新卒の学生でもデータアナリストになれる？就職に近づく3つの方法を解説

• 1. 新卒からデータアナリストになるのは非常に困難
• 2. データアナリストとは
• 3. 新卒からデータアナリストに近づくための方法3選
• 4. データアナリストに必要な3つの適性
• 5. 新卒者必見！データアナリストの年収
• 6. まとめ

1. 新卒からデータアナリストになるのは非常に困難

データアナリストは新卒学生がファーストキャリアとして目指すには、非常に難易度の高い職業です。

データアナリストとして働くためには、データ分析に関する高度なスキルや専門的な知識が求められます。また、業務内容次第では、分析したデータからクライアントの課題に対する解決策の提案も行うため、実務経験のない新卒学生には荷が重い職業といえます。

実際、新卒向けの求人を扱う「レバテックルーキー」においても、データアナリストの求人が掲載されるのは非常に稀です。

とはいえ、新卒学生向けにデータアナリストの求人を出している企業も多少はあるため、就職できる可能性がまったくないわけではありません。

ただし、データ活用のスペシャリストを名乗れるだけの知識量と高度なスキルが求められるため、ハードルは非常に高いといえるでしょう。

データアナリストの需要は増加している

DXの普及が進み、さまざまな企業が経営活動にデータを活用している現在、データアナリストの需要も増加傾向にあります。

実際、自社のマーケティング施策に顧客データの分析結果を取り入れ、成功している企業も多く、データ分析力が企業の競争力に大きく関与しているのは間違いありません。

幅広い業界でビッグデータの活用やデータマイニング（データから傾向や関連性を見出す分析手法）、機械学習などに注目が集まっているなか、その分野のプロフェッショナルとなるデータアナリストに需要が生まれるのは自然な流れといえるでしょう。

ただし、AI技術によって分析ツールが進化し続けている今、専門的な知識を持つデータアナリストでなくても分析業務が行いやすい環境になってきています。

実際、マーケターのなかには、データ分析を自分で行い、その結果をマーケティング施策に取り入れている方も多い印象です。

そのため、今後データアナリストには、高度なコンサルティング能力やエンジニアとして専門的なIT技術など、データ分析以外の付加価値が求められるといわれています。

2. データアナリストとは

まずは、データアナリストという職業について理解を深めていきましょう。

データアナリストの仕事内容、年収、そしてデータサイエンティストとの違いについて解説するので、ぜひ参考にしてください。

データアナリストの仕事内容

データアナリストはその名前の通り、情報の分析・調査を行う専門的な職業です。具体的には「コンサルタイプ」と「エンジニアタイプ」の2種類の仕事内容が存在します。

コンサル型データアナリスト

コンサル型データアナリストは、企業が抱える課題の解決を目的にビッグデータを分析し、具体的な解決策の提案や施策実施後の結果を検証する仕事です。

具体的には、データ分析の結果を元に、以下のようなコンサル系の業務を行います。
 

• ・ビックデータを活用した情報収集

  ・抽出したデータの分析、加工

  ・クライアントへのヒアリング

  ・要望、課題の抽出

  ・仮説の立案、検証

  ・課題解決に向けた戦略策定

  ・戦略導入後の効果検証、改善策の提案　など

コンサル型データアナリストはその特性・業務内容から、コンサルティングファームに所属しているケースが多いようです。

企業が抱える課題の解決を目的としたコンサルタントとしての役割が求められるため、マーケティングスキルやプレゼン能力などコンサル寄りのスキルが重視されます。

エンジニア型データアナリスト

エンジニア型データアナリストは、機械学習・データマイニングなどから得られたデータを元に顧客の行動パターンを分析し、商品・サービスの開発・改善に活用できる情報を企業に提供する仕事です。

具体的には、データ分析の結果を元に、以下のようなエンジニア系の業務を行います。
 

• ・ビッグデータの情報処理

  ・データマイニング

  ・機械学習

  ・システムの設計、開発

  ・システムの改善　など

エンジニア型データアナリストは、エンジニアの側面が強いため、おもにIT系の企業を活躍の場としています。

商品・サービスの品質向上を目的とした、ITエンジニアとしての役割が求められるため、プログラミングスキルや情報処理能力など、実務関連のスキルが重視されます。

データサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、分析されたデータを元に機械学習の技術を用いて、アルゴリズム実装やモデル構築を行う仕事です。

