新卒でもデータアナリストになれる？適正や就職に近づくための方法

• 1. データアナリストとは

• 2. データアナリストに新卒からなるのは難しい

• 3. データアナリストの年収

• 4. 新卒からデータアナリストに就職するための方法

• 5. データアナリストに必要な適性

• 6. 新卒でデータアナリストに就職するときに役立つ資格

• 7.まとめ

1.データアナリストとは

そもそもデータアナリストとはどのような職種なのでしょうか。はじめに、データアナリストの仕事内容についてご紹介します。

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。統計学を用いてデータの分析や可視化を行い、社内外の課題解決に貢献します。

データアナリストには、大きく分けると「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

分析したデータをもとに、企業が抱える課題の解決に向けて具体的な解決策の提案や検証を行うのがコンサル型データアナリストの主な仕事内容です。

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や業務内容から、コンサルティングファームに所属しているケースが多く、表面化した課題だけでなく、本質的な課題の抽出から求められることもあります。

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

対して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・サービス開発に活用できる情報を企業に提供するまでが主な業務内容です。

具体的には、データ分析の結果を元に、以下のような業務を担当します。 
 

• ・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。

また商品・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

データアナリストと近しい職種としてよく混同されるのが「データサイエンティスト」です。どちらもデータを扱う専門職ですが、厳密にいうと担当する業務範囲などが異なります。

データサイエンティストは、データアナリストが分析・提案したデータをベースにして、アルゴリズムの実装やデータ分析モデルの構築などを行います。そのため、データサイエンティストの方が業務範囲がより広く上位職種であると言えるでしょう。

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：新卒でデータサイエンティストになるには｜必要な勉強や学習方法を解説

2.データアナリストに新卒からなるのは難しい

データアナリスト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るため、新卒での就職は難易度が高いと言われていますコンサル型データアナリストの場合、分析したデータをもとにクライアントに課題解決策の提案を行うこともあり、その点も実務経験がない新卒だと難易度が高いと言われる理由のひとつです。

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は決して多くはありません。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、どうしても新卒でデータアナリストになりたい場合は学生のうちから資格やスキルの獲得に向けて準備しておくと良いでしょう。

データアナリストの需要は年々増加している

DX（デジタルトランスフォーメーション）が国の政策としても推進されており、ビッグデータやAIの活用が各企業でも重要視されています。こうした流れはありながら、データアナリストも含めたIT人材は不足しており、2019年3月に経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査（概要）」によると、2030年頃には79万人ものIT人材が不足すると予測されています。

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でしょう。

3.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年収は平均に対して高額といえるでしょう。

ただし、これは経験者向けの求人での年収であり、新卒でデータアナリストになった場合は300～350万円程度とほかの職種の新卒給与とそこまで差は出ないケースも多いです。情報系の大学院を卒業している、資格を有しているなど専門性がある場合はもう少し高い年収が設定されることもあるかもしれません。

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。

4.新卒からデータアナリストに就職するための方法

ここまでお伝えしたように、データアナリストは需要が高い職種ではありますが、ファーストキャリアとしてはハードルが高いとされています。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。

書籍・オンライン学習サイトでの独学のメリット・デメリット

書籍やオンライン学習サイトで独学で勉強するメリットとしては、コストを抑えて手軽に学習を始めることができること、また自分のペースで好きな時間に勉強できることが挙げられます。今は無料のプログラミング学習サイトや安価なオンライン学習動画なども充実しており、基本的なレベルであれば独学で習得することも不可能ではありません。

ただし、分からないことがあっても質問することができないため、ある程度の理解力がないと実践レベルのプログラミングスキルを習得するのはハードルが高いかもしれません。また、強制力がない分、独学だと挫折しやすいという方も多く、その点はデメリットと言えるでしょう。

プログラミングスクールに通うことのメリット・デメリット

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るのがメリットです。

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と言えるでしょう。

デメリットとしては、独学に比べて費用が高くなる点が挙げられます。3ヶ月分で約30万円前後の受講料がかかるケースが多く、学生にとっては決して安い金額ではないため若干ハードルが高いかもしれません。

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。

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

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

5.データアナリストに必要な適性

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。

6.新卒でデータアナリストに就職するときに役立つ資格

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。

データアナリストとして就職を目指す際に役立つ資格をいくつかご紹介します。

統計検定

「統計検定」とは、統計に関する知識や活用力を評価する試験です。レベルに応じて1～4級まであり、そのほかに統計調査士やデータサイエンスの資格などもあります。比較的知名度が高く、統計に関する知識の習得度を確認するための目安としても役に立つ試験です。

ただし、履歴書に記載できるのは2級以上の資格のみのため、データアナリストとしての就活でアピールしたい場合は2級以上の合格を目指すとよいでしょう。

基本情報技術者試験

情報処理推進機構（IPA）が実施する「基本情報技術者試験」は、ITを活用したサービスやシステムを開発するIT人材に必要な基本的知識やスキルを有することを証明できる国家資格です。

試験内容はテクノロジ系、マネジメント系、ストラテジ系の大きく3種類あり、合格率は20～30%程度と言われています。決して簡単な試験ではないため、しっかりと勉強時間を確保してから受験するようにしましょう。

関連記事：基本技術者試験の合格率は？難易度や勉強にかかる時間について

ORACLE MASTER

「ORACLE MASTER」は日本オラクルが運営する「Oracle Database」に関する技術を認定する資格です。

世界で広く使用されているデータベースの一つである「Oracle Database」の管理や運用、SQL等に関する問題が出題され、Bronze、Silver、Gold、Platinumと4つのグレードが存在します。

会社によっては「ORACLE MASTER」に対して資格手当を出したり、昇給の条件としているところもあり、データアナリストを目指すうえでもデータベースの基本的な知識やスキルの証明になるでしょう。

データベーススペシャリスト試験

同じくデータベースに関する試験としては、情報処理推進機構（IPA）が実施する「データベーススペシャリスト試験」もあります。

情報処理技術者試験のなかでも高度試験に該当するこちらは、システム基盤の企画から開発、運用までの幅広い知識とスキルを活用できる高度IT人材を対象としており、合格率は約17%と非常に難易度が高い試験です。

付け焼刃の勉強では到底合格はできない試験ですが、基本情報技術者検定などにも合格し、さらに高いレベルでの知識習得を目指したいという方は挑戦してみるとよいでしょう。

7.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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