス応用の知識を補完することで、データサイエンティストに必要なスキルセットが完成します。
実際、データサイエンティストの求人では『統計学の基礎知識』と『機械学習の実務経験』の両方が求められることが多いです。
統計検定2級とDS検定の両方を持っていることで、理論と実務の両面をカバーできる人材としてアピールできます。
取得順序としては、統計検定2級→DS検定の順が効率的です。
統計学の基礎を固めてから機械学習やビジネス応用に進むことで、知識が体系的に積み上がります。
両方取得するのに6～9ヶ月程度かかりますが、データサイエンティストとして長期的なキャリアを築くなら、投資する価値は十分にあります。
マーケター・事業企画職ならDS検定優先
マーケターや事業企画職は、データをビジネス課題の解決に活用する役割を担います。
この職種では、統計学の深い理論よりも、データの読み方やビジネスへの応用方法を理解していることが重要です。
DS検定は、ビジネス力やデータ倫理といった実務に直結する内容が含まれており、マーケターや事業企画職に最適です。
例えば、顧客セグメンテーション、施策効果の測定、KPI設定とダッシュボード構築といった業務では、DS検定で学ぶ知識が役立ちます。
統計検定2級も役立ちますが、数式や計算に時間を割くよりも、DS検定で幅広い知識を身につける方が実務では即戦力になります。
まずDS検定を取得して実務知識を固め、その後に統計学を深く学びたくなったら統計検定2級に挑戦するという順序が効率的です。
学生・第二新卒は統計検定2級から着手
学生や第二新卒など、キャリアの初期段階にある人は統計検定2級から始めることをおすすめします。
統計検定2級は大学基礎課程レベルの内容であり、学生時代に学んだ数学や統計学の知識を活かしやすいです。
また、統計学の理論を若いうちにしっかり学んでおくことで、その後のキャリアで応用が効きます。
就職活動では、統計検定2級の取得が『データ分析の基礎を学んでいる学生』として評価されます。
特に、データアナリストやデータサイエンティストを目指す場合、統計検定2級は必須レベルの資格です。
DS検定も有用ですが、実務経験がない段階では統計検定2級の方が学びやすく、基礎を固めるのに適しています。
卒業までに統計検定2級を取得し、就職後に実務経験を積みながらDS検定に挑戦するというステップが理想的です。
統計検定2級とDS検定を両方取得する効率的な学習戦略
両方の資格を取得する場合、学習の順序と方法を工夫することで効率を大幅に上げられます。
ここでは、最短ルートで両方を取得するための具体的な戦略を紹介します。
「統計検定2級→DS検定」の順番が効率的な理由
統計検定2級とDS検定を両方取得する場合、統計検定2級を先に取得する順序が効率的です。
理由は3つあります。
第一に、統計学の基礎がDS検定の土台になるからです。
DS検定にも統計学の内容が含まれていますが、統計検定2級で理論を深く学んでおくことで、DS検定の統計学分野を理解しやすくなります。
第二に、知識の積み上げが自然だからです。
統計検定2級で統計学の理論を固めてから、DS検定で機械学習やビジネス応用に進むことで、知識が体系的に積み上がります。
逆の順序だと、統計学の基礎が不十分なまま広範な内容を学ぶことになり、理解が浅くなりがちです。
第三に、モチベーションの維持がしやすいからです。
統計検定2級は計算問題が多く達成感を得やすいため、最初に取得することで学習のリズムを作れます。
その後、DS検定で幅広い知識を学ぶことで、飽きずに学習を継続できます。
学習範囲の重複を活かす具体的アプローチ
統計検定2級とDS検定には、統計学の基礎部分で学習範囲の重複があります。
この重複を活かすことで、二度手間を避けて効率的に学習できます。
重複する主な内容は以下の通りです。
- 記述統計（平均、分散、標準偏差）
- 確率分布（正規分布、二項分布）
- 推定と信頼区間
- 仮説検定の基礎
- 相関と回帰
統計検定2級でこれらを深く学んだ後、DS検定では復習として確認する程度で済みます。
具体的なアプローチとしては、以下の手順がおすすめです。
- 統計検定2級の学習中に、DS検定の範囲も意識してメモを取る
- 統計検定2級合格後、すぐにDS検定の学習を開始して知識の定着を図る
- DS検定では統計学以外の分野（機械学習、SQL、ビジネス応用）に重点を置く
- 統計学の復習は最小限にし、過去問で確認する程度にとどめる
この方法を取ることで、DS検定の学習時間を30～40%短縮できます。
統計検定2級で培った知識を土台に、機械学習やビジネス知識を上乗せするイメージで学習を進めましょう。