データアナリストがより現場に近い立場であることに対して、「サイエンティスト」という名前の通り研究職に近い性質があります。そのため、データアナリストの上位職がデータサイエンティストと認識されている傾向があります。

ただし、どちらもデータ分析・調査の専門家であるため仕事内容が重複する部分も多く、厳密な違いは定義されていません。企業によっては、同義として捉えている場合もあります。

関連記事：新卒がデータサイエンティストとして就職するには？方法や必要な準備を解説

3. 新卒からデータアナリストに近づくための方法3選

上述した通り、データアナリストはファーストキャリアとして、非常にハードルが高い職業です。そのため、しっかりとスキルを身につけ、企業に対して少しでも多く、自身の価値を証明するために準備する必要があります。

新卒からデータアナリストに近づくための3つの方法を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

プログラミングの勉強

データアナリストは、業務上プログラミングスキルが必須です。

そして、数多く存在するプログラミング言語の中でも、機械学習・データ解析の分野で使用されるPythonとRの習得が求められます。

2つを比較した場合、Pythonの方が汎用性が高く習得難易度も低いため、まずはそちらから勉強を始めましょう。

なお、プログラミングの勉強はおもに「書籍・オンライン学習サイトを使った独学」または
「プログラミングスクールに通う」のどちらかで進めるのが主流です。

2つのプログラミング学習方法のメリット、デメリットを紹介するので、自分に合った勉強方法を見つけるためにご活用ください。

関連記事：プログラミングを学習するメリットとは？新卒向けに解説

独学で学習を進める

書籍・オンライン学習サイトを活用し、独学で勉強を進める場合、自分のペースで自由に学習できるのが特徴です。独学の場合、そこまでコストがかからないため、手軽に学習を始めやすいのも大きなメリットといえます。

ただし、分からないことを誰にも質問できないため、ある程度の理解力がないと実戦レベルのプログラミングスキルを習得するのは困難です。

また、独学の場合、自由に学習を進められる反面、自分で学習計画とカリキュラムを立てなければいけません。プログラミング習得まで学習を継続するには、強い意思と要領のよさが必要となるため、基礎レベルの習得で断念してしまう人も多いようです。

プログラミングがどんなものか気軽に学習してみたい方は、ひとまず独学で始めてみるのもよいでしょう。

関連記事：プログラミングを勉強するなら何から始めるべき？学習ステップを解説

プログラミングスクールに通う

プログラミングスクールに通う場合、カリキュラムに沿って一定期間内に希望のプログラミング言語を確実に習得できる環境が整っているため、効率よくスキルを習得できます。

また、分からない内容もインストラクターに質問できるため、成長できるスピードが早いのも特徴です。

しかし、独学での学習と比較した場合、高額なコストがかかってしまいます。3ヶ月分で約30万円前後の受講料が発生するスクールもあるため、気軽には利用できないのがデメリットです。

ただし、PythonとRはいずれも初心者にとっては難易度が高い言語であるため、確実に習得したい方は、プログラミングスクールに通うことをおすすめします。

なお、レバテックでは、大学生・大学院生向けに月額29,800円（税込）でプログラミングを学習できる「レバテックカレッジ」を運営しています。

現役のエンジニアが考案した、確実に成長できるオリジナルカリキュラムを用意しているため、未経験者でも3ヶ月で必要なスキルを習得可能です。

また、教室にはベンチャー企業のエンジニア内定者を中心としたメンターが常駐しており、わからない部分をいつでも相談できるほか、ZoomやSlackなどオンライン上でも疑問を解消できます。

リーズナブルな価格で、データアナリストになるために必要なプログラミングスキルを習得できるおすすめのプログラミングスクールです。

資格を取得する

データアナリストになるうえで必須の資格はありませんが、実務経験がない新卒にとって、自身の人材価値をアピールする材料は少しでも持っておく方が有利になります。

具体的には、以下のようなIT系資格の取得を検討してみてください。

資格の勉強はプログラミング学習同様、書籍・オンライン学習サイトを使った独学、スクールに通って勉強するという方法があります。

基礎知識がメインとなる「基本情報技術者試験」以外は、どの試験も難易度が高いため、基本的にはスクールに通うことをおすすめします。

関連記事：IT資格の種類と難易度について解説！新卒におすすめの資格とは

長期インターンシップに参加する

長期インターンシップとは、学生が企業のなかで一定期間、職場体験を行う制度です。

データアナリストを目指す場合は、特にデータ分析系企業のインターンシップに参加するとよいでしょう。インターンシップへの参加によって、以下のようなメリットを得られます。

