未経験からデータアナリストに転職するには？必要なスキル・準備するポイント3点
［最終更新日］2024/08/16
「未経験から、データアナリストへ」
未経験で転職活動を進める際、どのようなポイントに気を付ければよいのか分からず、悩んでいる人もいるでしょう。
これからの市場データを正しく解析し、活用していく重要な職種であるだけに、「どのような人材が好まれるのか」「必要なスキルはあるのか」気になるところです。
-
今回は、未経験からデータアナリストになるために必要なスキルや知識、データアナリストとデータサイエンティストの違いについて解説していきます。ぜひ参考にしてください。
目次
1）そもそも、「データアナリスト」ってどんな仕事？
データアナリストの主な仕事内容
データアナリストは、データの分析や調査をする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。
データアナリストの仕事の大まかな流れ
| ステップ | 仕事内容 |
|---|---|
| #1 要件定義 | 企業やクライアントの課題をヒアリングし、「何のためのデータ分析か」「データ分析の結果、何を実現したいのか」および「そのために必要なアクション」を明確にします。 |
| #2 データ抽出 | 要件定義に沿って必要なデータを抽出します。データは必ずしもひとつにまとまっているとは限りませんので、必要に応じて複数部署やシステム担当へのヒアリングや調整を行います。 また、現在アクセス可能なデータから具体的にどのデータを抽出すべきかの検討も行います。 |
| #3 データ変換 | プログラミング言語（R、Pythonなど）を利用してデータを整理します。そのほか、データを視覚的に確認できるようにグラフ化などの加工などを行います。 |
| #4 データ分析 | 変換したデータを分析します。分析の際に統計学の知識、そのほか機械学習などのプログラムを使用して行うケースが多いです。 分析の結果顕れた仮説に対して、再度データ抽出・変換をするケースもあります。 それらで得られた結果から課題解決に向けて有効と考えられる施策を検討します。 |
| #5 分析結果と施策の提案 | 企業またはクライアントに分析結果および施策案を提示します。 |
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、未経験であってもこれから挑戦してみる価値のある職種です。
データアナリストの働き方には、「コンサル型/エンジニア型」の2種類がある
データアナリストの働き方は「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 | 課題解決のためのデータの仮説を立て、分析・提案をする |
|---|---|
| エンジニア型 | データを分析した結果から、規則性を見出していく |
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平均年収と将来性
参照元：求人ボックス「データアナリストの仕事の平均年収は696万円／平均時給は2,190円」
データアナリストの平均年収は、700万円前後と言われています。
求人ボックスのデータによると、正社員の年収におけるボリュームゾーンは676万円〜779万円で、全体の年収幅は424万円～1,114万円とかなり幅広くなっています。
このような年収の幅は、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。
2）データアナリストの仕事に必要な知識・スキルは？
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２つがあり、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。
ロジカルシンキングで扱われる主な思考法
| 思考法 | 説明 |
|---|---|
| 帰納法 | 対象に関連する情報（サンプルケース）を多く集め、そこで見られた傾向から結論を推察する思考法 |
| 演繹法 | 対象に対して、関連する情報（一般論や観察事項）に照らし合わせて結論を推察する思考法 |
| マトリックス | 対象に「評価軸」を設け、比較対象を用いながらどの点に課題や検討ポイントがあるかを確認していく思考法 |
| ロジックツリー | 対象がどのような構造になっているかを明るみにして、どの部分に課題や対策があるかについて見出していく思考法 |
| MECE | 項目出し・リストアップする際に「漏れなく・ダブりなく」整理すること |
上記のロジカルシンキングで扱われる思考法は、ただ「知っている」だけでなく「日常から使いこなせる」レベルに到達していいることが望ましいでしょう。
