未経験からデータアナリストになる5つの方法!向いてる人と必要スキル

この記事では、未経験からデータアナリストになる方法をわかりやすく解説します。

未経験でもデータアナリストになれる?
未経験からデータアナリストに就職するには何から始めればいい?

未経験からデータアナリストを目指す人は、何から始めればよいか不安ですよね。そもそもデータアナリストがどのような仕事なのかいまいち想像できない…という人もいるはず。

データアナリストは「データ分析」をし「課題を解決のための計画と立案をする」職業です。

本記事では、未経験からデータアナリストになる方法を、わかりやすく解説します。データアナリストに必要なスキルや向いている人の特徴も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

この記事の要約
  • 未経験からでもデータアナリストになるのは可能
  • 年齢が増すにつれ難易度は増す
  • 不安な人は副業で実務経験を積んだ後の就業がおすすめ
目次

未経験からでもデータアナリストになるのは可能

未経験からでもデータアナリストになるのは可能

未経験からでも、データアナリストに転身することは可能です。

ここからは、未経験からデータアナリストになるために重要な心構えを3つ紹介します。

年齢が増すにつれ難易度は増す

一般的には、年齢が高くなるにつれてデータアナリストに転職する難易度は増します。しかし、未経験からデータアナリストに転身するにあたって、年齢制限はありません。

とくに未経験からデータアナリストに転身する場合、企業から採用されやすい年齢は20代・30代前半までです。年齢が若いほどポテンシャル採用が見込まれ、企業側は自社で長く働いてくれることを期待しています。

一方で過去にITコンサルタントやマーケティングなど携わった経験があれば、40代未経験でも転職は狙える見込みはあります。しかし未経験の高齢者がデータアナリストへ転職をするとなると、経験不足と判断され、面接が通りにくいでしょう。

データアナリストとして転身を目指すなら、キャリアチェンジは早いほどおすすめです。

副業で実務経験を積んだ後の就業が吉

未経験からデータアナリストに転向を目指す場合、副業でまず実務経験を積むことをおすすめします。とくに30代後半の人でポテンシャル採用が難しい場合は、副業で実績を重ねることが有効です。

過去に統計学などを活用していたコンサルタントやマーケター職であった場合、未経験であっても採用される場合があります。しかし、データ分析に携わる仕事をしていなかった人が、データアナリストになることは難しいでしょう。

せめてBIツールなど、分析ツールに触れた経験は欲しいところです。BIツールはAIや機械学習の知識がなくとも、大量の情報をリアルタイムで処理でき、グラフなどを作成できます。

まずは副業などでデータ分析の実績を積んでから、データアナリストに転身することがおすすめです。

挫折しないか不安な人はスクールもおすすめ

未経験からデータアナリストになるための独学を始めても、勉強の最中に挫折してしまえば、学習にかけた時間時間が無駄になってしまいます。「データ分析ってやっぱり難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

そこで、おすすめしたいのがプログラミングスクールの受講です。

プログラミングスクールでは、データベースを管理するためのプログラミングスキルや、データベースの基礎を学ぶことが可能です。分析したデータを活用するだけでなく、データベース開発まで習得できれば、データアナリストとして大きなキャリアアップが見込めます。

なお、数あるスクールのなかでも挫折なくデータアナリストを目指すなら「侍エンジニア」がおすすめです。

月分割4,098円から学べる侍エンジニアでは、現役エンジニアと学習コーチが2名体制で学習をサポートしてくれるため、途中で挫折する心配はありません。「受講生の学習完了率98%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境で学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアでは最大80%OFFで受講可能な「給付金コース」を提供中。金銭面での支援を受けつつ、理想のキャリア実現に向けたスキルの習得から、転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1:転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してデータアナリストへの就業が実現できますよ。

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未経験からデータアナリストになる5つの方法

未経験からデータアナリストになる5つの方法

未経験からデータアナリストになるための具体的な方法を5つにまとめて紹介します。

未経験OKの求人に応募する

未経験からデータアナリストになるための方法として、まず未経験OKの求人に応募することが有効です。

転職エージェントサービス「求人ボックス」には、未経験歓迎のデータアナリスト求人が85件あります。(2024年5月現在)