・実践的なスキルが身に付く
・興味がある企業に人脈を作れる
・その仕事に対する自分の適性を確認できる

インターンシップの募集情報は、原則求人サイトから検索できますが、大学生・大学院生の場合は大学に設置されているキャリアセンターを一度訪れてみるのもおすすめです。

自分の条件に合った情報を提供してくれるだけでなく、大学限定の募集情報が存在する場合もあるため、積極的に活用しましょう。

関連記事：プログラミングのインターンを探す方法は？未経験でも学べる5つのメリット

4. データアナリストに必要な3つの適性

データアナリストのおもな適性について解説します。

データアナリストに向いている人の3つの特徴を紹介するので、自分にあてはまる部分があるか確認してみてください。

関連記事：プログラミングの適性がある人・ない人は何が違う？向いている人の特徴とは

数学・データが好き

データアナリストの適性として挙げられるのが、数字・データに関する興味関心です。膨大なデータを扱い、分析を行うデータアナリストには、つねにデータを追い続けられるだけの熱量が必要です。

また、データアナリストの重要なスキルの一つとして「統計学」が挙げられます。統計学によってデータアナリストは、どの情報を元に課題解決の仮説を立てるのか、抽出された情報からどういった結論が得られるのかを考えられるようになります。

なお、統計学の習得には「確率」「微積分」「数列」など、数学の知識が必須となるため、数字に関しても強くなければなりません。

データアナリストは常に数字・データと向き合う仕事であるため、そのあたりに苦手意識がある人には向いていないといえるでしょう。

論理的思考力がある

データアナリストには、実際にデータを解析するためのプログラミングスキルや、課題発見・解決のための仮説構築力が求められます。

これらのスキルを習得するためには、高度な論理的思考力が欠かせません。論理的思考力とは、物事を体系的に整理して考える力を意味します。

難しい問題でも細かい要素に分解し、順序立てて考えていくことで理解しやすくなります。つまり、難しい物事でも自分のなかで咀嚼して、理解できる力が論理的思考力です。

データアナリストはもちろん、エンジニア系の職業には論理的思考力が求められる傾向があるため、IT業界を志望するなら日頃から道筋を立てて考えるように意識しましょう。

コミュニケーション能力がある

データアナリストはただデータを分析・調査するだけではなく、そこから得られた情報を企業の課題解決に活かさなければいけません。

したがって、専門的な内容を経営陣やクライアントに対して分かりやすく伝えるコミュニケーションスキルが必要です。

また、提案した施策を実行してもらうためには、現場から信頼を勝ち取ることも重要です。基本的なビジネスマナーは当然ながら、謙虚さや相手の意見を尊重する姿勢なども必要な要素といえるでしょう。

5. 新卒者必見！データアナリストの年収

レバテックキャリアに掲載されている募集情報によると、データアナリストの平均年収は約700〜800万円です。

国税庁の「令和3年分民間給与実態統計調査（p6）」によると、日本全体の平均年収は約443万円と発表されているため、データアナリストの平均年収は非常に高額といえます。

より詳細なデータアナリストの収入相場を知りたい方のために、実際の求人情報をまとめたので、ぜひ参考にしてください。

上記の求人から、データアナリストの収入は経験や業務内容によって、非常に幅広いことが分かります。

データ活用に関する責任者であれば、年収1,000円以上の収入にも期待できるため、将来的に高収入を実現するためにも、まずはデータアナリストの基本業務となるデータ分析から一歩ずつ経験を積んでいきましょう。

6. まとめ

データアナリストは、データを集計・分析することで企業の課題解決を支援する職業です。ビッグデータの活用機会が増えている近年、需要が急激に高まっています。

なお、データアナリストは新卒でも目指すこと自体は可能ですが、募集は非常に少ないのが特徴です。運よく求人を見つけたとしても、専門的なスキルや知識が求められるため、ファーストキャリアとして目指すにはハードルが高いといえます。

そのため、別のエンジニア系の職業に就職し、社会人経験を積んでから転職を視野に入れるのもよいでしょう。

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