データアナリストになるには？必要なスキルや勉強法も解説

この記事では、必要なスキルや勉強法も交え、データアナリストなる方法を解説します。

未経験からデータアナリストになる4つの方法

はじめに、未経験からデータアナリストになる方法を4つ紹介します。

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を目指すには、まずは「未経験OK」の求人を探しましょう。未経験OKの求人は、基礎的なデータ分析能力や統計知識があれば、応募可能です。簡単な仕事から少しずつこなし、業務を通じて知見も深められるので、無理なくキャリアを積むこともできます。

応募の際には、自己学習で得た知識や、データ分析に対する熱意をアピールしましょう。企業は未経験者でも学習意欲が高い人材を求めているからです。

独学でスキル習得し就業する

独学でデータアナリストに必要なスキルを身につける方法もあります。オンラインコースや参考書を利用して、PythonやRなどのプログラミング言語、そしてSQLなどのデータベース操作スキルを習得しましょう。

習得したスキルをポートフォリオにまとめれば、それを就職活動時のアピールポイントにすることもできます。

アルバイト・インターンから正社員になる

3つ目は、アルバイトやインターンから正社員を目指す方法です。アルバイトやインターンシップは、データアナリストとしてのスキルや実務経験を積むのに適しています。実際のビジネスデータを扱いながら、分析スキルや問題解決能力を養うことができるからです。

実務経験を通じて、企業内でのコミュニケーション能力やチームワークも身につけることができるため、おのずと正社員への道も開かれます。

プログラミングスクール経由で就業する

4つ目は、プログラミングスクール経由で就業する方法です。プログラミングスクールによっては、データアナリストに必要な技術的スキルを学べる講座だけでなく、就職支援サービスも提供されています。専門的なカリキュラムを受けることで、短期間で実践的なスキルを身につけることができます。

スクールで体系的な知識を得た上で、就職支援を通じて企業との関係性を築けば、未経験からでもデータアナリストとして採用されやすくなるでしょう。

未経験からでもデータアナリストになれる理由

ここでは、未経験からでもデータアナリストになれる理由を2つ紹介します。

スキルを持った人材が不足しているから

未経験からでもデータアナリストになれる理由の1つ目は、データを解析し意味ある洞察を提供できるスキルを持った人材が不足しているからです。

企業はデータ分析を通じて意思決定を行うために、データを理解し分析できる人材を求めています。この需要の高さが、未経験者でもデータアナリストを目指しやすい理由を形成しているのです。

スクールや専門学校経由で目指すのも効果的

もう1つの理由は、プログラミングスクールや専門学校が提供する実践的なカリキュラムを通じて、必要なスキルを短期間で効率良く学べるからです。

スクールや専門学校などの教育機関では、データ分析の基礎から応用までを広くカバーしています。したがって、実際のデータを用いたプロジェクト経験を通して、即戦力となるスキルを身につけることができます。また、キャリアサポートを通じて企業と接する機会も設けられるため、未経験からでもデータアナリストとしてのキャリアをスタートさせやすい環境といえるでしょう。

データアナリストに求められる5つのスキル

データアナリストは、多くのスキルが必要とされる職種です。そこで、ここからは、データアナリストに求められるスキルを5つにまとめて紹介します。

分析力

データアナリストにとって分析力は不可欠です。膨大なデータから価値ある情報を抽出し、ビジネスの意思決定を支援する洞察力が求められます。この洞察力には、データの傾向を正確に識別し、予測モデルを構築することも含まれます。

分析結果をもとに、何がビジネスに影響を与えているのかを理解し、それを利用して将来の戦略を立案する力も重要です。

論理的思考力

データアナリストは、複雑な問題を明確に理解して構造化するために、論理的思考力が欠かせません。データ分析だけでなく、課題解決のための施策考案もデータアナリストの重要な仕事です。

データ背景にある原因と結果の関係を特定し、合理的な結論を導くことが求められます。このスキルは、データを解釈し、それを基に効果的なビジネス戦略を提案する際に不可欠です。

