データサイエンス関連の資格の合格率は、資格ごとに異なりますが、公式に発表されている場合とそうでない場合があります。以下は各資格の合格率に関する情報です（分かる範囲で明示し、不明の場合は一般的な傾向を記載します）。
1. データサイエンス系の国際資格
(1) Certified Analytics Professional (CAP)
- 合格率: 約70～80%（非公式情報）
- 実務経験が求められるため、受験者のレベルが比較的高く、合格率もそれに比例して高い傾向があります。
- 学習と準備をしっかり行えば、合格の可能性が高い資格。
(2) Google Professional Data Engineer
- 合格率: 約50～60%（非公式情報）
- 実践的な知識が求められるため、経験のない受験者には難易度が高いとされています。
- 模擬試験や公式トレーニングを活用すれば、合格の可能性が上がります。
(3) Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- 合格率: 約50～60%（非公式情報）
- Azure環境に慣れているかどうかが重要で、学習時間に応じて結果が大きく変わる資格です。
(4) AWS Certified Machine Learning – Specialty
- 合格率: 約40～50%（非公式情報）
- AWSの経験が浅い受験者には難しいとされています。特に、統計や機械学習の深い知識が求められるため、十分な準備が必要です。
2. 日本国内の資格
(1) 統計検定
- 2級: 約50～60%
- 統計の基礎知識があれば比較的合格しやすい資格です。公式に発表されている合格率は年によって変動しますが、おおむね50%前後です。
- 準1級: 約30～40%
- 実務や大学レベルの統計理論が必要なため、難易度が上がります。
- 1級: 約10～15%
- かなり高度な内容であり、統計学の専門家や大学院レベルの知識が求められるため、合格率は非常に低いです。
(2) データサイエンティスト検定
- リテラシーレベル: 約70～80%（推定）
- 基礎知識を問う資格のため、しっかり学べば合格しやすいです。
- ジェネラリストレベル: 約50～60%（推定）
- 実務レベルの知識を問うため、難易度が少し高くなります。
3. プログラミング・データ分析関連資格
(1) Pythonエンジニア認定試験（データ分析試験）
- 合格率: 約60～80%
- 試験の難易度は高くなく、公式の学習教材を活用することで高確率で合格できます。
(2) Kaggle CompetitionsやNotebooks
- 合格率: 公式な合格制度はなし（スコアでランク付け）
- 初心者から上位にランクインするのは非常に難しいですが、参加するだけでもスキルアップにつながります。
合格率が公開されていない場合の参考ポイント
- 公式模擬試験のスコア
- 模擬試験での得点率が本試験の合格率と近いことが多いです。
- 例えば、GoogleやAWSの資格は模擬試験で70%を超えるスコアが取れれば本試験でも合格できる確率が高いとされています。
- 受験者のフィードバック
- オンラインコミュニティやレビューを見ると、実際の合格体験談が参考になります。
準備の際は、模擬試験や公式教材をしっかり活用し、時間をかけて取り組むことをおすすめします！