未経験歓迎の求人に応募し、社内研修と実務経験を経て、一人前のデータアナリストを目指しましょう。

独学でスキルを習得する

未経験からデータアナリストになるために、独学で必要な知識を身につけることも有効です。

下記にデータサイエンス初心者におすすめの学習ツールを、表にまとめて紹介します。

  • 動画
  • 本/書籍
学習ツールメリットデメリットこんな人におすすめ
動画・いつでも勉強できる
・無料の動画サイトで視聴可能
・無料である場合専門性が低い
・問題集がないため実力が分からない
入門として手軽に学びたい人
本/書籍・データ分析を体系的に学べる
・インターネットが繋がらなくても学習可能
・情報が古い可能性がある
・質問できる発信者がいない
問題集も含め自身のスキルを確認したい人

資格取得を視野に入れる方は、「統計検定」の書籍を選びましょう。データアナリストに必要な統計学・データサイエンスを学べて、試験のための問題集もあります。

統計検定には1~4級とレベルがあり、データアナリストに求められるクラスは2級です。

なお、いちから統計学を学びたい人は次の書籍がおすすめです。

インターンシップに参加する

多くの学生はデータアナリスト未経験の状態ではないでしょうか。現在学生の人は、インターンシップの活用がおすすめです。

有名な学生向けインターンシップ求人サイトには「Infra」などがあります。

主に企業が東京・大阪へ集中していますが、地方の学生向けにリモートワークも紹介しています。勤務形態も週2~4日などと選択可能で、短期・長期問わず働くことが可能です。

インターンシップで経験を積み、そこから企業に就職してデータアナリストを目指す道もあります。

転職エージェントサービスを利用する

現在社会人で未経験からデータアナリストを目指す人は、エージェントサービスの利用もおすすめです。ここでは、有名な3つのエージェントサービスを紹介します。

マイナビITエージェント

掲載求人数5万8,000件以上
求人募集地域全国
実務経験の有無実務経験不問・未経験可(※20代向け)
対応職種データ分析、ITエンジニア、Webデザイナー

マイナビITエージェントは、さまざまな業種の案件を掲載している求人サイトです。厚⽣労働省委託事業による「職業紹介優良事業者認定制度」において、「職業紹介優良事業者」事業者認定を取得しています。

年収交渉や入社後のフォローまで対応しており、主に20代や第二新卒に好評です。

リクルートエージェント

求人数1万4,000件以上
求人募集地域全国
実務経験の有無即戦力を求めるため実務経験を重視
対応職種企画・マーケティング、ITエンジニア、営業販売

リクルートエージェントは、リクルート社が運営する転職エージェントサービスです。

オンラインだけでなく、電話での相談も実施しています。面接対策や書類添削、条件交渉も可能で、希望に沿った求人を紹介してくれます。

doda

doda
出典:doda
求人数2万8,000件以上
求人募集地域日本全国・海外
実務経験の有無実務経験不問
対応職種ITエンジニア、コンサルタント、クリエイター

dodaは、パーソルキャリア株式会社による転職エージェントサービスです。

求人数も多く、IT企業やベンチャー企業の求人に強い傾向があります。履歴書のテンプレートを配布しており、133職種に合わせた職務経歴書のサンプルもあります。

現在、他の職務に従事している方は、転職エージェントを活用してみましょう。

プログラミングスクール経由で転職する

未経験からデータアナリストを目指す人におすすめの方法は、プログラミングスクール経由での転職です。

プログラミングスクールでは、データ分析に必要なデータベース管理やプログラミングを学べます。未経験からでもデータアナリストとして活躍できる企業やIT関連企業への転職サポートを行うスクールも多いです。

なお、データアナリストへの転職を見据えて学習したい人は、侍エンジニアの「データサイエンスコース」がおすすめです。データ取得や予測モデルの構築など、本格的なデータ分析を学ぶことが可能です。

下記で詳しく解説しているため、詳細はこちらをご覧ください。

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データアナリストへの適性がある未経験者の特徴3つ

データアナリストへの適性がある未経験者の特徴3つ

ここからは、未経験でもデータアナリストに転身できる適性がある人の特徴を3つ紹介します。

論理的思考力を持っている人

データアナリストには論理的思考力が必須です。「なぜこのデータが必要なのか?」「データをどのように活用すればいいのか?」など論理的思考を用いてデータを扱うためです。

