未経験からデータアナリストへ！特徴・年収・スキル徹底解説

データアナリストへの道：適性と成長方法を包括的に解説！

データアナリストとは、企業やクライアントが直面する様々な問題を、データの分析を通して解決策を導き出す専門職です。

この記事では、データアナリストに関心を持つ皆様へ、この仕事に最適な人物像、平均的な収入、必要とされるスキルセットなどを分かりやすくご説明します。

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データアナリストの役割：2種類のタイプを解説

コンサル型データアナリスト：役割と適性

役割

コンサル型データアナリストは、クライアントの問題解決をデータ分析を通じてサポートします。
このタイプは特にマーケティング分野で活躍し、経営判断に有用な情報を提供します。
その具体的な役割は以下の通りです。

適性

コンサル型データアナリストに向いている人は、優れたプレゼンテーション能力、綿密なリサーチ技術、データ収集・処理のスキルを有しているか、それらを習得する意欲がある方です。

職業経歴でいうと、マーケターやコンサルタントの経験がある方は、このタイプのデータアナリストに適していると言えるでしょう。

エンジニア型データアナリスト：役割と適性

役割

エンジニア型データアナリストの主な役割は、データマイニングや機械学習などの技術を駆使してビッグデータを処理し、事業に貢献することです。
例としては以下が挙げられます。

適性

IT分野での経験が豊富な方、特にプログラマーやシステムエンジニアの経験者は、エンジニア型データアナリストに適しています。

数字や統計に興味があり、それらを使って仕事をしたいと考える方、またプログラミング技術に精通している方、理系の知識が豊富な方はこの職種で非常に求められることでしょう。

データサイエンティストとの違い

[以下の部分は元の文章に記載がないため、具体的な内容は省略しますが、ここではデータサイエンティストとデータアナリストの職務やスキルセットの違いを詳しく解説することが期待されます。]

このように、データアナリストへの道は多岐にわたります。
自分に合ったタイプを見つけ、適切なスキルを身に付けることで、この興味深く、影響力のある職業分野で成功することができるでしょう。

データアナリストの２つの主要タイプとその職務内容

この記事では、データアナリストに関心を持つ方々に、適した人の特徴、平均的な年収、必要なスキルセットなどについて、わかりやすく説明します。

コンサルティング型データアナリストの役割と適性

職務内容

ユーザーが直面している問題を解決するために、データ分析を行うのが主な仕事です。
例えば、コンサルティング型データアナリストはマーケティング分野で活躍することが多く、次のような貴重な情報を提供します。

適性

優れたプレゼンテーション能力、リサーチ力、アンケートデータの集計技術を持っている人、またはそれらのスキルに精通している人は、コンサルティング型データアナリストに適していると言えます。

職業としては、マーケターやコンサルタントの経験がある人々が、このタイプのデータアナリストに適しています。

エンジニアリング型データアナリストの役割と適性

職務内容

エンジニアリング型データアナリストは、データマイニングや機械学習といったビッグデータ処理技術を駆使し、分析を通じて事業に貢献するのが役割です。

例えば、以下のような業務を担います。

これらはエンジニアリング型データアナリストの主な業務の一部です。

適性

IT分野での経験があり、深い知識を持つ人々は、エンジニアリング型データアナリストに向いています。

特に、数字を扱うことに興味があり、統計学や数学を重視する仕事を求めている人には、この職種が適しています。プログラミングに精通している人、理系の背景を持つ人は、この分野で歓迎されるでしょう。

データサイエンティストとの違い

スキルセットの違い

・データアナリスト：データの視覚化や報告に関する高度なスキルが必要。Excelの操作能力、資料作成技術、プレゼンテーション能力などが求められます。

・データサイエンティスト：分析モデルの構築に高い専門性が要求される。統計学や機械学習の理論、分散処理技術などの高度な知識が必要。機械学習やビッグデータの扱いに関するスキルも求められます。

職務内容の違い

データアナリストの年収

2022年1月から2023年5月末までの期間に、私たちの会社「ギークリー」が「データアナリスト」の求人に掲載した平均年収、また、同期間に当社のサービスを利用して「データアナリスト」への転職に成功した方々の平均年収について詳しく解説します。

