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未経験からデータアナリストを目指す7つの手順【勉強法まで現役が解説】

データアナリスト 未経験

 

 

僕の知る限り、ここまで具体的に書かれた手順はないかと。

 

未経験からデータアナリストを目指す7つの手順【現役が解説】

 

未経験からデータアナリストを目指す手順は以下のとおりです。

  • STEP① : 未経験からでも転職可能なことを認識しておく
  • STEP② : データアナリストに必要なスキルをおさえる
  • STEP③ : Pythonの勉強を始める
  • STEP④ : 統計学の勉強をする
  • STEP⑤ : SQLを勉強する
  • STEP⑥ : 必要に応じて資格を取得する
  • STEP⑦ : 転職の準備をする

順番に見ていきましょう。

 

STEP① : 未経験からでも転職可能なことを認識しておく

 

「やっぱり未経験からデータアナリストに転職するのは難しいのかな…」と感じる人がいるかもですが、そんなことはありません。

未経験からでも十分に転職可能です。

 

実際の求人で確認してみる

転職エージェントdoda(デューダ)に載されていた求人要項が以下です。

【大卒以上】データ分析に対して強い興味・関心をお持ちの方等/業種・職種未経験歓迎

■必須条件:※以下いずれかに当てはまる方であれば、ご応募可能です。
・データ分析に対する強い興味・関心
・AIや機械学習など、先進技術の習得、活用への興味
・Python、Rなどのプログラミングスキル
・統計学もしくは機械学習の知見
・当社の掲げるVision、Mission、Valueに共感できる方

上記のとおり。

 

興味・関心があれば、条件を満たしています。

プログラミングスキルについても、「実務経験必須」といった記載はなく、独学で習得してもOKということです。

 

さらに求人を確認してみる

未経験歓迎!学歴・語学力・経験やスキルは不問です。向上心や意欲のある方大歓迎◎

★文系出身の方も第二新卒も大歓迎!
応募の際に必要なのは「データサイエンスの世界で成長したい」という気持ちだけ。
目標に向かって努力しつづけられる方なら、必ず成長できます。

上記のとおりです。

 

データアナリストやデータサイエンティストは、どちらかというと「忍耐力」とか「継続力」の方が大事になってきます。

なぜなら、必要なスキルが多く、自分から進んで勉強することが求められるからです。

他の職業だったら、会社に行っていればOKかもしれないです。

でも、データアナリストは、毎日のように勉強しないとキャッチアップが追いつかなくなります。

 

なので、スキルを持っていれば当然嬉しいけど、人間性というか性格の部分も大事になってくる職業ですね。

 

自分でも求人を確認しましょう

当然ながら、この記事を「書いているとき」と「読まれているとき」では、情報に違いがあります。

常に最新の情報をゲットするには、以下のような転職エージェントで「データアナリスト」の求人を見るようにしましょう。

どれも30秒くらいで会員登録できますよ!

 

STEP② : データアナリストに必要なスキルをおさえる

 

データアナリストに必要なスキルは以下のとおり。

  • Python : データ分析するためのプログラミング言語
  • SQL : データベースからデータを抽出するための言語
  • 統計学 : データを理解するための知識
  • レポーティング : 分析結果を資料にまとめる力
  • ロジカルシンキング : データ分析を設計するときに必要な力
  • 機械学習(※会社による)
  • クラウド(※会社による)
  • BIツール(※会社による)

目に見えたスキルなら、『Python・SQL・統計学』が必須になりますね。

 

ちなみに、以上のスキルを使った、実際のデータ分析手順が下記です。

データ分析手順必要スキル
①データ分析の目的を設定するロジカルシンキング
②必要になるデータを準備するSQL
③目的を達成するためのデータ分析を行うPython&統計学
④分析結果をアウトプットするレポーティング

 

このような手順で、必要なスキルを使っていきます。

 

R言語ではなく、Pythonですか?

データ分析をするとき、PythonとR言語、2つの選択肢があります。

ただ、2020年5月時点だと、R言語よりもPythonを習得した方が良いですね。

 

正社員求人を見ても、フリーランス求人を見ても、データ分析系の案件はPythonの方が多いです。

僕自身、フリーランスで活動していますが、Pythonを活用している企業が圧倒的に多いですね。

 

せっかく同じプログラミング言語を取得するなら、メジャーなスキルを習得した方が良いです。

R言語に強いこだわりがなければ、Pythonを習得しましょう。

 

※なお、「Pythonってどんな言語だよ…」といった場合には、『【保存版】Python初心者に必要な19個の知識まとめ』をどうぞ。文字どおり”Pythonのすべて”を書いてあります。

 

STEP③ : Pythonの勉強を始める

 

未経験からデータアナリストを目指すなら、まずやるべきはPythonの勉強です。

 

Pythonから始める理由は、以下のとおり。

  • プログラミングとの相性を見極めるため
  • 統計学・SQLより習得が容易

 

大前提、Pythonを勉強してみて、「プログラミングってつまらないな…」と感じてしまったら、試合終了です。笑

その場合、データアナリストの仕事は苦痛でしかないので、別の職業を目指すべき。

 

でも、Pythonを勉強してみて楽しいと思えたら、データアナリストやエンジニアなど、プログラミングを使った職業が向いていると分かります。

 

要するに、Pythonから勉強することで、適性を見ていく感じです。

まずはPythonから勉強し始めて、楽しいと思えるか確認しつつ、スキルを習得していきましょう。

 

なお、Pythonの独学方法は、『Pythonの独学完全ロードマップ』で紹介しています。

Python 独学
Pythonの独学完全ロードマップ【現役AIエンジニアが解説】『Pythonって独学で習得できるのかな...。Pythonの独学方法を具体的に知りたいな...。』このような悩みを解決できる記事になっています。Pythonを独学していきたい方は必見です。...

