フリーランス求人を探すデータアナリストになるには？未経験でもできる？必要なスキルやなる方法を徹底解説
データアナリストになりたいと考えている方の中には、「データアナリストって何をする人なの？」、「未経験だからデータアナリストになれるのか不安」といった悩みを抱えている人もいらっしゃるのではないでしょうか。
本記事では、データアナリストとは何か、仕事内容、就職先、年収などについて詳しく紹介するとともに、未経験から転職する方法や、新卒や第二新卒での就職についても解説します。
最後に、データアナリストに必要なスキルやキャリアパス、将来性についても解説するので、データアナリストを目指す方に必要な情報を網羅的に理解できるでしょう。
目次
データアナリストとは
データアナリストは、企業や組織が保有するデータを分析し、ビジネスの意思決定を支援する専門家です。
具体的には、大量のデータから意味ある情報を抽出したり、データのパターンや傾向を分析したりすることで、経営戦略やマーケティング戦略、製品開発戦略の立案・実行をサポートする役割があります。また、データの可視化やプレゼンテーション資料作成、プレゼンテーションを行うこともあります。
近年のビッグデータやAI技術の発展により、データアナリストの需要はこれからも増していくでしょう。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストとデータサイエンティストは、データ分析を専門とする仕事ですが、それぞれ異なる役割を持っています。
データアナリストはデータから現状を把握し、意思決定をサポートすることが主な役割であり、データサイエンティストはデータから新しいビジネス価値を生み出すことが主な役割です。それぞれ確認していきましょう。
データアナリストの目的は、企業や組織が持つ大量のデータから意味ある情報を抽出したり、データのパターンや傾向を分析したりすることで、ビジネスの意思決定をサポートすることです。また、データの可視化やプレゼンテーション資料作成、プレゼンテーションを行うこともあります。
一方、データサイエンティストの目的は、ビッグデータや複雑なデータを分析し、予測モデルの開発や機械学習アルゴリズムの設計・開発に携わることです。データサイエンティストは、データ収集、データクリーニング、データの前処理、データ分析、モデルの開発、評価、運用までの一連のプロセスを担当し、新しいビジネス価値の創造に貢献します。
しかしながら、企業や業界によっては、両方の役割を担うことが求められることもあるため、就職や転職する際には、企業がどのような役割を求めているのか確認することが重要です。
データアナリストの仕事内容
データアナリストは、現在、多くの企業や組織で重要な役割を果たしている専門家の一人です。仕事内容には、「コンサル型データアナリスト」と「エンジニア型データアナリスト」があります。それぞれの役割と仕事内容について紹介していきます。
コンサル型データアナリスト
コンサル型データアナリストの仕事内容は、ビジネスにおける問題を解決するためにデータを分析し、意思決定に必要な情報を提供することです。
具体的には、顧客データやマーケティングデータ、営業データなど、ビジネスに関するあらゆるデータを収集・分析して、企業や組織に対して有益な情報を提供します。
また、プロジェクトマネージャーとして、プロジェクトの進行状況を管理し、関係者との調整を行うこともあります。
エンジニア型データアナリスト
エンジニア型データアナリストの仕事内容は、膨大なデータを扱い、データ基盤の構築や運用をすることです。
具体的には、データの収集や前処理、データベースの設計や構築、クラウド上でのデータ処理などが含まれます。そのため、データに精通しており、プログラミングスキルやシステム開発の知識も必要とされます。
また、機械学習や人工知能の分野にも精通しており、データ基盤によって収集されたデータを分析するためのモデルを開発することもあります。さらに、ビジネスのニーズを理解し、データ処理に必要な要件を把握することも求められます。
データアナリストの就職先
データアナリストの就職先は多岐にわたりますが、代表的なものを紹介していきます。
IT企業
IT企業は、ビッグデータの解析や人工知能・機械学習などの技術開発に力を入れており、それに伴ってデータアナリストの需要も高まっています。
コンサルティングファーム
コンサルティングファームは、ビジネスに関する問題を解決するために企業や組織に対して戦略的なアドバイスを提供することが主な業務です。そのため、ビジネスにおけるデータの分析や解釈が求められる場面が多く、データアナリストの専門知識やスキルが重要視されています。
メーカー
生産プロセスや製品の品質管理、マーケティング戦略の立案など、様々な分野でデータアナリストが求められています。
金融業界
例えば、銀行や証券会社、保険会社などにおいて、顧客行動の分析やリスク管理など、多岐にわたる分野でデータアナリストが活躍しています。
広告・マーケティング業界