データアナリストは、単純にデータを分析するのではなく、目的と結果を意識し、分析を行います。MECEや3C・4Pなどのビジネスフレームワークを使い、論理的思考に沿って課題解決に挑む必要があります。

高い論理的思考力を持ち、正確にデータ分析ができ、課題解決のための提案ができる人は未経験からでもデータアナリストに転身できるチャンスがあるでしょう。

問題解決能力がある人

問題解決能力が高い人は、データアナリストに向いています。

問題解決の前に「何が問題なのか?」課題を発見する能力も必要です。問題の発生要因を特定し、解決のためにデータを用いるのがデータアナリストの仕事です。

データ分析が未経験であっても、今までさまざまなプロジェクトに携わり、トラブルを解決に導いてきた人材は、データアナリストの適性があるといえるでしょう。

コミュニケーション能力がある人

コミュニケーション能力が高い人は、未経験だとしてもデータアナリストとして重宝されるでしょう。

プロジェクトメンバーやクライアントの中には、統計学やプログラミングについて詳しくない人もいます。データアナリストは、分析結果や今後の課題を周囲に分かりやすくプレゼンテーションしなければなりません。

また、プロジェクトを進めていく上でチームメンバーとのコミュニケーションは必須です。クライアントのニーズを正確に把握し、信頼関係を築くためにも丁寧なコミュニケーションは欠かせません。

これらの点から、コミュニケーション能力がある人はデータアナリストに向いているといえるでしょう。

ここまで記事を読んで「自分はデータアナリストは未経験な上に適性もないのでは?」と不安に感じる人もいるのではないでしょうか。データアナリスト以外にも、データ分析に携わるエンジニアやプログラマーなどの職など、IT職は多岐にわたります。

とはいえ、他のIT職種を検討するにあたり、どれを選べばいいかわからない人もいるでしょう。そんな人は弊社の「ITキャリア診断」をお試しください。

かかる時間はたった1分。5つの質問に答えるだけで、上画像のような自分にあう職種を診断してもらえます。

自分にあう職種があいまいな人は、ぜひ一度お試しください。

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未経験からデータアナリストになるためのFAQ

ここからは未経験データアナリストになるためのよくある質問に回答します。

  • データアナリストの将来性はある?
  • データアナリストに必要な知識やスキルは何?
  • データアナリストとしての主なキャリアパス例を教えて
  • 30代・40代からでもなれるのか?
  • データアナリストに資格は必要なのか?

データアナリストの将来性はある?

データアナリストの将来性は非常に高いです。現在、データ分析技術がビジネスのみならず、教育や医療など数多くの分野で求められています。

しかしデータを活用するにあたって、高度なデータ解析スキルが必要です。現場では分析したデータを収集・分析し、解決策を提示できるデータアナリストの力を必要とする声が高まっています。

また現在、IT技術者の人材不足が深刻化しています。独立行政法人情報処理推進機構によると、データ分析スキルをもつ人材が27.1%、「大幅に不足している」33.6%の企業が「やや不足している」と認識しています。

今後もデータ分析スキルは企業から高い需要が見込まれます。しかし近年の技術進化は目覚ましいものがあり、急速なテクノロジーの発展に対応するため、データアナリストには継続的な学習が必要です。

データアナリストに必要な知識やスキルは何?

データアナリストに必要な知識やスキルは何?