問題解決能力

データアナリストは、その仕事の特性上、問題解決能力も求められます。データ分析では、非常に複雑な問題に直面することが多いからです。

ここでいう問題解決能力とは、ビジネス上の課題に適切なデータ分析方法を選択し、実行可能な解決策を提案する能力です。具体的な問題をデータを利用して特定し、効率的な改善戦略を導き出すことが求められます。この能力は、データを通じてビジネスの成長を促進し、競争優位性を確立するためにも必要です。

ツールを使いこなすスキル

データアナリストは、データ分析ツールを効率的に使用するスキルを持つ必要があります。具体的には、以下のツールを使いこなせると、データアナリストとして有利になります。

Webスクレイピングツールを使用すると、PythonやRubyといったプログラミング言語を使用することなく、Webサイト上のデータを手軽に抽出できます。また、TableauなどのBIツールを使用すると、膨大なデータでも手軽にグラフやマップ化が可能です。

これらのツールを使いこなすことで、データの処理・分析・結果の可視化を効率よく行うことができます。

コミュニケーション力

コミュニケーション力は、分析結果をビジネスの意思決定に活かすために必要です。

データアナリストは、分析結果をわかりやすく明確に伝え、クライアントの理解を得る必要があります。また、異なる部門やチーム間での効果的なコミュニケーションは、組織全体のデータリテラシーを高め、より良いビジネス成果を生み出すためにも重要です。

データアナリストになるロードマップ

ここでは、データアナリストになるためのロードマップを、4つのステップにまとめて紹介します。

STEP1：必要なスキルを身に付ける

データアナリストになるための最初のステップとして、基本となるスキルを習得しましょう。

データ分析に必要な統計学の基礎やプログラミング言語（特にPythonやR）、そしてデータベース操作に関する知識（SQLなど）を身に付けます。また、データの可視化技術も重要です。これらのスキルはプログラミングスクールや書籍、ワークショップを通じて学ぶことができます。

STEP2：データ分析関連の資格を取得する

スキル習得後、次のステップとしてデータ分析関連の資格を取得しましょう。資格を持っていることで、あなたの知識とスキルが認められ、信頼性が増します。ここではデータ分析のおすすめの資格を3つ紹介します。

資格名	特徴
統計検定	データアナリストに必要な統計の処理に加えて、数学的知識を利用したデータ解析技術を問う
G検定・E資格	データアナリストはAIの知識も必要とされることが多いため、資格取得により業務知識を深められる
データベーススペシャリスト試験	「データベースの構築」「データベースの運用」「テーブル定義の設計」の3つのスキルを証明する

上述した資格を取得することで、就職活動においても有利に働くことが多いので、ぜひ取得を目指しましょう。

STEP3：データアナリスト未経験者OKの求人に応募する

スキルと資格を手に入れたら、実務経験を積むためにデータアナリストとしての仕事を探し始めます。未経験者OKの求人に応募することからスタートしましょう。

小さなプロジェクトやインターンシップから始めることも一つの方法です。実践的な経験を積むことで、理論だけでは学べない貴重なスキルや知識を得ることができます。

dodaやindeedでは、未経験者OKの求人が掲載されていますので、積極的に応募しましょう。

STEP4：データアナリストの副業にチャレンジする

スキルを磨き続けるためにも、副業にチャレンジしましょう。

フリーランスのプロジェクトやオンラインでのデータ分析の仕事を引き受けることで、多様な業界やプロジェクトに触れる機会が得られます。これにより、より幅広い知識と経験を積み、キャリアの可能性を広げることができます。

レバテックには、データアナリスト向けの求人が多く掲載されていますので、ぜひ挑戦してみましょう。

データアナリストに向いている人の特徴

ここでは、データアナリストに向いている人の特徴を、3つ挙げて説明します。自分がデータアナリストに向いているかどうかの判断基準として、ぜひ参考にしてください。

数字やデータが好きな人

数字やデータが好きな人は、データアナリストに向いています。

データのパターンやトレンドを見つけることに楽しさを感じ、統計や数理モデルを使って分析を行うことにやりがいを感じる人の方が、途中で挫折する可能性が低いからです。

また、データから有益な情報を抽出し、それを基に新しい洞察を見つけることに喜びを感じる人がこの職種に向いています。

困難な問題に粘り強く向き合える人

困難な問題に粘り強く向き合える人も、データアナリストに向いています。

データアナリストは、複雑で解決が難しい問題に直面することが多い職種です。こうした問題に対して粘り強く取り組む姿勢が求められます。データの不整合や欠損値、複雑なアルゴリズムの理解など、さまざまな課題に直面しても諦めずに解決策を模索することができる人が向いています。