顧客行動の分析やマーケティング効果測定、広告配信の最適化などにデータ分析を活用する広告代理店やマーケティング企業などがあります。
データアナリストになるのに向いている人・適性
データアナリストに向いている人は、数学や統計学に興味があり、膨大なデータを分析することに情熱を持って取り組める人です。
また、プログラミング言語やデータベースの知識があり、データ分析ツールや機械学習アルゴリズムなどにも精通していることが望ましいでしょう。さらに、ビジネスに対する洞察力や問題解決能力、コミュニケーション能力も必要とされます。
データアナリストは、データから価値を生み出し、ビジネスの意思決定に貢献することが求められるため、継続的な学習や自己啓発が大切です。
データアナリストの年収
データアナリストの年収は、業界や経験年数、スキルレベルによって大きく異なりますが、現代社会において重要な役割を担う職種であるため、高い年収が期待される傾向があります。
現在では、データアナリストの平均年収は685万円程度と言われており、日本の平均年収である約443万円 を上回っています。
また、データアナリストは専門性が高い職種であるため、スキルアップによって年収を上げることができます。例えば、プログラミングや機械学習などのスキルを身につけることで、年収が上がる傾向にあります。業界によっても年収は異なりますが、金融業界やIT企業・コンサルティングファームなどの高収入な業界であれば、年収1000万円以上のデータアナリストも珍しくありません。
しかし、年収だけでなく、労働環境や将来性などを考慮することが重要です。データアナリストとしての成長やキャリアアップにも注目し、適性や興味に合った企業を選びましょう。
データアナリストになるには？未経験でもできる？
データアナリストという職業に興味を持つ方の中には、未経験である場合はどうすればよいのか不安を抱える方も多いことでしょう。しかし、未経験からでもデータアナリストに転職や就職することは可能です。
ここでは、未経験者でもデータアナリストになるための具体的な方法について解説します。また、新卒や第二新卒の場合についても触れていきます。
未経験からデータアナリストに転職できる？
未経験からデータアナリストに転職することは可能です。しかし、業界や企業によって求められるスキルが異なるため、求人や転職先の要望に合わせて自分自身のスキルアップが必要になるでしょう。
転職するためには、まずはデータアナリストに求められる基礎的なスキル、例えば統計学やプログラミングが必要です。オンラインの学習プラットフォームやビジネススクールなど、さまざまな学習方法があるので、自分に合ったものを選ぶことが大切です。
また、実務経験がない場合は、個人プロジェクトなどを通じて経験を積むことも有効です。自分でデータを集め、分析し、ビジュアル化するなど、実際に手を動かしてデータ分析に取り組むことで、スキルアップに繋がります。それらを基にポートフォリオを作成することで未経験からの転職に有利になるでしょう。
新卒や第二新卒でデータアナリストになるには？
新卒と第二新卒でデータアナリストになるための方法に違いがあります。
新卒の場合
大学や専門学校で統計学やプログラミングなどの基礎的なスキルを習得することが、データアナリストになるための最も一般的な方法です。統計学やプログラミングなどの分野での学位や専門知識は、データ分析に必要なスキルを身につける上での重要な要素となります。
新卒採用では、大手企業やコンサルティングファームなどにデータアナリストの求人が多く、その求人に応募することが一般的でしょう。データアナリストに必要なスキルや知識を持っていることが求められますが、実務経験は求められないことが多いため、未経験者でもチャンスがあります。
第二新卒の場合
新卒時に習得したスキルがデータアナリストに必要なスキルと異なる場合があります。そのため、データアナリストに必要なスキルを身につけることが必要です。
データアナリストになるためのスクールに通うことが、第二新卒の方にはおすすめです。大手のIT企業や専門スクールなどで開講されているデータアナリスト養成講座を受講することで、基本的なスキルや知識を習得することができます。
また、個人プロジェクトなどで実務経験を積むことも有効です。転職エージェントを活用して、データアナリストの求人を探すこともできます。第二新卒の場合、未経験者でもポテンシャルを重視する企業が多いため、チャンスがあるでしょう。
データアナリストに必要なスキル
ここからは、データアナリストに必要なスキルについて、詳しく解説していきます。データアナリストとして活躍できるよう、ぜひ参考にしてください。
統計に関する知識
統計学の知識は、データアナリストにとって非常に重要なスキルです。データを収集し、分析するためには、適切な手法を知っている必要があります。データアナリストは、ビジネスの意思決定を支援するために、正確な情報を提供することが求められます。
そのためには、データを解釈し、ビジネス上の意思決定に役立てるために、統計学を適用することが必要不可欠です。具体的には、データ集計や可視化の技術、検定手法、サンプルの抽出方法などの手法があります。
