新卒がデータアナリストになるために知っておくべきこと、やるべきことについて解説新卒の学生はデータアナリストになれるのか?年収、適性について

最終更新日:2021年6月9日

データアナリストはその需要と収入の高さから、近年特に注目されています。しかし求められる技術力の高さから、新卒向けの求人は少なく、学生がファーストキャリアとして目指すことは非常に難易度の高い職種です。データアナリストはどのような人が向いていて、どうすれば新卒でもなることができるのでしょうか。ここでは、データアナリストの仕事内容、データサイエンティストとの違い、データアナリストの適性、そして新卒がなるためにやるべきことについて解説します。

1. データアナリストとは

まず、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、情報を分析・調査することを専門に行う仕事です。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。

コンサルタイプは、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。一方でエンジニアタイプは、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。つまり、コンサルタイプは「企業が抱える課題の解決」、エンジニアタイプは「商品・サービスの品質向上」をそれぞれ目的に情報の分析・調査を行います。

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600~700万円であることが分かります。国税庁は日本全体の平均年収を約476万円と発表しているため、データアナリストの平均年収は非常に高いことが理解できます。

※参考:国税庁「1年を通じて勤務した給与所得者」

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。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。

2. データアナリストの適性

次に、データアナリストの主な適性3つについて解説します。

数学が好き

データアナリストの最も重要なスキルの一つが、統計学です。統計学を身につけることで、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。そして統計学の習得には確率、微積分、数列などの数学の知識が必須です。データアナリストは常に数字と向き合う仕事であるため、数学に苦手意識がある人には向いていないと言えるでしょう。

論理的思考力がある

データアナリストは統計学以外にも、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。

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疎かにしてはいけません。

3. 新卒でデータアナリストになる方法

最後に、新卒でデータアナリストになる方法について解説します。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は非常にハードルが高い職業なので、しっかりとスキルを身に付け、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。

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。二つを比較した場合、Pythonの方が汎用性が高く習得難易度も低いため、そちらから勉強を始めることをおすすめします。

勉強方法は主に、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という2種類の方法があります。書籍・オンライン学習サイトの場合、低予算で時間や場所にとらわれず自由に勉強することができます。ただし、分からないことを誰にも質問できないというデメリットがあります。

一方でプログラミングスクールの場合、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ます。分からないこともすぐにインストラクターに質問することができます。しかし独学することと比較した場合、費用がやや高いです。平均的に3ヶ月分の料金で約30万円前後の受講料が発生します。

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、確実に習得するために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。

資格を取得する

データアナリストになる上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、ITエンジニアの登竜門と呼ばれる「基本情報技術者試験」、データベースについて学ぶための「データベーススペシャリスト試験」、そして統計学を学ぶための「統計検定」がおすすめです。

「基本情報技術者試験」は、経済産業大臣が行う国会資格の一種であり、ITエンジニアとして活躍したいと考える全ての人が理解しておくべき基礎的な能力を持っていることを証明できます。「データベーススペシャリスト試験」も同様に国家資格ですが、内容が専門的になるため難易度が大幅に上昇します。また「統計検定」は、統計に関する知識や活用力を証明する試験です。4級から1級まで存在しますが、2級以上でなければ履歴書に書くことができないという点には注意が必要です。

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が、どの試験も高難易度であるため、基本的にはスクールに通うことをおすすめします。

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、学生が特定の企業で実際に一定期間業務に携わることができる職場体験の制度です。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良いでしょう。インターンシップに参加することには、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、など様々なメリットがあります。

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することができますが、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ましょう。自分の条件に合った情報を提供してくれることに加えて、大学限定の募集情報が存在する場合もあります。

4. 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、需要の高まっている職種です。新卒でも目指すことはできますが、募集は非常に少ないため、社会人経験を積んでから転職で目指すことを視野に入れても良いでしょう。

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