働きながら6ヶ月で両方取得するスケジュール例
フルタイムで働きながら両方の資格を取得する場合、6ヶ月のスケジュールが現実的です。
以下は、平日1.5時間・休日3時間の学習時間を確保できる人向けのスケジュール例です。
【1～3ヶ月目】統計検定2級の学習
- 1ヶ月目：基礎知識のインプット（参考書1周、YouTube動画視聴）
- 2ヶ月目：問題演習と弱点補強（公式問題集2周）
- 3ヶ月目：模擬試験と総仕上げ（過去問3年分を解く）
3ヶ月目の終わりに統計検定2級を受験し、合格を目指します。
参考：【3ヶ月で合格】統計検定2級の勉強方法を4ステップで解説
【4～6ヶ月目】DS検定の学習
- 4ヶ月目：DS検定の全範囲を把握（公式テキスト1周、統計学は復習程度）
- 5ヶ月目：機械学習・SQL・ビジネス分野を重点学習（問題集2周）
- 6ヶ月目：模擬試験と総仕上げ（過去問と予想問題を解く）
6ヶ月目の終わりにDS検定を受験し、合格を目指します。
このスケジュールなら、統計検定2級で学んだ知識を忘れないうちにDS検定に移行できるため、学習効率が高まります。
忙しい時期は学習時間を減らし、余裕がある時に挽回するなど、柔軟に調整することも重要です。
転職・キャリアアップでの評価はどう違う？
資格を取得する最大の目的の1つは、転職やキャリアアップに役立てることです。
ここでは、実際の求人市場や面接での評価の違いを具体的に解説します。
求人市場での扱われ方【実際の求人文言を紹介】
データ分析関連の求人では、統計検定2級とDS検定がどのように扱われているのでしょうか。
実際の求人文言を見ると、両者の評価のされ方の違いが見えてきます。
統計検定2級を評価する求人例
- 『統計学の基礎知識を有する方（統計検定2級以上歓迎）』
- 『データ分析業務において統計手法を活用できる方』
- 『研究や分析業務で統計検定2級レベルの知識を使用した経験』
統計検定2級は、統計学の理論的な基礎を証明する資格として評価されています。
特に、データアナリスト、バイオスタティスティシャン、品質管理エンジニアなどの職種で明示的に記載されることが多いです。
DS検定を評価する求人例
- 『データサイエンティスト検定（DS検定）保有者優遇』
- 『データサイエンスの基礎知識を有し、ビジネス課題の解決に活用できる方』
- 『機械学習やデータ基盤構築に関する幅広い知識を持つ方』
DS検定は、データサイエンスの実務的な幅広い知識を証明する資格として評価されています。
特に、データサイエンティスト、DX推進担当、ビジネスアナリストなどの職種で記載されることが多いです。
求人市場全体としては、どちらか一方だけを必須とする求人は少なく、『歓迎条件』として記載されることが多いです。
両方を持っていることで、理論と実務の両面をカバーできる人材として評価が高まります。
面接でのアピール効果の違い
面接では、資格を持っていることよりも、その資格で学んだ知識をどう実務に活かすかが重要です。
統計検定2級をアピールする場合は、以下のような伝え方が効果的です。
- 『統計検定2級を取得し、推定や検定の理論を体系的に学びました。実務では、A/Bテストの結果を検定して施策の効果を検証しています。』
- 『統計学の基礎を学ぶため統計検定2級を取得しました。この知識を活かして、回帰分析で売上予測モデルを構築した経験があります。』
統計検定2級は、統計学の理論を実務に応用できる力をアピールするのに適しています。
DS検定をアピールする場合は、以下のような伝え方が効果的です。
- 『DS検定を取得し、データサイエンスの全体像を理解しました。統計学だけでなく、機械学習やビジネス応用の知識も学び、実務で活かしています。』
- 『DS検定で学んだSQLやデータベースの知識を活かして、顧客データの分析基盤を構築しました。』
DS検定は、幅広い知識を統合してビジネス課題を解決できる力をアピールするのに適しています。
面接では、資格の名前を挙げるだけでなく、具体的なエピソードとセットで伝えることで説得力が増します。
資格だけでは不十分？実務経験との組み合わせ方
統計検定2級やDS検定を取得しても、資格だけでは転職やキャリアアップに直結しないことを理解しておく必要があります。
企業が評価するのは、資格の有無ではなく『資格で学んだ知識を実務で活用できるか』です。
資格を最大限に活かすためには、以下のような実務経験との組み合わせが重要です。
- 社内プロジェクトでの活用：統計検定2級で学んだ検定手法を使ってA/Bテストを設計する、DS検定で学んだ機械学習手法を使って予測モデルを構築するなど。
