「データアナリストになりたい！」未経験でデータアナリストを目指す際の、3つのポイント

データアナリストの主な仕事内容

データアナリストとは、データの分析や調査を行う専門家のことを指します。

多くの企業がビッグデータの活用に注目し始める中、データの分析・調査に関する高度な知識を持つ人材が強く求められるようになっています。

企業が抱える何らかの課題に対して、その原因がどこありどうすれば解決できるかといった仮説を立て、膨大なデータを分析した結果から解決策を導き出すのが、データアナリストの仕事の大枠です。

データアナリストになるために必須の資格はありません。

データアナリスト自体がまだ必要とされ始めてから歴史の浅い職種ですので、「こうすればデータアナリストになれる」というセオリーのようなものも確立されていないのが実情です。

今後、需要がさらに高まっていくことがほぼ確実視されている仕事であるだけに、未経験の方であってもこれから挑戦してみる価値のある職種です。


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データアナリストの仕事内容は「コンサル型」と「エンジニア型」の2つに大きく分かれます。

コンサル型データアナリストは、企業の課題点に応じて「どのようなデータを分析すべきか」という出発点から考える仕事です。

課題を解決するために必要とされるデータとは何かという仮説を立て、仮説に基づいてデータを分析し、解決策を提案します。

経営コンサルタントが経営者に近い位置にいるのに対して、コンサル型データアナリストは現場に対して具体的な指示を出すという違いがあります。

一方、エンジニア型データアナリストは、分析されたデータや一連のデータによって行われた機械学習の結果が何を示しているかを考え、一定の規則性を見出していく仕事です。

ただし、コンサル型とエンジニア型は明確な線引きがあるわけではなく、コンサル型とエンジニア型の両方を兼ねることもあります。

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混同されやすい職種として、データサイエンティストが挙げられます。

実際、データアナリストとデータサイエンティストの業務領域は曖昧なことも少なくありませんが、本来の意味合いとしては次のような違いがあります。

データサイエンティストは「データの抽出」に対する比重が高い仕事です。ビッグデータのような大量のデータの中から必要な情報を抽出し、分析していきます。

これに対して、データアナリストは「データの活用」が重視される仕事です。データを分析して規則性を見出し、そこから見えてくる将来予測や課題の解決策を提案します。

このように、データサイエンティストが情報の切り取り方といった前提条件から検証するのに対して、データアナリストはデータを分析してアウトプットへとつなげることを求められる傾向があると言えます。

データアナリストの将来性と年収イメージ

データアナリストの平均年収の相場は、およそ600万円～2000万円と言われています。

このような収入の幅は、経験の有無や担当する仕事内容、また、データアナリスト自体の希少性の高さが原因によるものです。

近年、ビッグデータという言葉が広く知られ始めたことで、あらゆる業種で日々大量のデータが蓄積されており、これらを有効に活用することで経営戦略や将来のビジネスチャンスにつなげていくべきではないか？といった機運が高まりつつあります。

こうした世の中の動きに対して、情報の分析を担うデータアナリストの数は圧倒的に足りていないのが実情です。

需要に対して供給が全く追いついていないものの、現状ではデータアナリストを大量に養成するための具体策がないため、人材価値が非常に高く位置づけられる状況はしばらく続いていくと考えられます。

今後、機械学習や自動化がますます進んでいくと予想されています。

これに伴い、データアナリストの需要もさらに高まっていくものと思われます。データアナリストは非常に将来性のある仕事であり、これから目指していく価値が十分にある職種と言えます。

コミュニケーション能力

データの分析能力がどれだけ優れていたとしても、その成果をクライアントに伝えたり、結果から得られた新たな提案を通じて取引先の利益に貢献したりできなければ、データアナリストとして十分に活躍するのは難しくなってしまいます。

専門的な内容を噛み砕いて分かりやすく伝えたり、顧客にとってメリットとなる点についてポイントを絞って伝えたりする能力が必要になります。

つまり、データアナリストにこそコミュニケーションスキルが必要になるのです。

また、データアナリストとしての実務経験がない人であっても、これまで働いてきた中で社内外とのコミュニケーションを図りながら仕事を進めてきた人は、データアナリストの求人に応募する際にもコミュニケーションスキルをアピールするようにしましょう。

プログラミングに関する一定の知識

【コンサル型】に必要な知識

前の章でもお伝えしたように、データアナリストの仕事は大きく「コンサル型」と「エンジニア型」の仕事に分けることができ、それぞれに求められるITスキルも変わってきます。

コンサル型の仕事はデータの分析が主になりますから、SQL、Python、Rといったプログラミングスキルがあると便利です。

【エンジニア型】に必要な知識

一方のエンジニア型の仕事内容は、データの規則性を見つけ出す仕事になります。

そのためHadoopやMapReduceといったプログラミングのスキルがあると便利でしょう。


近年ではオープンソース系のプログラミング言語さえ覚えておけば、問題なくデータアナリストの仕事を賄える時代になってきました。

とはいえ、いつ何時プログラミングスキルや知識を求められるシチュエーションが来るかも分からないため、備えておくに越したことはないでしょう。

ロジカルシンキング

データマイニングを仕事にする以上、データ分析に関する書籍を何冊も読みこなす必要に迫られることになります。データ分析に必要な知識は統計学や数学だけにとどまらず、機械学習にも及びます。

