データアナリストに向いている人の6つの特徴とは？おすすめの資格7選もご紹介！

「データアナリストに向いている人の特徴にはどんなものがある？」
「データアナリストの仕事内容って？」
「データアナリストに役立つおすすめの資格とは？」
このように、どのような人がデータアナリストに向いているのかや仕事内容等が知りたいという人もいるのではないでしょうか。

この記事では、データアナリストに向いている人の特徴や向いていない人の特徴、データアナリストになりたい人に役立つおすすめの資格などを紹介しています。この記事を読むことで、どのような人がデータアナリストに向いているのか把握できるでしょう。

また、未経験からデータアナリストになる方法についても解説しているため、未経験からデータアナリストを目指す人も参考にできます。

データアナリストに向いている人の特徴を知りたい人は、ぜひ本記事を参考にしてみてはいかがでしょうか。

データアナリストに向いている人の6つの特徴

データアナリストとは、データを収集、分析することで、ビジネス上の課題解決などに役立てる仕事です。データアナリストには専門性の高い知識やスキルが必要となるため、データアナリストに向いている人もいれば向いていない人もいます。

ここでは、データアナリストに向いている人の6つの特徴を紹介していくため、どのような人がデータアナリストに向いているのか参考にしてみてください。

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• 統計学やデータ処理が得意
• プログラミング・ITに強い
• 情報収集・分析力がある
• 数字や数学が好き
• 好奇心が旺盛
• 几帳面で細かい作業ができる

統計学やデータ処理が得意

統計学は、データの収集や分析、確率などを扱う学問です。データアナリストはデータの中から傾向やパターンを見つけ出すために統計学を使用するため、統計学が得意な人の方が向いています。

また、業務ではデータ処理を行うことになるため、データ処理への適性が高くデータをもとに解説することを得意とする人はデータアナリストに向いています。

プログラミング・ITに強い

データアナリストはPythonやR言語などのプログラミング言語を使ってプログラムを組むこともあるため、プログラミングができる人が向いています。

また、データベースを使用してデータを抽出したり、クラウドサービスを利用して分析環境を構築したりすることもあるため、ITに強くなければ務まらないでしょう。

情報収集・分析力がある

目的に合わせて適切な情報を集め、緻密な分析を行う能力が求められます。

データ分析がビジネスの拡大に寄与する場合もありますが、基本的には意思決定をサポートする役割を果たします。長期間にわたる地道な情報整理に楽しみを見出す方にとって、データアナリストは理想的な職業と言えるでしょう。

数字や数学が好き

データアナリストは常に数字を見る仕事であるため、基本的に数字やデータを扱うことが苦ではない人や、もともと数字や数学が好きな人に向いているでしょう。

さまざまな物事を数字で考えるようなタイプの人は、データアナリストに向いているでしょう。

好奇心が旺盛

IT業界は技術革新のスピードが速く、次々に新しい技術や情報が登場する点が特徴です。このような中でデータアナリストとして活躍するためには、好奇心を持って自ら学び続けられる適性が必要です。

そのため、好奇心旺盛な人の方がデータアナリストに向いていると言えるでしょう。

几帳面で細かい作業ができる

データアナリストのデータ分析の結果は、企業のビジネス上の課題解決や企業戦略の策定などの重要な判断材料として用いられます。

そのため、データアナリストが出した数字にはミスは許されません。このように、ミスが許されないデータアナリストの業務では、細心の注意を払いながら慎重に作業を進めることが求められます。

そのため、自分で何度もチェックを行い、細かい点まで確認することができる几帳面な人は、データアナリストに向いています。

データアナリストに向いていない人の3つの特徴

ここまでデータアナリストに向いている人の特徴を紹介してきましたが、逆にデータアナリストに向いていない人もいます。データアナリストへの適性がない人がデータアナリストになれば、ストレスを感じてしまう可能性もあるでしょう。

ここでは、データアナリストに向いていない人の3つの特徴を紹介していくため、どのような人がデータアナリストに向いていないのか参考にしてみてください。

• 大雑把で緻密な作業が難しい
• データより直感を重視する
• 仕事よりプライベートを優先しがち

大雑把で緻密な作業が難しい

データアナリストは何度もセルフチェックをして、ミスをなくせるような几帳面な人が向いています。

逆に言えば、大雑把で細かい作業が苦手な人の場合、データ分析の結果に誤りが出てしまい、大きな損失を出してしまう可能性もあるでしょう。

データより直感を重視する

データアナリストの仕事は、データ分析により、導き出された数字からビジネス上の重要な判断を行うサポートを行うことです。

直感などを優先する人は、データアナリストという仕事の手順自体が煩わしくなる可能性もあるため、データアナリストには向いていません。

仕事よりプライベートを優先しがち

仕事とプライベートを分けることも重要ですが、データアナリストとして仕事をするのであれば、自ら勉強をする姿勢が重要になります。

統計や機械学習、ITスキル、最新の技術動向などを自らチェックし、学んでいかなければデータアナリストとして成長することはできません。そのため、仕事よりもプライベートを優先するタイプの人はデータアナリストには向いていないでしょう。

