データ分析の独学ロードマップ！注意点や活かせる仕事も紹介

データ分析を学びたいものの、何から始めればいいのかイメージが湧かない人は多いですよね。

データ分析は学習内容が多く、効率よく習得するためには正しい勉強法の実践が欠かせません。近年では学習サイトや書籍、YouTubeなど、独学で勉強する人向けのコンテンツが充実しているため、独学でも十分にデータ分析のスキルを習得できます。

本記事では、具体的な手順も交えデータ分析の独学方法をわかりやすく解説します。独学でデータ分析を学ぶメリットやデメリット、勉強時の注意点も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

なお、次の記事ではそもそもデータ分析とは何なのか、その意味を現代における重要性や手法も交え詳しく解説しているので良ければ参考にしてください。

→ データ分析とは？活用例や手法、必要なスキルもわかりやすく解説

この記事の監修者

独学でデータ分析を勉強する3つの方法

さっそく、独学でデータ分析を勉強する方法を、3つにまとめて紹介します。

独学での学習を続けるためには、自分にあった学習方法で勉強することが重要です。データ分析の学習方法についてお困りの方は、以下で解説する方法を実践しましょう。

書籍を活用する

データ分析に関する知識がまったくない方や、自分のレベルに合わせて学習したい方は書籍を活用しましょう。データ分析に関する書籍は、初心者向けの入門書から専門の内容に特化した書籍まで数多くあります。

基礎知識が備わっていない状態で学習を進めても、効率よくスキルを習得できなかったり、途中で挫折したりする恐れがあるので注意が必要です。

まずは初心者向けの入門書を活用し、データ分析の基礎知識について学んでから専門的な内容を身につけましょう。「どの入門者を読むべきか分からない」方には、まずは以下の2冊がおすすめです。

なお、下の記事では上記以外にもデータ分析やデータサイエンスが学べるおすすめ本を紹介しているので、あわせて参考にしてください。

→ 初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】

学習サイトを活用する

プログラミングスキルを身につけながらデータ分析を学びたい方は、学習サイトを活用しましょう。総務省統計局が運営する『データサイエンス・スクール』では、データ分析を行えるプログラミング言語を複数取り扱っており、実際にプログラムを書きながら学習できます。

学習サイトでは実際に自分で考えながらプログラムを書くため、実務で使えるプログラミングスキルを身に付けられる点もメリットです。学習コースも初級から上級まで用意されているため、プログラミングの知識がない方でも利用できます。

動画教材を活用する

すきま時間を活用して勉強したい方や、現役エンジニアの話を聞いて学習したい方は、動画教材を活用しましょう。YouTubeにはデータ分析に関する動画がアップロードされているため、通勤時間や業務の休憩中といったすきま時間を活用して学習できます。

また、動画によっては現役エンジニアがデータ分析について解説していたり、実際にコードを書く様子をアップロードしたりするケースもあります。現役エンジニアによる解説は、実務経験の内容が盛り込まれているため、実務で使える知識を養えるでしょう。

侍エンジニアの公式YouTubeチャンネルでは、データ分析やプログラミングに関連する多数のコンテンツを提供しています。実際にデータ分析に関する職業に転身した方のインタビューなども掲載しているので、こちらも活用しましょう。

独学でデータ分析を勉強する3つのメリット

ここからは、独学でデータ分析を勉強するメリットを、3つにまとめて紹介します。

自分のペースで学習できる

データ分析を独学で勉強する場合、自分のペースで学習できます。独学方法には動画教材や学習サイトなどさまざまな方法がありますが、自分のワークライフバランスに合わせた学習方法を選ぶことで無理のないペースで学習を継続できます。

例えば、平日の日中は仕事で時間がない社会人の場合、仕事の終わりの夜に1時間ずつ学習サイトでプログラミングを学ぶなど、本業と両立して学習することも可能です。

データ分析の学習で重要なのは、継続的な学習です。無理のないペースで学習を続けられる点はメリットといえるでしょう。

学習時間を確保しやすい

独学の場合、学習時間を確保しやすいため継続的に学習を続けられます。プログラミングスクールの場合、あらかじめ講義日程が決まっているため、仕事によっては通い続けるのが難しいケースもあります。

