マーケティング戦略や企業分析にデータを使う企業が増えていることから、機械学習やAIを使ったデータ分析ができる人材の需要は高まっています。
今後ますます必要とされることが予想され、将来性も見込めることから「データアナリスト」に転職したいという人も増えています。
この記事では、未経験で「データアナリスト」になるために必要なポイントを解説していきます。
未経験だけれど「データアナリスト」に興味を持っている人は、ぜひ参考にしてみてください。
データアナリストとは?
「データアナリスト」という言葉を聞いたことはあるけれどよく分からないという人も多いのではないでしょうか?
「データアナリスト」とは、BIツールやプログラミング技術を活用し、データのビジュアライズを行い、クライアントの課題解決のための提案を行っていく業務のことです。
データアナリストはBIエンジニアと呼ばれることもあります。
BIツールとは、簡単にデータの可視化を行うことができるツールです。ちょっとしたデータ加工を行うことができ、グラフからデータの傾向を掴むために使用します。
「データアナリスト」は、クライアントの課題解決のためにデータを読み取って提案を行う必要があります。
ですので「データアナリスト」としてのスキルだけでなく、クライアントと円滑にやり取りができるビジネスマンとしての能力も必要となってきます。
データアナリストの仕事
「データアナリスト」の主な仕事は、クライアントとやり取りを行い事業課題を整理したり、分析結果をどう活用していくのかということを考えていくことです。
BIツールやプログラミング技術の活用や、データのビジュアライズ化をもとにクライアントに提案するため、使いこなすためのスキルが同時に必要になっていきます。
また、データから発見したインサイトをクライアントに提供するためデータを正しく読み取る力も必要とします。
「データアナリスト」はクライアントとのやり取りを中心に行っていくため、機械学習モデルなどの分析モデルを構築する「データサイエンティスト」よりもビジネス寄りのポジションです。
クライアントの事業課題を整理したり、分析結果をどう活用していくのかということを考えていくため、よりビジネス力が求められる仕事になります。
未経験からデータアナリストになるのは可能?
未経験から「データアナリスト」になるのは可能です。
しかし、数字を使って提案することから数字を使った仕事に就いている人や普段よりデータ分析に慣れている人でないと難しいと言えるでしょう。
また、データを分析するための基礎知識がないと適切なグラフを描くことや深いインサイトを導出することが難しいため、ある程度転職活動を行う前に知識を身に付けておくことをおすすめします。
30代・40代の未経験でもなれる?
30代・40代で「データアナリスト」が未経験でも、これまでのビジネス経験と被る業界ならばデータアナリストになることは可能です。
例えば、ITコンサルタントやソフトウェアエンジニアの仕事が挙げられます。
また、普段よりデータ分析をしている人や数字を扱っている仕事であれば「データアナリスト」の勉強をしやすいと言えるでしょう。
30代でデータアナリストを目指したい方は、以下の記事を参考にしてみてください。
データアナリストは独学でもなれる?
データアナリストは独学でもなることができます。
データアナリストはエンジニアよりもビジネス寄りのポジションのため、ビジネスマンとしてのスキルが求められることが多いです。
統計学などのデータを分析するための基礎知識は必要ですが、独学で十分カバーできる範囲と言えます。
データアナリストの年収・給料
データアナリストの年収は、約694万円です。
日本人男性の平均年収が545万円ということを考えると、データアナリストは平均よりも年収が高い傾向にあります。
しかし、データ分析の仕事は近年自動化が進んでいることもあり、ただデータ分析ができるだけでは今後思うような年収が貰えなくなる可能性も懸念されます。
そのため、データアナリストを目指す人は、今後よりエンジニアとしての専門性や特定の業界知識を深めるための努力が求められるでしょう。
データアナリストが向いている人
「データアナリスト」はITコンサルタントが必要とするスキルと被る部分が大きいです。
例えば、ロジカルシンキングやドキュメンテーションスキル、プレゼンテーションスキルなどです。
クライアントが必要としている情報や事業課題を的確に提案する能力が必要なため、スキルだけでなく相手とのコミュニケーションを苦としない人が向いています。
同じく「データサイエンティスト」もデータを使ってクライアントに提案しますが「データアナリスト」のほうが最新の機械学習モデルや、クラウドサービスなどに対する技術的な内容への興味をあまり必要としないことが特徴です。
どちらかというとクライアントと円滑にやり取りをするための努力が必要とされます。
逆に、データアナリストの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
AIエンジニアの面接対策は、以下の記事で詳しく解説しています。
データアナリストになるために取得しておきたい資格
データアナリストは、コミュニケーション能力に長けていてもデータから的確なインサイトを読み取ってクライアントが満足する提案を行わなければいけません。
そのためには、データを分析するための基礎知識が必要とされます。
例えば「基本情報技術者試験」や「統計検定2級」の資格を取得することによって、データ分析業務が行き詰まった時に、原因の切り分けや情報の取捨選択ができるようになります。
特に、基本情報技術者試験ではデータ分析業務で必要となる知識を身につけることができるので、ぜひとも習得しておきたい資格です。
また「統計検定2級」では基本的な表やグラフの正しい解釈を行うためにも、必要な知識を身に付けることができます。
表やグラフから誤った傾向を読み取ることは、クライアントの問題解決のために絶対あってはならないことです。こちらも「データアナリスト」になるには勉強しておくのをおすすめします。
データアナリストになるためのスキル
では、データアナリストになるためにはどのようなスキルが必要なのでしょうか?