人工知能への理解を深めるためには、プログラミングの知識が求められるケースもあることでしょう。

こうした技術は刻々と変化しており、しかも進歩のスピードが年々速くなっています。

そのため、データアナリストは常に勉強を続け、最新の動向を把握していなくてはなりません。

強い知的好奇心を持ち続けるとともに、論理的思考が身についていることが大切になります。

常に新しい技術について学んだり、物事を論理的に考えることが楽しいと感じられたりする人は、データアナリストの仕事に大きなやりがいを感じられるはずです。

統計学などの知識を学ぶ

データアナリストが実務を行う上で欠かせないのが、統計学の知識です。

どのような情報を抽出すれば仮説を立証できるのか、取り出された情報から導き出される推論はどういったものか、といったことを、統計学の知識を抜きにして考えるのは不可能だからです。

統計学の知識を身につけるには、数学の知識も必要になります。高校数学までの内容は問題なく理解できるよう、確率や統計、微積分、数列などを復習しておきましょう。

統計学についてピンとこない人は、まずは統計学の入門書を1冊読んでみるといいでしょう。

データアナリストにとって統計学の知識が必須と言われる理由や、数学の知識をどのように駆使していくのか、といったことが分かってくるはずです。

まずはエンジニアから目指してみる

データアナリストの求人は、当然ながら経験者の方が仕事に馴染みやすく、また、希少性の高い職種です。

そのためデータアナリストはおろか、IT業界も未経験である方の場合、転職活動はそれなりに難航するものと覚悟しておくべきでしょう。

あるいは長期的な視野で考えるのであれば、まずは初心者でも就きやすいエンジニアとして下積みを重ねていく、という考え方もあります。

データアナリストがビッグデータを分析するシステムの管理・メンテナンスを行うのもエンジニアの役目ですから、決して遠くはない職種であるといえるでしょう。

IT業界のサポートに強い転職エージェントを活用する

未経験でデータアナリストに転職したい人は、転職先を直接紹介されている場合などを除いて、転職エージェントを活用することをおすすめします。

実務経験のない業界に応募する場合、実際の仕事内容や要求されるスキルレベルを推し量ることは難しい面があります。

にも関わらず、求人の記載内容だけから判断して転職を決めてしまうと、入社後にスキル不足などミスマッチが生じる原因になりやすいのです。

次の章では、未経験でデータアナリストに転職したい場合、どのような転職サービスを利用したらいいのか、タイプ別にまとめています。

まずは自分に合った転職エージェントに登録することから始めてみましょう。

実績やスキルに自信あり！という方は、JACリクルートメントがおすすめ

データアナリストとしての実務が未経験だったとしても、SEやデータベースエンジニアとしての実績やスキルがあれば、データアナリストとしてのポテンシャルを高く評価してもらえる可能性があります。

IT系のスキルは最大限にアピールしておきたいところです。

JACリクルートメントは外資系企業や海外勤務に強いとされる転職エージェントですが、IT系のハイスキル人材についてもキャリアアップの成功事例が豊富にあります。

データアナリストはまだ職種として新しく、データアナリストとして十分な実績を持つ人材を採用するのは企業にとって至難の業です。

データアナリストの仕事に活用できる経験を持った人材であれば、実績やスキル次第でデータアナリストに転身できるチャンスは大いにあるでしょう。

IT業界で働いてきた経歴を活かしたい方は、doda ITエンジニアがおすすめ

データアナリストの仕事は専門性が高く、必要とされるスキルに関しても1つだけというわけではありません。

データアナリストの仕事内容をよく理解していないキャリアアドバイザーが担当についた場合、「データアナリスト未経験」＝「応募は難しい」と安易に判断されてしまい、求人を紹介してもらえない可能性もあるのです。

doda ITエンジニアは、dodaがITエンジニアに特化して展開している転職エージェントです。

ITエンジニア専門だけに、高度な業務知識を持つキャリアアドバイザーが在籍しています。

どのようなスキルがデータアナリストの仕事に活かせるのか、きちんと理解しているキャリアアドバイザーに担当してもらうことができれば、データアナリストへの道が開ける可能性も高まるはずです。

たくさんの求人を比較検討して決めたい方は、WORKPORTがおすすめ

未経験職種への転職はミスマッチのリスクがつきまとうため、事前の情報収集が非常に重要になります。

まして、データアナリストは職種自体がまだ新しいもののため、求められるスキルレベルを自力で判断するのは困難です。

第三者の視点から多くの求人を紹介してもらう意味でも、転職エージェントを活用するのは有効な手段と言えます。

WORKPORTはIT・Web系の職種に強い転職エージェントです。

実際にWORKPORTを利用した人の感想として多いのは、対応が迅速で多くの求人を紹介してもらえたという声が挙げられます。

他の転職エージェントに比べると、スピーディで求人紹介の「量」を重視している傾向があります。

データアナリストの仕事についてリサーチするのも重要ですが、ある程度多くの求人を見ておかないことには仕事内容や求められるスキルが分からないはずです。

WORKPORTで多くの求人を比較検討し、自分にとってのベストな転職先を絞り込んでいくといいでしょう。

データアナリストは決して「誰にでもできる簡単な仕事」ではありません。
未経験から挑戦するにはハードルがあるのは事実です。

しかし、データアナリストそのものが歴史の浅い職種であること、現状ですでに人材不足の状況にあること、将来性があり期待値の高い職種であることなどから、未経験からデータアナリストを目指すのは「険しいが挑戦する価値がある」決断と言えるでしょう。

「未経験だから無理」とあきらめてしまうのではなく、これまでの経験で活かせるものはフル活用し、新たに勉強する必要のある分野は学んでいけばいいのです。

データアナリストになりたい！という強い思いとともに、データアナリストへの第一歩を踏み出してみましょう。