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。
3）未経験でデータアナリストに転職する際に、準備しておきたい３つのポイント
統計学などの知識を学ぶ
データアナリストが実務をする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。
統計学を学ぶ際の、おすすめの書籍
まずはエンジニアの経験を積む
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人の場合、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、まずはエンジニアとしての経験を積み重ねていく、という考え方もあります。
例えば、データの扱いであればサーバエンジニアやデータベースエンジニア、プログラミングの知識を培う上ではR言語やPythonを扱うプログラマーとして、ある程度エンジニア経験のある人は機械学習エンジニアとして経験を積む、などです。
データ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・メンテナンスをする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。
データアナリストの転職支援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。
4）未経験でデータアナリストに転職する際の、おすすめの転職エージェント
データアナリスト向けの求人を取り扱う転職エージェントは多くあります。
選ぶ際は、「データアナリストの求人が豊富か」「希望する転職地域に対応しているか」「担当者はこちらの希望をしっかり聴いて理解してくれるか」の３点を意識すると良いでしょう。
1点目の求人数と2点目の対応エリアについては、本記事が紹介するおすすめ転職エージェントでまずチェックしてみてください。
3点目の「担当者の品質」については、まずは「ここが良さそう」と感じたサービスを2～3つ登録して、そのうえで自分に合った担当者を見出して利用を絞っていくのがおすすめです。
IT業界への転職で転職エージェントを利用する際の選び方・活用法を紹介します。「自分に合った転職エージェントを見つけたい」という人は、以下ご参考ください。
データアナリストへの転職で、転職エージェントを活用するポイントは以下の3点です。
- Point１ 各ITエンジニア向け転職エージェントの、それぞれの特徴を知っておく
- Point２ はじめに２～３つ「複数」の転職エージェントに登録しておく
- Point３ 何度かのやりとりで「相性」と「やりやすさ」を確認する
特にポイント３つ目の「相性とやりやすさ」は重要です。転職エージェントの担当者とは、転職期間中はずっと付き合いを続けていきますので、「自分に合った担当アドバイザー」を早めに見出していくことが、転職成功のひとつの要となるでしょう。
- キャリア相談に、親身に乗ってくれるか
- 求人を紹介する際に、「なぜおすすめなのか」についてきちんと納得できる説明をしてくれるか
- 求人紹介の量・その後の連絡ペースが、適切と感じられるか
レバテックキャリア
レバテックキャリアの担当エージェントは全員エンジニア経験者。「希望の企業に転職」96%、「転職後の年収アップ率」80%以上の高い実績を誇ります。
レバテックキャリアは「エンジニア実務経験者」のサポートに特化した転職エージェントサービスです。
保有求人数もIT・Web業界特化型サービスの中ではトップクラスで、かつエンジニアの専門知識を持つエージェントからサポートを受けられます。
「年収アップなど待遇面での改善をしたい」、「エンジニアとしてのキャリアプランを掘り下げたい」、「書類や面接で評価してもらえるようアドバイスを欲しい」というエンジニアの人は、レバテックキャリアがおすすめです。
レバテックキャリアの活用メリットとデータアナリストの転職へのおすすめポイント
レバテックキャリアは「AI」、「機械学習」、「クラウドエンジニア」、「ビッグデータ」、「FinTech」などのトレンド技術を扱う求人を多く抱えており、エンジニアとしてキャリア開拓を目指す人にフィットしやすいのです。
また、データアナリスト・データサイエンティストの求人も豊富に取り揃えています。
そのほか、レバテックキャリアでは他の転職サービスにはない良質な「非公開求人」も豊富に扱っており、サイト上では閲覧できない案件も担当エージェントを介して紹介してもらえます。
非公開求人の中には、大手企業のプロジェクトや高年収求人も含まれているので、「エンジニアの経験を活かし、さらなるキャリアアップをしたい」という人にとっては大きなメリットになるでしょう。