データアナリストになるために必要なスキルは、さまざまなものがあります。ここからは、とくに求められる4つのスキルをまとめてご紹介します。

統計学の知識

データアナリストには、統計学の知識が欠かせません。統計学とは、平均値や中央値など、統計データの基本的な見方や算出方法を割り出す学問です。

データから物事を推測し、ビジネスにおける将来性など予測を立てる能力に直結します。さらに高校数学で学ぶ確率・微分積分、行列などへの理解も必要です。

BIツールを使うスキル

データアナリストは、BIツールを使う機会が多くあります。BIツールとは、データを視覚化し、分析結果をまとめるときに使うソフトです。

グラフや表などを作成し、データを他者に分かりやすく伝えるために使用します。代表的なBIツールには、TableauPower BI等があります。

データベースの知識

データ分析を行うデータアナリストにとって、データベースの知識は必須です。

データアナリストは、情報の抽出や集計のためにデータベースを操作します。さらに、データの入力・更新・削除など情報管理も求められています。

データベースの作成には主にSQLが使われています。SQLとは、Excelのシートのようにテーブルで情報を関連付ける「リレーショナル型データベース」です。

データ管理は分析官として最低限必要なスキルであるため、データアナリストを目指す場合は、早めのSQL習得がおすすめです。

プログラミングスキル

データ分析を行うに当たって、分析モデルや抽出アルゴリズムを構築するために必要なのがプログラミングスキルです。

主にR言語とPythonが現場で使用され、R言語が特にデータ分析に特化しています。

Pythonはデータベースのみならず、コンテンツ制作や機械学習など汎用性が高いです。人工知能のライブラリに恵まれているのもPythonの特徴でしょう。

データ分析をするには、ある程度システム開発や運用していく知識が必要であり、R言語・Python、どちらか片方習得しているだけでも採用に有利になります。

これらのスキルを身につけることで、データアナリストとしての能力を高め、転職に成功する可能性を高めることができます。

データアナリストとしての主なキャリアパス例を教えて

データアナリストとしての主なキャリアパス例を教えて

未経験からデータアナリストに転身するまでの主なキャリアパス例を紹介します。

新卒からデータアナリストへ

まず、新卒やIT未経験者からデータアナリストを目指す場合です。

新卒者の場合、データサイエンス学部以外の人は1から学ぶ覚悟が必要があります。データ分析が未経験の場合、企業が新人教育に力を入れているかどうかが重要です。

異業種からの転職

異業種からの転職の場合でも、未経験からデータアナリストになることは可能です。しかし、データアナリストに必要なデータベースの知識や、統計学の習得は必須となります。

これまでエンジニアやコンサルタントとして勤務してきた人でも、より専門的なデータ分析技術が求められます。必要に応じて統計学やITスキルの習得を目指すことが必要です。

マネジメントへ昇進

無事データアナリストに転職した場合、さまざまなプロジェクト経験を経て、マネジメントの立場に昇進することもあります。ここではマネージャーに昇進した場合について解説します。

マネージャーはデータ分析を行いながら、チームを率いてプロジェクトを成功へ導きます。戦略を立てるだけでなく、チームメンバーとコミュニケーションを重ね、リーダーシップを発揮しなければなりません。

クライアントへのヒアリングや上司と折衝し、バランスを取ることも必要になります。マネジメントを専門にしたい場合は、まずリーダー補佐などを経験し、自身の成長に繋げましょう。

フリーランスのデータアナリストへ

データアナリストとして独立する場合、自分で営業活動をする必要があります。独立間際は顧客が少ないため、エージェントサービスを利用したり、企業に直接営業するなどして顧客開拓が必要になるでしょう。

また、自分ひとりで経理をこなす必要もあり、高いビジネススキルが必要となります。正社員と比べると、仕事も不安定になりやすいです。

一方、会社員時代より年収が上がったという事例もあります。自分のペースで働けるため、会社員時代よりも働き方への満足度が上がった人も多く、会社員として働くか独立するか、それぞれ一長一短といったところでしょう。

データアナリストとして独立を決める際には、個々のライフスタイルや価値観、キャリア目標に沿って、計画的に行うことがおすすめです。

30代・40代からでもなれるのか?

30代・40代の未経験者がデータアナリストに転向することは難しい傾向にあります。ここからは、30代・40代の未経験者がデータアナリストとして活躍するためのポイントを2つまとめてご紹介します。

30代未経験採用の場合

もし30代以降で未経験からデータアナリストを目指す場合、これまでの経験からデータ分析業務と共通するスキルを見つけることが必要です。データアナリストとしては未経験でも、ITコンサルタントやマーケター、エンジニアとしてデータ分析に携わっていれば、転職しやすいでしょう。

40代未経験採用の場合

40代以降向けの求人の場合、すでにデータアナリストとして経験豊富な人向けの案件が多く、管理職の募集がメインとなります。

しかし現在IT人材は不足しており、日本政府はデジタル人材育成を促すための「学び直し」を推奨しています。今後は未経験の年配のIT人材の中途採用の機会も増えてくる見込みです。

まずは教養として統計学やプログラミングの知識を身につければ、その後の転職に有利になる可能性があります。

データアナリストに資格は必要なのか?