しかし独学の場合、すきま時間を使って勉強したり、仕事終わりの少しの時間で勉強したりと、好きなタイミングで学習可能です。平日は仕事で忙しい社会人の方や、家庭と両立しながら勉強する必要がある方は、独学でデータ分析を学んだ方が継続的に学習を続けられるでしょう。

費用を抑えられる

独学の場合、勉強にかかる費用を抑えられます。プログラミングスクールに通う場合、数十万円以上のお金がかかりますが、書籍や学習サイトを活用する場合、月に数千円の費用で学習できます。

YouTubeなどの動画サイトでプログラミングを学ぶ場合、現役エンジニアの技術や知識を無料で学べるため、費用をかけたくない方にはおすすめです。費用を抑えて、手軽にデータ分析の学習に取り組める点も独学のメリットと言えます。

独学でデータ分析を勉強する3つのデメリット

メリットに続き、ここからは独学でデータ分析を勉強するデメリットを、3つにまとめて紹介します。

スキルの習得に時間がかかる

データ分析は学習する内容が多いため、スキルの習得に時間がかかります。プログラミングスクールの場合、学習プロセスをスクール側が用意するため、効率よくデータ分析の学習が可能です。

しかし、独学の場合、学習プロセスを自分で考えて学習を進めていくため、効率よくスキルを身に付けられない恐れもあります。またデータ分析を行うための環境構築の段階からうまくいかない場合もあるため注意が必要です。

最短でデータ分析を習得したい方の場合、費用をかけてもスクールを活用した方が、効率よく学習を進められるでしょう。

疑問点でつまずきやすい

独学の場合、疑問に感じた点を質問できる相手がいないため、つまずきやすくなります。プログラミングスクールの場合、講師にいつでも質問できる環境が整っているため、疑問点が発生した際も気軽に質問し解決できます。

独学の場合、疑問点が発生した際にはネットで調べたり、参考書を読んだりして自分で解決策を見つけなければなりません。特にデータ分析の知見がない初学者の場合、疑問点が増えると、途中で挫折する可能性も高くなります。

モチベーションが維持しにくい

独学は学習時間を自分で自由に決められるため、モチベーションを維持するのが難しい傾向にあります。仕事で疲れた日は「今日は疲れたから休もう」という気持ちになり、勉強できない日もあるかもしれません。

プログラミングスクールでは、学習の日程が決められているため、継続して学習できる環境が整っています。またスクールの講師や友人など、一緒に学習し、励まし合える仲間がいる点もモチベーションを維持しやすい要因の1つです。

独学の場合、基本的に1人で学習を進めていくため、目標を達成しても達成感を味わいにくくモチベーションが下がってしまうケースもあります。

データ分析の独学ロードマップ

なかには、どうやってデータ分析を独学で勉強していけばいいのか、イメージが湧かない人もいますよね。

そこで、ここからはデータ分析の独学ロードマップを、4つのステップにまとめて紹介します。

STEP1：数理統計学の知識を学ぶ

まずはデータ分析の基本である数理統計学の知識を学びましょう。数理統計学はデータ分析の基本なので、数理統計学を理解しない状態で以降のロードマップを実践しても、効率よくスキルを身につけられません。

数理統計学の知識がない方は、まずは数理統計学の入門書を読んだり、数理統計学に関するYouTubeを見たりして、初歩的な内容を勉強しましょう。

STEP2：プログラミングの基礎を学ぶ

数理統計学の基礎を押さえたらプログラミングの基礎を学びましょう。プログラミングの基礎を学ぶ際には、データ分析によく使われるプログラミング言語を率先して学ぶことをおすすめします。

代表的なプログラミング言語としては、「R」や「Python」などが挙げられます。特にPythonはデータ分析以外にも、Webアプリケーションの開発や機械学習など、幅広いジャンルで使用できるプログラミング言語なのでおすすめです。