| レバテックキャリアの特徴 |
|
|---|---|
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 東京、神奈川、大阪、福岡 |
| データアナリスト・データサイエンティストの求人数 | 約1,000件（2024年6月現在） |
マイナビIT AGENT
マイナビ社が運営する、ITエンジニア転職に特化した転職エージェント。好条件求人の紹介、書類作成・面接準備へのサポートの手厚さに強みがあります。
マイナビIT AGENTは人材紹介会社の大手マイナビが運営する「IT/Webエンジニア専用」の転職支援をするエージェントです。
サポート対応地域は全国。オンラインでの面談も受け付けています。
マイナビIT AGENTの大きな特徴は、エンジニア向け求人数の豊富さ、そしてシステム会社から事業会社まで幅広い業界の求人に対応している点が挙げられます。
また、マイナビの転職サービスは「サポートの丁寧さ」にも定評があり、職歴書の作成や面接対策に不安を感じている人におすすめです。
マイナビIT AGENTの活用メリットとデータアナリストの転職へのおすすめポイント
マイナビIT AGENTの所属アドバイザーは、全員がIT・Web業界に精通したプロフェッショナルです。
幅広い職種に対応している総合型転職エージェントとは異なり、エンジニアの転職事情を十分に理解しているため、転職者一人ひとりに適した開発環境や企業へのアプローチ方法についてアドバイスしてもらえます。
企業ごとのデータアナリスト・データサイエンティストに求められる働き方についても、アドバイスを貰えるでしょう。
また、マイナビIT AGENTは優良企業のレア案件（＝非公開求人）を独自に保有しています。
就業条件が恵まれているエンジニア求人には、大量の応募者が殺到する傾向があります。そのため選考の競争率も高くなりやすく、強力なライバルが数多く現れる可能性もあるでしょう。
マイナビIT AGENTの非公開求人は、専任アドバイザーを通じてのみ紹介されます。エンジニアのスキルや経験にマッチした非公開求人を個別に紹介してもらえるので競争率が低く、採用に至る確率を高めることにつながるのです。
| マイナビIT AGENTの特徴 |
|
|---|---|
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 東京（2か所）、神奈川、北海道、宮城、愛知、大阪、京都、兵庫、福岡 |
| データアナリスト・データサイエンティストの求人数 | 約700件（2024年6月現在） |
リクルートエージェント
ITエンジニア求人数は国内No.1！豊富な転職ノウハウと支援ツールで、「スピーディな転職」を実現できます。
リクルートエージェントは国内No.1の求人数と転職支援実績を誇る転職エージェントです。
ITエンジニアの転職支援にも強く、2024年6月のITエンジニア向け公開求人数は約9.2万件と、他のエージェントから群を抜いての豊富さです。
データアナリスト・データサイエンティストに関わる求人も約600件（2024年6月時点）と、豊富に取り揃えています。
リクルートエージェントの活用メリットとデータアナリストの転職へのおすすめポイント
これまで培ったノウハウをもとに開発された「サービス体制」と「支援ツール」が非常に高品質であることが、リクルートエージェントの強みです。
転職支援ツールでとくに有効活用したいのは、志望企業の特徴・評判といった分析から選考のポイントまでをまとめた「エージェントレポート」でしょう。
データアナリストとしての働き方は企業によって必要なスキルや働き方まで少なからず変わります。そうした企業の詳細情報をキャッチするうえで、レポート情報は大いに役立つはずです。
また、担当アドバイザーもこれまでの実績をもとにデータアナリストの転職に関する有益なアドバイスを提供してくれるでしょう。
| リクルートエージェントの特徴 |
|
|---|---|
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 北海道、宮城、福島、東京、埼玉、千葉、栃木、群馬、神奈川、新潟、静岡、石川、岐阜、滋賀、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、加賀、愛媛、福岡、長崎、熊本、鹿児島、沖縄 |
| データアナリスト・データサイエンティストの求人数 | 約600件（2024年6月現在） |
dodaエンジニアIT
データアナリストの求人数は国内最多（2024年6月現在）。幅広いエンジニア職種と地方求人の豊富さに強みがあります。
