未経験からデータアナリストへ！必要スキルと成功の3ステップ

あらゆるビジネスで「データ活用」が叫ばれる現代。その中心的な役割を担うのが「データアナリスト」です。

データアナリストとは、一言でいえばデータの調査や分析をする専門家のこと。しかし、その仕事は単に数字を眺めるだけではありません。

企業の課題解決のために膨大なデータから価値ある情報を引き出し、ビジネスを正しい方向へ導く「羅針盤」のような存在です。この章では、そんなデータアナリストの仕事の全体像を、分かりやすく解き明かしていきます。

データサイエンティストとの違いは？役割分担で理解するそれぞれの専門性

データアナリストとよく似た職種に「データサイエンティスト」があります。目指すキャリアを明確にするためにも、両者の違いを理解しておきましょう。

どちらもデータを扱う専門家ですが、主に担当する領域が異なります。

データアナリストは、ビジネス課題に沿ってデータを分析し、そこから得られるインサイト（＝洞察、気づき）を報告することが主な役割です。分析結果を元に、ビジネスの現場が次の一手を考えるための判断材料を提供します。

一方、データサイエンティストは、より技術的なアプローチを取ることが多いです。統計学や機械学習（AIの技術の一種）といった高度なスキルを駆使して、未来予測のモデルを構築したり、まだ誰も気づいていない新たな課題を発見したりすることに重きを置きます。

もちろん会社によっては業務領域が重なることもありますが、ビジネスの現場に近いのがデータアナリスト、より研究・開発に近いのがデータサイエンティスト、とイメージすると分かりやすいかもしれません。

ビジネスの意思決定を左右する、データアナリストの具体的な仕事内容

では、データアナリストは具体的にどのような流れで仕事を進めているのでしょうか。一般的な業務プロセスを見ていきましょう。

働き方は「コンサル型」「エンジニア型」の2タイプ

データアナリストの働き方は、企業や役割によって「コンサル型」と「エンジニア型」の2つに大きく分かれることがあります。

コンサル型のデータアナリストは、企業の課題解決に重きを置き、「そもそも何を分析すべきか？」という上流工程から関わります。ビジネスへの深い理解と、分析結果を元にした提案力が求められます。

一方、エンジニア型のデータアナリストは、分析に必要なデータをいつでも取り出せるように、データ基盤を整備・運用することが主な役割です。プログラミングやデータベースに関する高い技術力が求められます。

ただし、両者の役割はきっちり分かれているわけではなく、両方のスキルを求められる場面も多いのが実情です。

なぜ今求められる？企業のDX推進を牽引する「データの翻訳家」

あらゆるビジネスでデータ活用が叫ばれる今、なぜデータアナリストの価値がこれほど高まっているのでしょうか。その背景と、気になる年収や将来性について解説します。

近年、「DX（デジタルトランスフォーメーション）」という言葉をよく耳にするようになりました。これは、企業がデジタル技術を活用して、ビジネスモデルや業務そのものを根本から変革していく取り組みのことです。

このDXを進める上で欠かせないのが、経験や勘に頼るのではなく、データに基づいた客観的な意思決定です。そこで、膨大なデータをビジネスに役立つ「情報」へと変える、いわば「データの翻訳家」ともいえるデータアナリストの存在が不可欠となっているのです。

気になる平均年収と将来性

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」

求人ボックスによると、データアナリストの平均年収は約696万円（2024年時点）。年収のボリュームゾーンは676万円～779万円ですが、経験やスキルによっては1,000万円を超えることもあります。

このような高い年収水準の背景には、データアナリストの需要の高さがあります。

多くの企業がデータ活用の重要性に気づき始めた一方で、専門的なスキルを持つ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ため、人材価値が非常に高く、今後もこの状況は続くと考えられています。未経験からでも挑戦する価値が十分にある、将来性の高い職種と言えるでしょう。