統計学を学ぶには、オンラインのコースや書籍を利用することができますが、実践的な知識を身につけるためには、実際にデータを分析して統計学を適用して手を動かしてみることが重要と言えるでしょう。
プログラミングスキル
データアナリストになるためには、プログラミングスキルが重要です。なぜなら、データを分析するためには、プログラミング言語を使用してデータを収集し、分析する必要があるからです。
具体的に、どのような業務でプログラミングスキルが必要か説明します。例えば、データの収集や加工、クレンジング、可視化、統計解析、モデリング、機械学習の実装など、幅広い業務でプログラミングスキルが必要です。
プログラミングを学習するためには、まず基礎的なプログラミングの知識を身につけることが重要です。オンラインの無料のコースや書籍、プログラミングスクールなどの利用がおすすめです。PythonやRなどの主要なプログラミング言語を学習することも、データアナリストとしてのスキルアップに役立ちます。
データベースやSQLに関するスキル
データアナリストは、データベースからデータを抽出し、必要に応じて加工したり、分析したりするため、データベースとSQLのスキルが必要不可欠です。
データベースとは、複数のデータを整理して管理するためのシステムであり、SQLとはそのデータベースを操作するための言語です。
データアナリストになるためには、プログラミングスキルとともに、データベース・SQLスキルも重要なので、継続的な学習が必要です。
分析ツールやBIツールを扱うスキル
分析ツールやBI（Business Intelligence）ツールは、データアナリストがビジネス上の問題を解決するために必要なツールであり、使いこなすスキルが必要不可欠です。
BIツールには、「Tableau」「Power BI」などがあり、データを可視化するためにダッシュボードを作成し、共有することが可能です。ダッシュボードは、リアルタイムでデータ分析を行うことができ、ビジネス上の意思決定に役立ちます。
データアナリストになるためには、これらの分析ツールやBIツールを適切に使用するためのスキルを習得することが必要です。
ロジカルシンキング（論理的思考力）
データアナリストは、データを正確に分析するために、ロジカルシンキングのスキルが必要です。ロジカルシンキングとは、問題を正確に分析し、論理的に結論を導き出す能力を指します。
データアナリストは、ビジネス上の問題を解決するためにデータ分析を行うため、ロジカルシンキングによってデータを正確に分析し、ビジネス上の問題を解決することが求められます。ロジカルシンキングをトレーニングするには、問題解決や論理的思考を促すことのできるパズルや問題集に取り組むことが有効と言えるでしょう。
データアナリストになるために！勉強法
データアナリストになるためには、さまざまな知識やスキルが必要です。ここからは、書籍で勉強する方法、スクールや講座を受講する方法、資格を取得する方法の３つについて、それぞれ詳しく解説していきます。
これらの勉強法を組み合わせることで、実践的なデータ分析のスキルを身につけることができます。また、データアナリストの仕事に必要な実務経験を積むことも重要ですので、業界のトレンドを追いながら積極的に取り組みましょう。
書籍で勉強する
書籍で勉強することのメリットは、手軽さと費用の低さから気軽に始められること、また学ぶペースを自分で調整できることや、自分の興味のある分野に特化して学べることが挙げられます。しかしながら、デメリットとしては、実践的なスキルや経験を身につけることが難しい場合があること、また疑問点をすぐに解消できないため自己解決力が必要になることがあります。
ただし、書籍を活用することで基礎知識を学ぶことができるため、スクールや講座、資格取得に向けた基盤作りに役立つことが期待できます。
以下に紹介する書籍はデータアナリストを目指すうえで基本的な書籍となっています。あわせて参考にしてみてください。
Rによるやさしい統計学
【Rによるやさしい統計学】（著者・山田剛史、杉澤武俊、村井潤一郎）は、統計解析に特化したプログラミング言語であるR言語についての入門書となっています。データアナリストとしてすでに統計学を学んでいる人にとっても、この書籍を読みR言語を用いた統計を体験することができます。また、データの活用方法などについても学ぶことができ、R言語を学びたい人やR言語を用いた統計法を学びたい人にとっては、とてもわかりやすい書籍です。
データサイエンティスト養成読本
【データサイエンティスト養成読本】～ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく！～（著者・佐藤洋行、原田博植他）はビッグデータ時代の到来により多くの人がデータサイエンティストを目指す中、必要な基礎的な知識、基本的な分析方法などがわかりやすく解説された書籍です。前述した通りデータサイエンティストは大量のデータから必要な情報を選定し、引き出すことが主な仕事ですがデータの分析もおこないます。ビジネス時にデータサイエンティストによる必要なデータ分析や、統計解析向けのR言語を使用した分析方法も学べる1冊となっています。