- ポートフォリオの作成：Kaggleやデータ分析コンペに参加し、実際のデータで分析を行った成果をGitHubやブログで公開する。
- 資格取得後の継続学習：統計検定準1級やG検定、E資格など、上位資格や関連資格にも挑戦して専門性を高める。
資格取得は「知識の証明」に過ぎません。学んだ理論を実務のデータに当てはめ、具体的な成果（意思決定や改善）に繋げてこそ、真のキャリアアップが実現します。
転職活動では、資格取得のエピソードと実務での応用事例をセットで語れるように準備しておきましょう。
統計検定2級とDS検定に関するよくある質問
ここでは、統計検定2級とDS検定に関してよく寄せられる質問に回答します。
Q. DS検定は統計検定2級の上位資格ですか？
**A:** いいえ、DS検定は統計検定2級の上位資格ではありません。
両者は主催団体も出題範囲も異なる別の資格です。
統計検定2級は統計学の理論を深く学ぶ資格、DS検定はデータサイエンス全般の幅広い知識を学ぶ資格です。
どちらが上位というわけではなく、学ぶ内容の性質が異なります。
統計検定には準1級や1級といった上位資格がありますが、DS検定は現在リテラシーレベルのみです。
Q. 数学が苦手でも取れるのはどちらですか？
**A:** 数学が苦手な人には、DS検定の方が取り組みやすいです。
統計検定2級は確率分布や推定・検定などの計算問題が多く、数学の理解が必要です。
一方、DS検定は知識問題が中心で、計算よりも概念の理解や暗記で対応できる問題が多いです。
ただし、DS検定にも統計学の内容は含まれるため、基本的な数学の知識は必要です。
数学が苦手でも、YouTube動画や参考書で基礎から学習すれば、統計検定2級も十分合格可能です。
Q. 両方持っていると年収は上がりますか？
**A:** 資格だけで年収が上がるわけではありませんが、実務経験と組み合わせることで年収アップの可能性が高まります。
統計検定2級とDS検定の両方を持っていることは、理論と実務の両面をカバーできる人材である証明になります。
特に、データアナリストやデータサイエンティストとして転職する際に、他の候補者と差別化できる要素になります。
ただし、企業が最も評価するのは資格よりも実務経験です。
資格で学んだ知識を実務で活用し、成果を出すことで年収アップにつながります。
Q. どちらも持っていない場合、まず何から始めるべき？
**A:** まず、自分の目的とキャリアプランを明確にすることから始めましょう。
データアナリストや研究職を目指すなら統計検定2級、マーケターや事業企画職を目指すならDS検定を優先します。
どちらを選ぶか迷っている場合は、統計検定2級から始めるのが無難です。
統計学の基礎を固めておくことで、その後の学習がスムーズになります。
具体的な最初のステップとしては、以下の3つがおすすめです。
- 統計検定2級の公式サイトで出題範囲を確認し、自分の現在の知識レベルを把握する
- YouTube動画や無料教材で統計学の基礎を学んでみる
- 1週間試しに勉強してみて、自分に合っているか判断する
まとめ：あなたに合った資格選びと今日からできる3ステップ
統計検定2級とDS検定は、どちらもデータ分析のキャリアにおいて価値のある資格です。
この記事で解説した内容を振り返り、あなたに最適な選択を整理しましょう。
統計検定2級を優先すべき人
- データアナリストや研究職を目指している
- 統計学の理論を深く学びたい
- 学生や第二新卒でキャリアの基礎を固めたい
DS検定を優先すべき人
- マーケターや事業企画職として働いている
- ビジネス現場でデータを活用したい
- 機械学習やAI技術にも興味がある
両方取得すべき人
- データサイエンティストとして本格的にキャリアを築きたい
- 理論と実務の両面をカバーしたい
- 長期的なキャリア形成に投資できる
迷っている場合は、統計検定2級から始めることをおすすめします。
統計学の基礎を固めておくことで、その後の学習がスムーズになります。
今日からできる3ステップ
- 出題範囲を確認する：統計検定2級の公式サイトで出題範囲を確認し、自分の知識レベルを把握する
- YouTube動画で学習を始める：無料の解説動画で統計学の基礎を学び、自分に合っているか判断する
- 学習計画を立てる：3ヶ月または6ヶ月の学習スケジュールを作成し、毎日の学習習慣をつける
資格取得はゴールではなく、データ分析のキャリアを築くスタートラインです。
統計検定2級やDS検定で学んだ知識を実務で活用し、継続的にスキルを磨いていくことが成功への鍵です。
あなたのキャリア目標に合わせて、最適な資格を選び、今日から学習を始めましょう。
コメント