未経験からデータアナリストを勉強すべきスキルとは?


目次

1.データアナリストとは

  1.1.仕事内容

  1.2.種類

2.データアナリストの現状と将来性

  2.1.現状

  2.2.将来性

3.データアナリストにどんな人が向いているのか?

4.データアナリストに必要なスキル

  4.1.統計解析

  4.2.   SQL

  4.3.Python

  4.4.R言語

  4.5.  データ可視化

5.データアナリストになるための学習リソース

  5.1.統計解析

  5.2.SQL

  5.3.Python

  5.4.R言語 

  5.5.データ可視化

 

データアナリスト

 

「データアナリストになろうと思うけど、その将来性について不安がある。また、自分がデータアナリストに向いているのか?どんな必要なスキルがあるだろう?頑張りたいけど、いったいどこから手をつけたらいいだろう…もしわかれば、教えてください!」

 

本記事は、こういった疑問に答えます。これから未経験からデータアナリストを独学する前に知っておくこと、それに必要なスキルや勉強方法について解説します。

 

この記事を読むことで、「データアナリストの仕事内容、その将来性と必要なスキル、学習リソース」までをイメージできるようになると思います。

それでは、さっそく見ていきましょう。

 

1.データアナリストとは

データアナリストとは簡単に言えば、企業が抱える課題に対してデータを専門に分析する作業を行っている人です。

データアナリストはデータサイエンティストより「データの活用」が重視され、データ分析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。

 

  1.1.仕事内容

この前も言いましたが、具体的にはデータアナリストの主な仕事はその膨大なデータを分析し、その中から消費者の行動や市場の動向などを見出し、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、サービス改善などに役立てることです。

もちろん業界によって、それぞれの分析手法に違いがあります。

 

  1.2.種類

 データアナリストになるには必要なスキル

求人サイトに掲載しているデータアナリストは主に「コンサル型」と「エンジニア型」に分類されています。

コンサル型データアナリストは、主に企業の課題点に対して、仮説を立ててデータ解説を通じて分析し、解説策を提案するのが仕事です。主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。

それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習やデータマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。

 

2.データアナリストの現状と将来性

世の中にはデジタル情報が溢れるようになり、インターネットが爆発的に普及している時代。さらに至るところにデータが存在し、「情報爆発」と言っても過言ではないこの時代になっています。このような時代において、大量なデータを扱いビジネス価値を見出すデータサイエンスは年々注目が高まっている存在となっています。

さらに将来、AIが社会に浸透することで、それにより奪われやすいのにはほぼ定型作業に充てる職業。その一方、奪われにくい職業には複合的な知性や複雑な判断が要求される傾向があります。明らかにデータ アナリストもその奪われにくい職業の1つです。

現在IT・WEB・金融など、幅広い業界において、データアナリストへの需要が大幅に供給を超えています。いわゆる求人不足の状況となっています。そのため、一部の企業はデータ分析の素養を持ちながら、未経験であっても学習意欲の高い求職者すら採用する場合もあります。ということで、今からデータ アナリストを勉強して、成功に転職するチャンスが待っています。

 

3.データアナリストにどんな人が向いているのか?

さあ、データアナリストにはどんな人が向いているのかと疑問している方がいるでしょう。

以下画像はあくまで自分の意見ですので、ご参考いただけばと思います。

データアナリストにどんな人が向いているのか

 


4.データアナリストに必要なスキル

 

  4.1 統計解析

データ分析にかかわる仕事には統計解析が欠かせない基本スキルです。SPSSやSASなどの統計解析ソフトウェアを使って勉強する方法もあります。

 

  4.2. SQL

エンジニア型データアナリストになりたい人にとってSQL言語は学ばなければならないでしょう。データアナリスト、Web担当者、プロダクトマネージャー、特にインターネット業界はSQLの知識を持つ必要があります。

 

  4.3. Python

Pythonは主に、基本的な構文、pandas操作、numpy操作、sklearnモデリング、WebクローラーをPythonでデータをクロールする方法などを習得する必要があります。

また、今Pythonの代わり、データを簡単に取得できるスクレイピングツールも登場してきました。Octoparseというスクレイピングツールはデータ取得をもっと簡単に取得してくれるツールです。Octoparseを使いこなせば、Pythonでのデータ取得と同じ効果が得られます。

 

  4.4. R言語

R言語は統計のために存在すると言っても過言ではありません。R言語の基本的な構文、データ管理、データマイニングモデリング、および評価を習得する必要があります。

 

  4.5. データ可視化

データ分析の初心者である場合、それ以上に大切なことはまず「自らデータに触れる」ことだと思います。データ分析にはBIツールを利用して、データの可視化を通して分析を行うのが一般的です。データが取得できたら、2020年おすすめのBIツールからご自身に最適なツールを使って分析してみてください。

 

5.データアナリストになるための学習リソース

  5.1.統計解析

統計学入門!文系でもわかる基本知識とおすすめの勉強法

  5.2. SQL

SQL | Class Central

SQLをはじめよう - 初心者でもわかる、構文とデータ取得の基本

  5.3.Python

Python | Class Central

  5.4.R言語

【R言語入門】統計学に必須な「R言語」について1から解説!

Programming | Class Central

  5.5. データ可視化

Data Visualization | Class Central

 

いかがでしょうか。データアナリストを独学する前にやるべきことが少しでもイメージできましたか?

 

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