求人に掲載されたデータアナリストの平均年収は約700万円

2022年1月から2023年5月末の期間で、私たちの会社の求人に掲載されたデータアナリストの平均年収は700万円前後でした。
中には年収が1000万円や1500万円を超える求人もあり、高いスキルを持っている方は、転職を通じてより高い収入を得るチャンスがあることが分かります。

データアナリストへの転職者の平均年収は約504万円

2022年10月から2023年5月末の期間において、当社のサービスを利用して内定を受けたIT人材の方々の平均決定年収は約504万円でした。
この結果は、20代の方が多く、特に下流工程に携わるエンジニア職からジョブチェンジをしてデータアナリストへの転職に成功された方々に基づくものです。

しかしながら、企業の規模によってボーナスが高額になることもあり、福利厚生の内容も異なるため、これらを考慮に入れると年収の金額は大幅に上昇する可能性があることを忘れてはいけません。
データアナリストへの転職を考えている方は、年収だけでなく、ボーナスや福利厚生に関する情報もしっかりと調べ、選考を受ける企業の選択を行うことをお勧めします。

データアナリストのキャリアパスについて

この記事を通じて、データアナリストの職種に関する包括的な情報を提供しました。
興味を持たれた方は、この分野の専門知識やスキルを身につけ、積極的にキャリア形成を目指してみてはいかがでしょうか。きっとやりがいのある職業生活を送ることができるでしょう。

データアナリストからデータサイエンティストへの進展

データアナリストとして一定の経験を積んだ後、データサイエンティストへの進化を目指すことも可能です。
その過程では、機械学習のような技術を習得し、さらに幅広い分野に携わることが重要となります。
データアナリストとしての知識に加えて、分析の目標設定や適切な分析手法の選択、さらには分析結果をビジネスにどう応用するかという視点も求められます。

チームリーダーとしてのキャリア形成

データアナリストからマネジメント職へのキャリアパスも一つの選択肢です。
日々の業務において人間関係を築くことにも注目しつつ、コミュニケーション能力や戦略策定のスキル、さらにはチーム内外での交渉能力も磨いていきましょう。

データアナリストとしての道は未経験からでも開かれているのか？

未経験者でもデータアナリストになる道はある

ビッグデータ活用における人材不足

近年、ビッグデータをビジネスに取り入れる動きが加速しています。
これに伴い、ビッグデータを分析できる人材の需要が高まっており、その結果として専門のエンジニアが不足している状況が見受けられます。
SNSやWebサービスの盛んさに加え、AI技術の進展も、ビッグデータを扱えるデータアナリストの需要増加に一役買っています。

データアナリストの需要と将来性

分析作業の自動化の影響

売り手市場の中で、「データアナリストは将来が不安定」という意見もあります。
その主な理由は、分析領域におけるAIの利用が広がっていることです。
データ分析の効率化が求められる中、ツールの進化により、専門知識がなくても分析作業が容易になっています。

そのため、単なる分析ではなく、「分析結果をどのように活用するか」という能力がデータアナリストに求められるように変わってきました。

特化したデータアナリストの需要

結論として、データアナリストの将来性は非常に高いと考えられます。
特に、国が推進しているDX（デジタルトランスフォーメーション）の中で、データ活用が重要な要素となっているためです。
成功しているサービスや今後の成長が期待されるテクノロジー、例えば顧客データの集約、自動運転、フィンテックなどは、すべてAIやデータ活用が不可欠です。

このように、代替不可能な専門家として、データアナリストは今後も重要な役割を果たし続けると予想されています。

データアナリストへの道 – 様々な背景からの転職の可能性と方法

【多様な背景から】データアナリストへの挑戦

IT業界での経験を活かして

IT業界で働いた経験がある方は、データアナリストになるための道が比較的明るく開かれていることが多いです。
すでに身についている技術的なスキルを基盤に、データアナリストとして必要な追加のスキルを習得することに注力することで、新たなキャリアへの一歩を踏み出すことができます。