dodaエンジニアITは国内大手人材会社「doda」の、ITエンジニアに特化した転職エージェントサービスです。
ITエンジニア系のエージェントは都市部に特化したところが多い中、dodaエンジニアITは都市部だけでなく地方での転職支援にも強いです。
また、dodaは求人を自分で探して応募する「転職サイト」と、求人紹介から企業への応募、日程調整までアドバイスしてもらえる「転職エージェント」両方のサービスを利用できます。
「まずは自分でデータアナリストの求人をじっくりチェックしたい」という人は、転職サイトのサービスを利用するとよいでしょう。
その後「応募や企業への交渉についてサポートしてほしい」となったときに、エージェントサービスに切り替えることもできます。
dodaエンジニアITの活用メリットとデータアナリストの転職へのおすすめポイント
データアナリスト・データサイエンティストに関しての求人は約2,000件あり、国内トップレベルの保有数です（2024年6月現在 ※公開求人のみ）。
また、dodaエンジニアITでは「ダイレクト・リクルーティングサービス」という仕組みを取っており、そのため実績のあるエンジニアは企業から熱意あるスカウトメールが届くことが多いでしょう。
dodaに登録時に、レジュメにこれまでの経歴とデータアナリスト・データサイエンティストへの志向をアピールすることによって、希望する分野の企業からのスカウト・オファーが届く確率を高められます。
| dodaエンジニアITの特徴 |
|
|---|---|
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 北海道、宮城、東京、神奈川、静岡、愛知、大阪、京都、兵庫、岡山、広島、福岡 |
| データアナリスト・データサイエンティストの求人数 | 約2,000件（2024年6月現在） |
ワークポート
「未経験からの転職に強い」と評判の転職エージェント。PG→SE、SE→PLといったエンジニアのキャリアチェンジの際にも積極的な支援が期待できます。
ワークポート（WORKPORT）は「業界・職種未経験者」のサポートに優れており、なかでもIT・Web業界の支援に強い転職エージェントです。
全都道府県の地域を対象としており、オンライン面談も受け付けています。
また、ワークポートに登録した際に担当となってくれる転職コンシェルジュ（アドバイザー）は、積極的な求人提案をしてくれることでも知られています。
データアナリスト・データサイエンティストに関わる求人は約800件（2024年6月現在）。多くの求人から、自分にフィットする企業を選べるでしょう。
ワークポートの活用メリットとデータアナリストの転職へのおすすめポイント
引用元：転職エージェントのWORKPORT（ワークポート）で 転職相談サービスを体験してみた！
ワークポートは「未経験職種」へのサポートが手厚いことでも知られています。
そのため、今の職種から新たにデータアナリスト・データサイエンティストにジョブチェンジを検討している人は、ワークポートで積極的な支援を受けやすいでしょう。
引用元：ワークポート 「転職コンシェルジュの転職相談サービス」
「検討の余地があれば求人を紹介する」というスタンスのエージェントのため、転職先の選択肢を広げる際にもおすすめです。
他の転職エージェントに登録したものの、想像していたほど求人を紹介してもらえなかった人や、担当者のレスポンスが鈍く転職活動が進まないと感じていた人にこそ、ワークポートを利用するメリットを実感できるはずです。
| ワークポートの特徴 |
|
|---|---|
| サービス対応地域 | 全国 |
| 拠点 | 北海道、宮城、福島、東京、埼玉、千葉、栃木、群馬、神奈川、新潟、静岡、石川、岐阜、滋賀、愛知、京都、大阪、兵庫、岡山、広島、加賀、愛媛、福岡、長崎、熊本、鹿児島、沖縄 |
| データアナリスト・データサイエンティストの求人数 | 約800件（2024年6月現在） |
まとめ）未経験からデータアナリストへの道は「険しいが挑戦する価値がある」
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よいのです。
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。
レビューを書く | |
SAITOUさま
ご感想をいただきありがとうございます！大変励みになります。
また、画像のご指摘も感謝いたします。修正いたしました。ぜひまたご意見等ございましたらお願いいたします。
良くまとまっており、大変理解が進む内容でした。
ただ、データアナリストとデータサイエンティストの説明箇所で、画像と本文とで食い違っていると思うので確認お願い致します。