データアナリストになるうえで取得が必須の資格はありません。しかし、未経験の人がデータ分析スキルやITスキルをアピールし、就職を有利に進めるためには、資格取得は有効です。

ここでは、未経験者がデータアナリストとして就職するときに便利な資格を紹介します。

資格名試験で問われるもの評価されるスキル
統計検定統計に関する知識、応用力
データサイエンス基礎・発展
統計やデータサイエンスといったデータ分析能力
情報処理技術者試験ネットワーク、セキュリティ、データベースの知識IT全般の知識
データベース
スペシャリスト試験
データベースの企画、開発、運用、保守の知識データベースの基礎スキル
オラクルマスターSQLとデータベースの運用知識SQLを使ったデータベース管理スキル
OSS-DB技術者
認定試験
RDBMSとSQLに関する知識RDBMSとSQLに関する知識、スキル

データアナリストを目指すなら、まず統計スキルを磨いておきたいはず。

統計学に関する資格は、「統計検定」がメジャーな資格となります。統計における知識と応用力を証明する試験であり、4級から1級まであります。

その他にも、「統計調査士」「データサイエンス基礎・発展」「データサイエンスエキスパート」などの多数の検定があり、それぞれの試験で異なった知識が必要とされます。

誰でも試験に挑めて、受験資格はとくに明記されていません。データアナリストとして働くためには、大学レベル相当の統計スキルがあると認められる、統計検定2級の取得がおすすめです。

その他にも、IT全般についての知識を証明できる「情報処理技術者試験」やデータベースの知識を証明できる「オラクルマスター」は、データアナリストを目指す上でおすすめです。

まとめ

未経験者がデータアナリストになるためには、未経験OKの求人への応募や、インターンシップの活用などの方法があります。また現在社会人の人は、転職エージェントやプログラミングスクールを通じて転職することがおすすめです。

データアナリストになるための資格はありません。しかし未経験からデータアナリストを目指すうえでは、統計学やBIツールの使用経験、プログラミングスキルが求められます。

なお、データ分析を学べるスクールをお探しの方は、弊社侍エンジニアの「データサイエンスコース」がおすすめです。オンラインで質問できる環境を整え、実際に実務をこなす講師や勉強の進み具合を相談できるコーチがマンツーマンでサポートします。

「データサイエンスコース」については以下のページで詳しく解説しているので併せてご覧ください。

公式サイトで侍エンジニアの詳細を見る

本記事の解説内容に関する補足事項

本記事はプログラミングやWebデザインなど、100種類以上の教材を制作・提供する「侍テラコヤ」、4万5,000名以上の累計指導実績を持つプログラミングスクール「侍エンジニア」を運営する株式会社SAMURAIが制作しています。

また、当メディア「侍エンジニアブログ」を運営する株式会社SAMURAIは「DX認定取得事業者」に、提供コースは「教育訓練給付制度の指定講座」に選定されており、プログラミングを中心としたITに関する正確な情報提供に努めております。

参考:SAMURAIが「DX認定取得事業者」に選定されました

記事制作の詳しい流れは「SAMURAI ENGINEER Blogのコンテンツ制作フロー」をご確認ください。

この記事の監修者

フルスタックエンジニア

金田 茂樹


音楽大学卒業後、15年間中高一貫進学校の音楽教師として勤務。40才のときからIT、WEB系の企業に勤務。livedoor(スーパーバイザー)、楽天株式会社(ディレクター)、アスキーソリューションズ(PM)などを経験。50歳の時より、専門学校でWEB・デザイン系の学科長として勤務の傍ら、副業としてフリーランス活動を開始。 2016年、株式会社SAMURAIのインストラクターを始め、その後フリーランスコースを創設。現在までに100名以上の指導を行い、未経験から活躍できるエンジニアを輩出している。また、フリーランスのノウハウを伝えるセミナーにも多数、登壇している。

この記事を書いた人

中川 大輝のアバター 中川 大輝 メディア編集長

東京都多摩市出身。前職では都内ホテルにて設備機器のメンテナンスを経験。当時から副業として行っていたWebライティングと独学でのプログラミング学習経験を活かし、「プログラミング学習の挫折をなくすためのコンテンツ作成」を心がけています。
プライベートでは双子育児に奮闘中。将来、子どもたちが侍ブログを見て、プログラミングを学びたいと思えるメディアを作ることが目標です。
今更ながら「キングダム」にドハマリ中。

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