データアナリストと聞くと、とても高度な専門知識が必要なイメージがあるかもしれません。

もちろん専門性は必要ですが、未経験から転職を目指す場合、すべてのスキルを完璧にマスターする必要はありません。まずは「これだけは押さえておきたい」というスキルの優先順位を理解することが、転職成功への近道です。

ここでは、データアナリストに求められるスキルを4つのカテゴリーに分けて、その重要度とともに解説します。

【最重要】SQL：すべての基本となるデータとの「対話」スキル

未経験からデータアナリストを目指す上で、最も重要で、最初に学ぶべきスキルが「SQL」です。

企業のデータは、「データベース」という巨大なデータの倉庫に保管されています。SQLは、その倉庫から「この条件に合うデータだけを取り出して」とお願いするための専門の「言語」なのです。データ分析は、まずこのデータを抽出するところから始まります。

実際に多くの企業の求人情報で「SQLの実務経験」が必須条件とされていることからも、その重要性がわかります。まずは基本的な命令文（SELECT, WHERE, JOINなど）を覚え、データを自在に扱えるようになることを目指しましょう。

【標準装備】BIツール：データを「見える化」する武器（Tableau、Power BIなど）

SQLで取り出したデータを、ただの数字の羅列で終わらせないために使うのが「BI（ビジネスインテリジェンス）ツール」です。

BIツールは、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ＆ドロップなどの直感的な操作で、データをグラフや地図などに「見える化」できる非常に強力なツールです。代表的なものに「Tableau」や「Microsoft Power BI」などがあります。

分析結果を誰にでも分かりやすく伝えるために、今やBIツールはデータアナリストの「標準装備」ともいえるスキルになっています。基本的な操作を覚えておけば、強力な武器になるでしょう。

【差がつく】Python：統計解析や機械学習への挑戦権

次によく名前が挙がるのが「Python」や「R」といったプログラミング言語です。

これらの言語を使いこなせると、SQLだけでは難しい大量データの複雑な処理や、統計的な分析、さらには機械学習（AI）といった高度な分析が可能になります。

ただし、未経験からの転職において、必ずしも必須ではありません。まずはSQLとBIツールを優先し、余力があればPythonの学習に進むのがおすすめです。「使えると、他の候補者と差がつく」スキルだと考えておきましょう。

統計学と論理的思考力：数字の裏側を見抜くための土台

優れたツールを使いこなしても、その土台となる「考え方」がなければ、データから価値を引き出すことはできません。それが、統計学の知識と論理的思考力（ロジカルシンキング）です。

統計学と聞くと難しく感じるかもしれませんが、まずは「平均値と中央値の違い」や「相関関係と因果関係の違い」といった基本的な考え方を理解することが重要です。これにより、データの表面的な数字に惑わされず、その裏側にある意味を正しく読み解けるようになります。

そして、分析結果から課題解決のシナリオを組み立て、誰にでも分かりやすく説明するためには、論理的思考力とコミュニケーション能力が不可欠です。データ分析のプロセスそのものが、論理を積み上げていく作業だからです。

ロジカルシンキングで扱われる主な思考法

これらの思考法は、データアナリストとしてだけでなく、あらゆるビジネスシーンで役立つ普遍的なスキルです。

データアナリストに必要なスキルセットが分かったところで、いよいよ実践です。

ここからは、未経験からデータアナリストへの転職を成功させるための具体的な行動計画を、3つのステップに分けて解説します。このロードマップに沿って準備を進めれば、着実にゴールに近づけるはずです。

Step1：学習計画を立てる（まずはSQLとBIツールから始めよう）

何事も、最初の一歩が肝心です。まずは第2章で解説したスキルのうち、最重要である「SQL」と、すぐに実践しやすい「BIツール」の学習からスタートしましょう。

最近では、オンラインで手軽に学べる優良なサービスがたくさんあります。

学習のモチベーションを保つために、「統計検定」などの資格取得を目標にするのも良いでしょう。

統計学を学ぶ際の、おすすめの書籍

Step2：「分析経験」を証明するポートフォリオを作成する

学習と並行してぜひ取り組みたいのが、オリジナルの「ポートフォリオ」作成です。

ポートフォリオとは、自分のスキルや実績を証明するための作品集のこと。実務経験のない未経験者にとって、学習意欲とポテンシャルをアピールするための最強の武器になります。