プログラミングの基礎は、学習サイトやYouTubeなどを活用することで、費用を抑えて学習できます。実際にコードを書きながら学習した方がスキルを習得しやすいため、積極的に活用しましょう。

STEP3：データベースの知識と操作を学ぶ

データベースの知識と操作も忘れずに学習しましょう。データ分析では大量のデータを取り扱うため、データベースの知識と操作が欠かせません。

データ分析を学習したいと思っている方の中には、データベースに関する基礎知識が備わっていない方もいるのではないでしょうか。まずはデータベースの入門書やYouTubeなどを活用して、データベースの基礎知識を身につけましょう。

データベースの基礎知識を身につけた後に、学習サイトなどで実際にコードを書いてデータベースを操作するとより理解が深まります。

STEP4：副業案件にチャレンジする

数理統計学の基礎知識、プログラミング、データベースのスキルを身につけたら副業案件にチャレンジしましょう。これまでのロードマップで基礎的な内容を学んだため、次は実際の案件に挑戦し、実務で活きるスキルを養います。

また副業案件に挑戦することで、データ分析以外に根本的なビジネススキルも学べます。ビジネススキルを身につけて今後のキャリアアップやスキルアップにつなげていきましょう。

独学でデータ分析を学ぶのにおすすめのプログラミング言語

ここからは、独学でデータ分析を学ぶのにおすすめのプログラミング言語を3つ紹介します。

なお、次の記事ではデータ分析におすすめのプログラミング言語を選ぶ際に考慮すべきポイントも交え詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

→ データ分析におすすめのプログラミング言語8選！選ぶコツも解説

Python

Pythonはシンプルな構文のため、他のプログラミング言語と比べて読みやすく、データ分析を独学で学び始めたい人におすすめの言語です。

さらにPythonはデータ分析の他、Webアプリ開発やブロックチェーン、近年話題の「ChatGPT」にも使用されるなど、汎用性の高いプログラミング言語です。Pythonを身につけることで、さまざまな分野で活躍するチャンスを増やし、エンジニアとしての市場価値を上げることも可能でしょう。

なお、次の記事では初心者の人に向け、Pythonでデータ解析する方法を詳しく解説しているのであわせて参考にしてください。 

→ Pythonでデータ解析をするには！初心者向けにすっきり解説

R

Rはデータ分析に特化したプログラミング言語です。Pythonでもデータ分析を行えましたが、Rではデータの可視化をできる、解析結果が正確であるなどの特徴があります。

データ分析以外にも、機械学習の分野でRが使用されるケースもあります。ただし、RではWebアプリケーション開発は行えません。

近年では、人工知能やビッグデータ、機械学習の技術の進化に伴ってRの需要も高まっています。今後のキャリアを考えた上でプログラミングを学びたい方は、Rの学習がおすすめです。

Rの特徴や学習方法については以下の記事で詳しく解説しているため、そちらもご覧ください。

→ R言語でできることは？Pythonとの違いや将来性も紹介

Java

Javaはデータ分析やWebアプリ開発、システム開発、Androidアプリ開発などに使用されている汎用性が高いプログラミング言語です。Windows、Mac、LinuxなどOSに関わらず実行できるため、世界中でも使用されています。

Pyrthonと比較するとコードが複雑なため、初心者が学習するには少しハードルが高いかもしれません。しかしJavaは大量のデータの処理能力に長けており、データ分析にも大いに活かせるため、多少ハードルが高くても学ぶ価値があるプログラミング言語といえます。

なお、下の記事では初心者の人に向けJavaの特徴や学習手順を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。 

→ Java初心者の入門ガイド！学習手順を4ステップでわかりやすく解説

データ分析が活かせる3つの仕事

ここからは、データ分析が活かせる仕事を、3つにまとめて紹介します。

それでは各仕事の特徴を見ていきましょう。

データアナリスト

データアナリストとは、大量のデータを収集し分析する仕事です。ユーザーデータや製品データなど、さまざまなデータを収集・分析することで、サービスの向上、経営課題の改善に役立てます。