スクール・講座を受講する
スクールや講座を受講することのメリットは、質の高い教育を受けることができる点や、専門家から直接アドバイスや指導を受けられる点があります。また、グループ学習や実践的な演習・プロジェクトを通じて、実践力を身につけることもできます。
しかし、費用が高い傾向にある点がデメリットとして挙げられます。また、定められたカリキュラムに従うため自分のペースで進められない場合があり、通学や講義に参加することが難しい人もいます。そんな方には、オンライン上で受講できるスクールや講座があるため、そちらを選択することをおすすめします。
スクールや講座は、しっかりと学びたい人や実践的なスキルを身につけたい人にとって、おすすめの選択肢となるでしょう。
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資格を取得する
資格取得のメリットは、専門知識や技術力を証明できることです。資格を取得することで、自分自身のスキルアップや、就職や昇進に有利になる可能性があります。
しかし、デメリットとしては、費用や勉強にかかる時間が多いことが挙げられます。また、資格は種類によって役立ち方が異なるため、自分自身の目指すキャリアの方向性に合わせて選択することが大切です。
そのため、自分自身のやりたいことや目指すキャリアの方向性を明確にすることが重要です。また、取得する資格について調べ、その資格が自分にとって本当に必要かどうかを慎重に検討することが大切です。
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データアナリストに役立つ資格、スキルアップと勉強方法を徹底解説
データアナリストのキャリアパス
データアナリストとしてのスキルや知識を磨いた結果、マネジメントの立場へ進むことも、フリーランスの立場で活躍することも可能です。本章では、データアナリストのキャリアパスについて、詳しく解説していきます。
マネジメントの立場へ
データアナリストとしてスキルや経験を積んだ後、マネジメントの立場に進むことも選択肢の1つです。マネジメントでは、データ分析に関する知識や技術力を持ちながら、チームを率いてビジネス戦略に沿ったデータ活用をリードすることが求められます。
しかし、マネジメントにはコミュニケーション能力やリーダーシップスキルが必要となるため、自己啓発や経験値の積み上げが欠かせません。また、チームマネジメントだけでなく、クライアントや上司との折衝も重要になります。
マネジメントに興味がある場合は、プロジェクトリーダーやマネージャー補佐などのポジションからスタートすることをおすすめします。そこで、リーダーシップやコミュニケーションスキルを磨き、自分自身の成長に繋げましょう。
フリーランスの立場へ
フリーランスとして働く場合、自分自身で集客や営業活動を行う必要があるため、ビジネススキルが必要不可欠です。また、仕事の安定性が会社員に比べると低いため、収入が不安定になる可能性があります。
一方、自分のスキルを生かした案件を選択できるため、自身の興味があることや得意とする分野で働くことが可能です。案件ごとに報酬を得るスタイルになり、会社員時代よりも年収が上がったというケースも少なくはありません。スキルや経験さえあれば、会社員時代よりも自由度が高く、働き方への満足度も上がりやすいでしょう。
データアナリストがフリーランスとして働くかどうかを決める際には、自分自身の目標や価値観、スキルレベルを考慮し、リスクとリターンをバランス良く判断することが重要です。したがって、データアナリストがフリーランスとして働くかどうかは、個人のライフスタイルやキャリア目標に合わせて慎重に考慮すべきでしょう。
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データアナリストの将来性
データアナリストの将来性は非常に高く、あらゆる分野でデータ分析技術の重要性が高まっています。特に、人工知能や機械学習の進展によって、ますます多様化するデータの解析ニーズに応えることが求められるでしょう。そのため、データアナリストのスキルは今後も重要視され、高い需要が継続すると予想されます。
しかし、急速に変化する技術に対応するために、データアナリストは常に最新の知識とスキルを習得することが必要です。データアナリストに興味がある場合は、現在の需要の高さに加えて、将来的にも需要が続くことを見据え、必要な知識とスキルを習得することをおすすめします。
データアナリストには、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力やビジネス理解など、幅広いスキルが求められるため、それらの習得にも力を入れることが重要です。
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