この章では、データアナリストになるためのスキルについて具体的に見ていきましょう。
データを分析するための基礎知識
データアナリストは、物事の背景を読み解くために論理的思考力と基礎知識を身に付けることが大切です。
実際に、グラフやチャートを作成して、データの傾向や関係を視覚的に表現する能力やデータ可視化ツール(例: Tableau、Power BI)の使用経験といったスキルを身に付けると良いでしょう。
数学、統計学の基礎知識
数学、統計学の基礎知識も重要です。
統計学はデータの収集、整理、分析、解釈に関する基礎的な知識になります。
統計学を学ぶことで、データの傾向やパターンを把握し、推測や予測を行うための手法に役立てることができるのでぜひ身に付けておきましょう。
ロジカルシンキング
ロジカルシンキングとは、論理的思考や分析的思考を通じて問題を解決する能力です。
データアナリストは、クライアントの課題や問題に対して分析的にアプローチする必要が求められます。
そのため、論理的思考に基づく推論のスキルがデータ分析において重要となります。
また、ロジカルシンキングは問題解決能力を養うためにも役立つのでぜひ身に付けておいて損はないでしょう。
ビジネススキル
データアナリストは、特定の業界やビジネスに関する知識も重要です。
ビジネスの背景や業界の特性、競合状況などについての知識を持つことで、データ分析の結果をビジネスに繋げることができます。
また、分析結果や洞察を他のチームメンバーや非技術者と共有する必要があることから、コミュニケーション能力を持つことも求められます。
データや分析結果をわかりやすく説明することで、円滑なコミュニケーションに繋がるのでこちらも重要なスキルとなります。
エスタイルでは未経験でも積極採用!
エスタイルでは「データアナリスト」や「データサイエンティスト」といったAIエンジニアを積極採用しています!
エスタイルのエンジニアは、未経験での入社が9割以上です。
データとは無縁の仕事から転職をして活躍しているため未経験で転職したい人の応募も大歓迎です!
どのメンバーも学習意欲が高く勉強に積極的なことから、未経験から「データアナリスト」になって成長したい人にとっては最適な環境と言えます!
まずは「データアナリスト」になるための学習が楽しそうかどうか触れてみましょう。
転職採用されるために勉強しておくことは?
未経験から転職し採用されるためには、ある程度の独学や資格を習得して学習意欲をアピールできるかが大切です。
先ほど紹介した「基本情報技術者試験」や「統計検定2級」の資格の取得や統計学を事前に勉強しておくと良いでしょう。
こういった勉強を楽しいと感じるかどうかで「データアナリスト」が向いているかどうかをある程度判別できるため、転職のミスマッチを起こさないためにも必ず触れておきましょう!
完全に0知識から始める人 | ハンバーガー統計学 |
ある程度知識がある人 | 統計学の時間 |
未経験からデータアナリストとして活躍できる環境作り
エスタイルでは未経験から一人前のデータアナリストとして活躍するための環境づくりを徹底しています!
1〜3ヶ月間の研修期間を設定し「データアナリスト」の基本的な知識やスキルを身につけることができます。
入社時のスキル・経験に合わせて研修を決めるため、人によって研修内容も期間も異なるため自分に合った学習が可能です!
また、自分自身で課題を見つけて取り組んでいくため、学習意欲が高い方であればどんどんスキルアップさせることができます。
逆に主体性がなく、やりたいことがない人であれば学習が苦痛になる可能性があるため、ミスマッチとなってしまうかもしれません。
「データアナリスト」として成長したいという人であれば、絶対に向いている環境だと言えます!
未経験からデータアナリストに転職するならエスタイルへ!
この記事では「データアナリスト」になるための必要なポイントや仕事について解説していきました。
データアナリストは、他のAIエンジニアの仕事と比較しても特にビジネス能力が問われる職種でもあります。
専門的な知識はまだないけれど、今までITコンサルタントやデータ分析を行ってきた人は活躍できる可能性が十分にあると言えます!
まずは、実際に数字や統計学に触れてみて学習が楽しいかどうかをチェックしてみましょう。
エスタイルは未経験からの「データアナリスト」の転職を大歓迎します!
皆さまからのご応募お待ちしております!
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AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。