また、データを収集・分析するだけでなく、分析結果をもとにビジネス戦略を提案するのもデータアナリストの仕事です。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、機械学習のアルゴリズム開発やビッグデータの収集・加工などを行う仕事です。

データアナリストは、データの分析やビジネス戦略の提案などが主な業務でしたが、データサイエンティストの場合、機械学習のモデル開発やアルゴリズム開発が主な業務になります。

そのため、データサイエンティストには、PythonやRなどのプログラミングスキルが求められます。

ただし、データサイエンティストとデータアナリストの業務の違いは明確に決まっておらず、実務によって業務内容が異なるケースがある点は覚えておきましょう。

なお、下の記事ではデータアナリストとデータサイエンティストの違いを詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ データアナリストとデータサイエンティストの違い！8つの観点から解説

また、次の記事ではデータサイエンティストに向いている人の特徴を、おすすめの適性診断サイトも交え詳しく解説しているのであわせて参考にしてください。

→ データサイエンティストに向いている人の特徴8つ！適性診断サイトあり

コンサルタント

コンサルタントとは、データ分析の結果から顧客に最適な解決方法を提案する仕事です。コンサルタントはデータの分析だけでなく、具体的な解決策まで提案する必要があるため、幅広い知識が求められます。

近年では、企業のDX導入やビッグデータの活用などにより、コンサルタントの需要も高まっています。大量にあるデータを有効活用することにより、ビジネスを成功させる確率を高められるため、コンサルタントは責任感のある仕事ともいえるでしょう。

データ分析を独学するときの注意点

ここからは、データ分析を独学で学ぶ際の注意点を、2つにまとめて紹介します。

最初から全て理解しようとしない

データ分析を独学で学習する際には、最初から全てを理解する必要はありません。データ分析は学習内容が多く、すべてを完璧に理解しようとするとかなりの時間が必要です。

完璧を追求すると学習時間が膨大になり、疑問点もたくさん発生するため途中で挫折する可能性が高くなります。そのため、まずはデータ分析の全体像を掴んでから徐々に理解を深めていきましょう。

インプットばかりに偏らないようにする

データ分析を独学で学ぶ際には、インプットばかりに偏らないようにしましょう。特にデータ分析の知識がない方の場合、参考書やYouTubeでの学習時間が長くなってしまい、アウトプットの時間が少なくなるケースがあります。

データ分析を身につけるためには、学習した内容のアウトプットが重要です。そのため、データ分析の基礎知識やプログラミングスキルなどを身に付けたら、積極的に副業案件などをこなし、実務経験を積みましょう。

挫折なくデータ分析スキルの習得を目指すなら

「途中で挫折したらどうしよう」と心配な方は、プログラミングスクールを活用するのも1つの手段です。

弊社が行った調査では以下の理由から、87.5%が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

独学ではモチベーションを維持しにくい、疑問でつまづきやすいなどのデメリットがありました。しかし、プログラミングスクールの場合、疑問点を現役のエンジニアに質問しやすい、効率よくスキルを取得できるなどのメリットがあります。

実際に弊社が実施した調査では、以下の理由から61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

プログラミングスクール卒業生にスクールを活用した理由を聞いたところ、「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記の回答からプログラミングスクールの方が、挫折しづらい環境の中でスキルを身に付けられることがわかります。

プログラミングスクールでプログラミングを学びたい方は、ぜひ「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」を活用してはいかがでしょうか。侍エンジニアでは、受講生一人ひとりに合わせたカリキュラムを作成するため、無理なくプログラミングスキルを習得できます。

気になる方は、以下のリンクより無料カウンセリングを受けてみましょう。

無料カウンセリングはこちらから

まとめ

データ分析は学習内容が多いため、習得するまでに時間がかかりますが、勉強方法によっては独学でも習得できます。

独学の場合、データ分析を習得するのにかかる費用を抑えられる、自分のペースで学習できるなどのメリットがあるためおすすめです。データ分析の独学での勉強方法が分からない人は、以下のロードマップを実践しましょう。

上記をもとに、まずは勉強に着手するところから始めましょう。