 

「独学だと、どうしてもやる気が出ないんだよな…」といった場合には、プログラミングスクールを活用するのもアリです。

Python プログラミングスクール おすすめ
Pythonでおすすめのプログラミングスクール7選【フリーランスエンジニアが解説】『Pythonでおすすめのプログラミングスクールが知りたいな...。現役のAIエンジニアが選ぶプログラミングスクールを教えて欲しい!』このような悩みを解決する記事になっています。Pythonを学べるプログラミングスクールが知りたい人は必見です。...

スクールを使うと、モチベの管理がしやすくなるし、爆速でプログラミングを習得できます。

もし「少しでも早くデータアナリストになりたい…!」と考えている場合には、活用を検討してみましょう。

 

統計学やSQLも合わせて学習したい場合には、『データサイエンスが学べるスクール4選』をどうぞ。

なかには転職支援しているスクールもあるので、自分で求人を探すより早くデータアナリスト転職できるできるかもです。

 

STEP④ : 統計学の勉強をする

 

Pythonの基礎学習を終えたら、統計学の勉強をしていきましょう。

 

統計学の勉強には、Webサイトと本を使っていきます。

統計Webは、無料で統計学を学べるサイトです。

なので、統計学を学び始めるには、ちょうど良いかなと。

 

特に、平均・分散・各グラフなどは、データアナリストをやるなら頻出です。しっかりおさえましょう。

 

なお、具体的な勉強方法は『【独学OK】統計学の勉強方法を3ステップで解説』をどうぞ。詳しく解説しています。

統計学 勉強 独学
【独学OK】統計学の勉強方法を3ステップで解説【文系でも安心】『統計学の勉強がしたいんだけど、どうやって勉強すれば良いのかな...。大学で習っていたわけじゃないし、勉強方法を分かりやすく教えて欲しい!』このような悩みを解決できる記事になっています。統計学を独学で勉強したい人は必見です。...

 

STEP⑤ : SQLを勉強する

 

Pythonと統計学を勉強したら、残るはSQLの勉強です。

 

SQLの勉強は、Progateを使えばOKですね。

≫参考 : SQL | プログラミングの入門なら基礎から学べるProgate[プロゲート]

 

個人学習だと、できることが限られているので、サクッとおさえるくらいで大丈夫です。

 

STEP⑥ : 必要に応じて資格を取得する

 

「正社員での転職」かつ「未経験からの挑戦」なので、資格の取得も有効です。

 

データアナリストを目指すなら、以下の資格がおすすめ。

特に、統計検定の取得がおすすめですね。

統計学の知見を持っていることを証明できるので、データアナリストを目指す人にぴったりの資格です。

 

もちろん、資格は必須ではありません。

でも、正社員の転職なら、資格を持っていた方が良い場面が多々あります。

 

  • 資格を持っていないけど、やる気がある人。
  • 資格を持っていて、やる気がある人。

上記だったら、間違えなく資格を持っている人が良いですよね。

やる気があるだけでなく、実際に行動に移してることが分かるので。

 

「資格は意味がないって聞くからな…」と思わず、勉強も兼ねて取得しておくとプラスになりますよ。

 

なお、統計検定2級の勉強方法は『統計検定2級に合格したときの勉強法』をどうぞ。僕の実体験を元に書いています。

 

STEP⑦ : 転職の準備をする

 

スキルを身に付けたら、転職活動です。

 

以下のエージェントを使って、データアナリスト求人を探していきましょう。

上記の3つは、すべて登録しておいて問題ないですね。

 

特に、doda(デューダ)はデータアナリスト求人が豊富なので、未経験からでも転職しやすいです。

 

データアナリストは将来性も明るいです【未経験でも目指すべき】

 

データアナリストは将来性も明るいので、目指す価値アリです。

 

データアナリストは、まだまだ不足している

 

データサイエンティスト協会によると、ここ1年で企業の6割は、満足に採用できていないようです。

≫参考 : データサイエンティスト 企業の6割「採用目標届かず」

※データサイエンティストとデータアナリストの違いは『準備中』をどうぞ。結論は、機械学習をしっかりやるか否かです。

 

こういった不足傾向は、2013年くらいから、ずっと言われ続けています。

≫参考 : ビッグデータ分析に人材の壁、25万人不足見通し

 

それなのに、未だに人材確保できていません。

こういった背景を考えると、今後もすぐに解消できる問題ではないですね。

 

「データアナリストは将来なくなる」なんて情報も出ていますが、それより先になくなる職業なんて、たくさんあります。

なので、今から目指しても遅くないかなと。

 

データアナリストは、平均収入も高い

 

求人ボックスによると、データアナリストの平均年収は626万円です。

データアナリスト 年収

これをどう捉えるかですが、、、僕はわりと高給なのかなと感じています。

日本のサラリーマンの平均年収が、だいたい400万円くらいなので、データアナリストは約200万円高いですね。

 

ただし、スキルによってピンキリなことが多く、未経験からスタートするなら400万円前後になるかと。

最初は収入が下がるかもしれないけど、スキルを身につけていけば、後からどんどん年収アップできます。

 

まとめ : 競争激化する前に、未経験からデータアナリストを目指そう

 

というわけで、今回は以上です。

おそらく今後は、データアナリストを目指す人が増えて、競争が激化するでしょう。

 

こういうのは、先行者有利が働きます。

今なら未経験でも採用してくれる企業がたくさんあるので、すぐにでもスキルを身に付けて、データアナリストを目指していきましょう。

 

みなさんが、データアナリストとして活躍できますように(*’ω’*)

 

 

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