問題解決には創造的なアプローチも必要となるため、論理的思考とともに柔軟な思考能力も重要です。

細かい作業が好きな人

細かい作業が好きであることも、データアナリストに求められる重要な資質のひとつです。

データアナリストの仕事には細かい作業が多く含まれます。データのクリーニングや精査、細部にわたる分析結果のチェックなど、正確さが求められるタスクが日常的に発生します。細かいミスが大きな誤差を招く可能性があるため、注意深く作業を進めることが重要です。

細かい作業に対して集中力を持ち、丁寧に取り組むことができる人は、データアナリストとして成功する可能性が高いです。

データアナリストにまつわるよくある質問

最後に、データアナリストを目指す人からよく寄せられる疑問を、4つにまとめて紹介します。

データアナリストは文系でもなれるの？

文系出身者でもデータアナリストになることは可能です。

実際に、データアナリストとして活躍している人の中には、文系出身の人も多くいます。重要なのは、必要なスキルを習得する意欲と学習能力です。たとえば、統計学の基本やPythonやRなどのプログラミング言語、データベース操作の基礎を学ぶことで、文系出身でもデータアナリストへの道が開けます。

データアナリストは、プレゼンテーションやヒアリングなどのビジネス力を問われることも多いため、文系ならではの能力をアピールすることも可能です。

データアナリストは30代未経験でもなれる？

30代未経験でもデータアナリストになることは十分可能です。

年齢や経験は、大きな障壁とはなりません。たとえばオンラインコースや夜間学校で必要なスキルを学び、インターンシップやプロジェクトを通じて実務経験を積むことで、キャリアチェンジを成功させることができます。

データ分析の基礎を学び、ポートフォリオを作成して実績を提示しましょう。実際に、30代で未経験からデータアナリストとして成功した事例も多くあります。気負うことはありません。

データアナリストとデータサイエンティストの違いってなに？

データアナリストはデータを分析し、ビジネスの意思決定を支援するための洞察を提供する役割です。具体的には、売上データを分析して売上向上の戦略を提案することなどが含まれます。プレゼンやコンサルなど、クライアントと話す機会が多く、ビジネス寄りのスキルが求められます。

一方、データサイエンティストはより高度な統計手法や機械学習技術を用いて、新たな洞察を発見し、予測モデルを構築する役割です。例えば、顧客の購買パターンを予測するモデルを作成することがあります。データサイエンティストは、データアナリストよりも深い技術的知識が必要です。

次の記事では、データアナリストとデータサイエンティストの違いをわかりやすく解説しているので、よ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

更新日：2024年10月31日

データアナリストはやめとけといわれるけど本当？

「データアナリストはやめとけ」という意見があるのは事実ですが、それはこの職業の価値や将来性を否定するものではありません。

確かに、データアナリストの仕事には高いスキルが求められます。技術の進化やビジネスニーズの変化に対応するためには、新しいスキルを習得し続けることも必要でしょう。

しかしデータの重要性が増す現代において、データアナリストの役割はますます重要になっています。実際に多くの企業がデータに基づく意思決定を重視しており、データアナリストの需要は今後も高まっていくことが予想されるため、魅力的な職業です。

なお、次の記事ではデータアナリストを「やめとけ」といわれる理由やデータアナリストを目指すべき理由について解説しているので、良ければ参考にしてください。

→データアナリストはやめとけ？現在の需要からわかる将来性

まとめ

今回は、データアナリストになるにはどうすればいいのか、具体的な方法や手順をわかりやすく解説しました。

データアナリストは現在、人材が不足しているため、未経験から目指すことも可能です。独学やスクールなどで基本的な知識を身につけ、アルバイトや副業を通して経験を積むことが大切です。

データアナリストに必要とされるスキルは多岐に渡りますが、本記事で紹介した5つのスキルは特に重要です。意識的に身につけるようにしましょう。

データアナリストの需要は今後も高まっていくことが予想されます。この記事を参考に、データアナリストへの第一歩を歩んでみてください。