難しく考える必要はありません。まずは自分の興味があるテーマで、簡単な分析に挑戦してみましょう。

ポートフォリオ作成の簡単4ステップ

Step3：現職の経験を武器に変える職務経歴書のアピール術

最後のステップは、これまでの経験と学習成果を職務経歴書に落とし込み、効果的にアピールすることです。

「自分にはデータ分析の経験なんてない」と思っていませんか？実は、どんな仕事にもデータ分析に繋がる要素は隠れています。

職務経歴書でのアピール例

このように、現職での経験を「課題発見→データに基づく仮説→実行→結果」というストーリーで語れるように整理しましょう。

とはいえ、自分一人で職務経歴書を完成させるのは難しいもの。そこでおすすめしたいのが、IT・Web業界に強い転職エージェントの活用です。

転職のプロに相談すれば、あなたの経験の中からデータアナリストとしてのアピールポイントを一緒に見つけ出し、通過率の高い書類作成をサポートしてくれます。ミスマッチのない企業選びのためにも、ぜひ一度相談してみましょう。

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点を意識するとよいでしょう。

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

IT業界への転職における、転職エージェントの選び方について詳しく見る

レバテックキャリア

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。

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アカリクキャリア

アカリクキャリアは技術者・専門職に特化した転職エージェントで、特に大学院卒や研究者の転職支援に強みがあります。。

とくに都市部のIT・通信・Web系の求人が豊富で、データアナリストの案件も多数見られます。

アカリクキャリアの強みは、コンサルタントの技術知識レベルが非常に高いこと。
半導体エンジニアへのキャリアパスについても、専門的な知見からアドバイスを受けやすいでしょう。
また、紹介される求人も大手企業のものが多い傾向にあります。

書類添削、面接対策のサポートも丁寧で、書類選考の通過率は50%以上（公式サイトより）と非常に高い数値をキープしています。

アカリクキャリアの評判とおすすめの人

アカリクキャリアを利用した人の声としては「中長期的なキャリアを見据えた提案をしてくれた」「希望に合わせて、適切な求人紹介をしてくれた」など、研究職・技術職の「その先のキャリア」を踏まえてのサポートを行ってくれたことを高く評価するものが多いです。

一方、紹介求人は基本「空き枠採用」となるため、全体の数はやや少なめです。
時期によっては「すぐに紹介できる求人がない」場合もあります。そのため、アカリクキャリアは「いい案件があったら始動する」スタイルで中長期的な利用が向いています。

アカリクキャリアの特徴

マイナビIT AGENT

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。

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リクルートエージェント

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、2025年1月のITエンジニア向け公開求人数は約12万件と、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800件（2025年1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。

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dodaエンジニアIT

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（2025年1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。

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ワークポート

ワークポート（WORKPORT）は全国都道府県に拠点を展開し、キャリア相談はじめ対面での面談に力を入れています。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。

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！

ワークポートの担当コンシェルジュ（アドバイザー）は、積極的に求人を提案してくれることで知られています。
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。

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この記事では、未経験からデータアナリストを目指すための具体的なスキルセットと、3つのステップからなるロードマップをご紹介しました。

漠然と「難しそう」と感じていた方も、やるべきことの順番とポイントがクリアになったのではないでしょうか。

大切なのは、いきなり全てを完璧にこなそうとしないことです。まずは「SQL」と「BIツール」の学習から始め、小さな分析でも良いので「ポートフォリオ」として形にしてみましょう。一つひとつのステップを着実にクリアしていくことが、転職成功への一番の近道です。

あなたのこれまでの経験は、決して無駄にはなりません。データという新しい視点を手に入れることで、それは必ず未来の武器に変わります。データアナリストへの第一歩を、ぜひ今日から踏み出してみてください。