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ビッグデータやAIの活用を進める企業が増えてきており、データ分析の専門家であるデータアナリストの仕事に興味があるという方も多いのではないでしょうか。

そこで、この記事ではデータアナリストへの転職を検討している方向けに、仕事内容、年収の目安、将来性、必要なスキル等について解説をしていきます。

データアナリストの仕事に興味があるという方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は、データやデータ分析を活用しながら、自社やクライアントの課題解決の支援を行うデータ分析の専門家です。

データアナリストの仕事内容は多岐にわたりますが、大きく分けると「コンサル型」と「エンジニア」型の2種類のタイプに分けることができます。

 

コンサル型

コンサル型は、企業の抱える問題解決を目指してデータを分析し、その結果をもとに解決策の提案を行う仕事です。

どのようなデータが問題解決に役立つかを考え、仮説に基づいてデータを解析し、問題の原因の解決策を提案します。さらに、提案した解決策が実行された後の検証作業も担当します。

 

エンジニア型

データ解析や機械学習の結果が何を示唆しているのか、消費者の行動にどのようなパターンが見られるかなど、大量のデータから規則性と要望を見つけ出し、製品・サービスの品質向上・機能改善の提案を行います。

エンジニア型には、Javaや機械学習、統計分析などエンジニア技術も求められます。

 

データアナリストの年収

 

出典：データアナリストの仕事の年収・時給・給料（求人統計データ）

 

求人ボックスの統計データ（2023年7月）によると、正社員のデータアナリストの平均年収は694万円となっています。

令和3年度の日本人の平均年収は443万と言われているため、データアナリストの仕事は日本の平均よりも200万円以上高い給与水準であることが分かります。

データアナリストは副業で仕事を行うことも可能なため、本業とは別に収入を得ることもできるため、より高収入を目指すこともできます。

 

データアナリストの将来性

現在、様々な企業でDX化が進められていますが、DXの推進ではデータアナリストが重要な役割を担っています。

今後更にIT分野が伸びていくことが見込まれており、データアナリストの需要も更に増えていくと予想されます。

 

 

引用：経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課 

また、データアナリストのようなIT人材の需要は増えると予測される一方、2030年時点で最高約80万人規模でIT人材が不足すると予測されています。

このように、IT人材の需要と供給のギャップがさらに広がっていくため、専門的なスキルが必要とされるデータアナリストはより一層重宝される存在となっていくと考えられます。

 

データアナリストになるには

データアナリストになるのに特別な資格は必要ありません。

しかし、データの分析能力、ITスキル、論理的思考力など、様々な知識やスキルなどが

実務では求められます。

ここでは、データアナリストに未経験からなれるのかや、必要なスキルなどについて解説をしていきます。

 

未経験からデータアナリストへの転職はできる？

どの職種からでも基本的にデータアナリストへの転職は可能です。

ただし、中途採用の場合、即戦力を求められる場合が多いため、統計学の知識やプログラミングのスキルなどを事前に身につけておくと転職の成功率が上がります。

データアナリストが未経験でもITエンジニアやマーケターなど関連する職種であれば、転職の成功率も上がるでしょう。

 

データアナリストに役立つ資格

 

データアナリストの仕事では資格の取得は必須ではありませんが、スキルアップのために資格は役立ちます。

また、未経験からデータアナリストに転職する場合にも、関連する資格の取得はアピールにも繋がります。

そこで、データアナリストのスキルアップ・キャリアに役立つ資格をいくつかご紹介します。

 

統計検定

統計検定は、統計学に関する知識や技能を評価・認定するための試験です。参加者は基礎的な統計手法から応用的な手法までの知識やデータ分析の能力を試されます。

統計学の知識はデータアナリストの業務に欠かせないものなので、取得しておいても良いでしょう。

 

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験です。情報技術の幅広い領域に関する知識や技能を評価・認定する目的で実施されます。

 

この試験は、システム開発、ネットワーク、データベース、セキュリティなど、多岐にわたるIT分野における専門知識や技術力を証明するためのものとなっています。

データアナリストはプログラミングのスキルも必要とされるため、ITスキルを証明したい人には有用な資格です。

 

データアナリストに必要なスキル

 

データアナリストになる場合、様々な知識やスキルが求められます。

代表的なものをご紹介しますので、未経験からデータアナリストに転職したいという方は確認しておきましょう。

 

統計学と数学の知識

データアナリストは、複雑なデータセットを理解し、それらのデータから有益な情報を引き出すために、統計学や数学の基本的な知識が必要です。

たとえば、標本から母集団の特性を推定したり、実験結果が偶然のものでないことを確認したりするために、確率論や仮説検定の方法を知っている必要があります。

これらの知識は、データを正確に解釈し、ビジネスや研究の意思決定に役立つ洞察を得るための基盤となります。

 

プログラミングスキル

現代のデータアナリストは、データの取得、クレンジング、視覚化、モデリングを効率的に行うために、プログラミングスキルが必要です。

特にPythonやRのような言語は、データ解析のためのライブラリやツールが豊富に揃っており、これらを使いこなすことで、複雑な分析も迅速かつ正確に実行することができます。

 

コミュニケーション能力

データアナリストは、分析結果をチームメンバーや関係者に伝える役割も担います。

そのため、専門的な知識や複雑な結果をわかりやすく、説得力を持って伝えるスキルが必要です。

コミュニケーション能力があれば、分析結果が意味する内容を他者に理解してもらい、正しい意思決定に繋げることができます。

 

データアナリストに向いている人

データアナリストに向いている人の特徴としては以下のようなものがあります。

 

• 数字やデータが好き

• 知的好奇心が強い

• 几帳面で細かい作業が得意

 

数字やデータが好き

データアナリストは数字やデータを扱う職種なため、数字やデータが好きな人には向いています。

数字やデータが好きな人は、長時間の分析作業でも疲れにくく、データの中から新しい洞察や発見を楽しみながら仕事をすることができます。

 

知的好奇心が強い

データアナリストは統計学の知識やプログラミングなどのITスキルなど、幅広い知識やスキルが要求されます。

変化の早いITの知識に追いつくために最新の情報を常日頃から追いかけてアップデートし続ける必要があるため、知的好奇心が強く勉強が苦にならないタイプは向いています。

 

几帳面で細かい作業が得意

データアナリストの分析結果はビジネスの意思決定の根拠となる重要なものとなるため、数字のミスがあった場合、大きな損失となることもあります。

そのため、数字のミスがないよう作業を行うことが求められるため、細かい部分までミスなく気を付けて作業できる人は向いています。

 

まとめ

以上、データアナリストについて解説をしてきました。

 

今回の内容をまとめると以下の通りです。

 

・データアナリストとはデータ分析の専門家

・データアナリストの平均年収は日本の平均よりも高い

・IT人材が不足しておりデータアナリストの将来性は高い

・データアナリストに資格は必須ではない

・データアナリストになるには統計学、数学、プログラミング等様々な知識が必要

 

データアナリストは平均年収も高く、将来性のある仕事です。興味があり、自分に向いてそうだと思う方はぜひデータアナリストへの転職も考えてみてはいかがでしょうか。