IT業界未経験者の挑戦

IT業界での経験がない方でも、年齢や背景によって異なるチャンスがあります。
特に若年層（20代など）は、データアナリストに必要なスキルや資格を身につける時間的な余裕があるため、未経験からの挑戦は非常に現実的です。

一方、30代以降では少しハードルが高くなる可能性がありますが、それまでに培ったビジネススキル、顧客対応能力、問題解決能力などは、データアナリストとしてのキャリアにおいて非常に価値のある資産となります。
このような経験は、転職時に非常に役立つ要素となるでしょう。

未経験からデータアナリストへの道筋

このセクションでは、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や必要なスキルについて解説します。

①必要な知識の習得

データアナリストとして活躍するためには、実務経験が非常に重要です。
企業の営業成績やウェブサイトのトラフィックなど、様々なデータを分析する上で必要なスキルを身につけることが重要です。
データ分析に欠かせないSQLや各種データ分析ツールなど、具体的な知識や技術を習得することが、この分野への転職において不可欠です。

独学でのスキル習得も可能？

データ分析のスキルは、独学でも十分に習得することが可能です。
インターネットや専門書籍から得られる情報は豊富で、特にPythonなどを用いたデータ分析技術に関しては、オンラインで多くのリソースが提供されています。

ただし、効率的かつ確実に学習を進めるためには、専門的なスクールや講座の利用も一つの有効な手段です。

②資格の取得

データアナリストとしての専門性を高め、キャリアを確立するためには、関連する資格の取得が有益です。
データ分析に関連する資格は、専門知識を認定するものから、特定のツールや技術に関するものまで様々あります。
これらの資格を取得することで、専門性を証明し、転職市場における競争力を高めることができます。また、資格取得の過程で得られる知識は、実際の業務においても大いに役立つでしょう。

【概観】データアナリストへの道のり：難易度別ガイド

既にIT業界にいる方

IT業界で活動している方は、データアナリストになるためのスキルの基礎を既に持っている可能性が高いです。すでに備わっているスキルに加え、不足している分野を補完することで、スムーズにデータアナリストのキャリアへと進むことができます。

IT業界未経験の方

IT業界未経験の方にとっては、年齢によって状況が異なります。20代など比較的若い年齢層であれば、データアナリストに必要なスキルや資格を身につける前提で、未経験でも十分に転職を目指せます。

30代以上になると、20代の方々に比べて挑戦は少々厳しくなることは否めません。
しかし、これまでのビジネス経験に顧客対応や営業の経験がある場合、それらはデータアナリストにとっても大きな強みになり得ます。

これまでの経験を活かすことで、転職時には大いに役立つでしょう。

データアナリストへの転職：初心者向けガイド

このセクションでは、データアナリストへの転職を目指す方に必要な知識や資格について詳しく説明します。

①必要な知識の習得

データアナリストを目指すには、実務経験が非常に重要です。例えば、企業の売上データやウェブサイトのトラフィックなど、多岐にわたるデータを分析するためのスキルが求められます。このため、SQLやデータ分析ツールなどの使い方を身につけ、実際のデータ分析経験を積むことが、データアナリストとしての転職には欠かせません。

独学での学習は可能？

データ分析のスキルは独学で学ぶことも可能です。
インターネットや書籍を利用することで、豊富な情報を得ることができます。
特に、Pythonを使った分析技術については、インターネット上で多くのリソースがあります。

ただし、より効果的かつ確実な学習を目指す場合は、専門のスクールや講座の利用がおすすめです。

②関連する資格の取得

統計検定

データアナリストに求められる統計知識や実践力を測る試験です。
レベルは4級から1級まであり、特に2級を取得することで、データアナリストに必要な統計学の基礎知識は充分と言えるでしょう。

情報処理技術者試験

データアナリストに限らず、IT分野で働く方にとっては、基本となる資格です。ネットワーク、セキュリティ、データベース、プロジェクト管理など、ITの幅広い基礎知識が問われます。IT分野未経験の方でデータアナリストを目指す場合、この資格を取得することで、ITに関する不安を解消できるでしょう。

ORACLE MASTER

Oracle Databaseを扱う技術力を認定する資格で、グローバルに高いシェアを誇るデータ製品です。この資格は4つのレベルに分かれており、Oracle Databaseの基礎知識や管理・運用能力、そしてSQLの知識が身についていることを証明します。

G検定・E資格

日本ディープラーニング協会が認定するAI領域の知識や実践力を証明する資格です。

③初心者から始めやすい職種を選ぶ

データアナリストになるためには、基本的なIT知識が必須です。
さらに、統計学、データベース、プログラミング言語、分析ツールの知識やスキルが求められます。
特に未経験からスタートする方にとっては、これらの知識やスキルが極めて重要です。

データ分析に関する知識や経験を積むために、データベース系エンジニアや他のエンジニアリングの職種での経験が有益です。
特にプログラミングやデータベースの扱いに慣れることで、データアナリストへの転職をより有利に進めることができます。

④転職エージェントの活用

データアナリストへの転職を考えている方々には、特にIT業界に精通した転職エージェントの利用がお勧めです。そこでは、ただの転職サポートだけでなく、データアナリストとしてのキャリア形成の助言も受けられます。

例えば、データアナリストを目指す道の途中でデータベース系エンジニアへの転職を考えている方には、その道へのガイダンスや求人情報の提供もしてくれるのです。
アドバイスだけでなく、実際に適合する職場を紹介してくれるのが大きな魅力です。

データアナリストを目指すうえで身につけておくべきスキル

基礎となる数学と統計学の知識

データを解析するうえで中心となる知識は何と言っても「統計学」です。統計学を深く理解するためには、確率や統計学、微分積分、線形代数などの数学的知識が不可欠です。

顧客分析やターゲティングはもちろん、データの集計、視覚化、検定手法、サンプル抽出方法の判定など、多岐にわたる技術も統計学の学びを通じて身につけることができます。

不可欠なデータベースの知識

データアナリストにとって欠かせないのがデータベースの深い理解です。
なぜなら、データアナリストの主要な役割は「データベースに蓄積された大量のデータから必要なデータを抽出し、それを分析すること」にあるからです。

データアナリストを志望するなら、これらの知識や技術は必須と言えます。

重要なロジカルシンキング

「ロジカルシンキング」、つまり論理的思考力は、データアナリストにとって非常に重要なスキルです。
データ分析の目的は問題解決にあるため、物事を論理的に捉え、分析する力は不可欠です。

プログラミング能力の重要性

データアナリストとして活躍するには、プログラマーのようにコーディングに従事することが中心ではないかもしれませんが、プログラミング知識は非常に重要です。
特に、統計解析や機械学習、深層学習などの分野でよく使われるPythonやRなどの言語の習得は必須です。
これらのスキルはデータを扱い、分析する上で大きな役割を果たします。

分析ツールに関する知識

データ分析においては、データの抽出と視覚化が極めて重要です。この点で、Webスクレイピングツールのようなツールの知識が有益となります。
これらのツールは、Webサイトからデータを容易に抽出する手段を提供し、PythonやRubyなどのプログラミング言語を使用することなく、直感的に操作が可能です。

データの視覚化には、Tableau（タブロー）のようなBIツールが有効です。
これらは、データをグラフやチャート、マップとして視覚的に表現することを可能にし、データビジュアライゼーションと呼ばれます。

このようなツールを駆使することで、膨大なビッグデータを効率良く分析し、理解しやすい形で情報を提供できるようになります。

転職エージェントを通じてデータアナリストへの道を探る

この記事を通じて、データアナリストの職務内容や未経験からの転職に関する情報をお伝えしました。

未経験の方でも、コンサルタントやマーケターといった職種の経験者の中には、データアナリストに向いている方が多くいらっしゃいます。
現在、データアナリストは人材不足であり、需要が高まっています。そのため、未経験だからといって転職を躊躇するのは惜しいことです。

最初のステップとして、データベース系エンジニアなどの他のエンジニア職からキャリアをスタートし、自身に足りない知識や技術を身につけてから、データアナリストへの転職を検討するのも良い選択かもしれません。