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データアナリストの仕事と役割

データアナリストには、クライアントや自社が抱える課題をデータ分析で解決に導く専門家として、2つのタイプが存在しています。

ここではデータアナリストの仕事内容について解説していきます。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストとは、クライアントが抱える課題をデータ分析によって解決へと導く仕事です。課題に対して仮説を立て、必要なデータを収集し、データ分析を行い、有益な情報の提供や具体的な提案を行うことがコンサル型のデータアナリストの主な仕事となります。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストとは、蓄積されたビッグデータを分析し、規則性を見つけ、サービスやシステムの改善へとつなげることが仕事です。エンジニア型のデータアナリストには、コンサル型のデータアナリストよりもエンジニア力が必要とされます。

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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データサイエンティストの違いは、主に担当領域と職務内容にあるでしょう。データアナリストは主にデータの収集、加工、解析を行い、企業の利益に貢献しています。

一方、データサイエンティストはより広範で、ビジネス上の課題を洗い出し、仮説を立案し、経営戦略として提言する役割も持っています。また、データアナリストの上位職をデータサイエンティストとして捉える傾向もあります。

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データアナリストに必要なスキル・知識

データアナリストには、専門性の高い知識やスキルが求められます。データアナリストを目指している人の中には、どのような知識やスキルが必要なのか知りたいという人も多いでしょう。

ここではデータアナリストに必要なスキル・知識を紹介するため、ぜひ参考にしてみてください。

基礎的な数学の知識

さまざまなデータの中から規則性を導き出すためには、数学の知識が必要となるため、データアナリストには基礎的な数学の知識が必要です。データアナリストとして業務を行う場合、数理モデルを活用し、情報の整理を行います。

データベースや分析ツールの知識

データアナリストは多くのデータを収集、分析する仕事であるため、データベースや分析ツールの知識が必要です。データベースはデータを保存、管理するシステムとなっており、SQLを使用することで必要なデータを抽出できます。

そのため、データアナリストにはデータベースを扱うスキルが必要です。さらに、分析ツールとしてExcelやSAS、SPSSなどを使用するため、これらのツールを扱う知識も求められます。

プログラミングのスキル

データアナリストはデータ分析の際にPythonやR言語などを使用するため、プログラミングのスキルが求められます。たとえば、収集したデータを加工したり、データ分析結果を分かりやすくグラフにしたりする際に、プログラミングが必要になるケースがあります。

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コミュニケーション能力などのビジネススキル

データアナリストには、コミュニケーション能力などをはじめとしたビジネススキルも必要です。データアナリストは企業の課題解決のために、さまざまな視点から解決方法の根拠を示し、さらに相手が納得できるように分かりやすく説明する必要があります。

そのため、高度なビジネススキルが要求される仕事だと言えるでしょう。

ロジカルな思考能力

データアナリストは大量のデータから論理的に結論を導き出す必要があるため、ロジカルな思考能力が必要です。データの中から特定の規則を見つけたり、分析結果を正しく解釈したりするためです。

さらに、専門的な知識がない人にわかりやすく説明する際にも、ロジカルな思考能力は役に立ちます。

【7選】データアナリストになりたい人に役立つおすすめの資格

データアナリストは資格が必須の仕事ではないため、資格を取得せずにデータアナリストを目指すことは可能です。しかし、資格取得を通して知識を身に付けることで、データアナリストへの転職活動でも有利になる可能性があります。

ここではデータアナリストになりたい人に役立つおすすめの資格を紹介するため、参考にしてみてください。

ORACLE MASTER

ORACLE MASTERとは、日本オラクル社が定めているデータベースの認定試験です。Oracle Databaseシリーズの管理スキルを認定するベンダー資格で、世界的に知名度の高い資格となっています。

試験のグレードにはBronze、Silver、Gold、Platinumの4段階が設けられており、データアナリストはSilver以上の取得を目指すのがおすすめとされています。

G検定

G検定はディープラーニングの基本知識を測り、適切な活用方針を決定し、活用するスキルがあることを証明できる資格です。一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定している資格で、AIや機械学習の基本的な知識について問われます。

G検定はジェネラリスト向けの資格となっているため、合格することでディープラーニングをビジネスに活かすスキルを証明できます。

E資格

E資格とは、G検定と同じくディープラーニング協会が認定しているエンジニア向けの資格です。そのため、ディープラーニングの実装がしたい人などにおすすめです。

E資格では高度な数学や統計学の知識なども出題されます。取得することで、ディープラーニングの理論について理解し、適切な手法を選択して、実装するスキルを持っていることを証明できるようになります。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアを目指す人であれば合格しておきたいIT系の国家試験です。情報処理技術者としての知識や技能を認定する試験となっており、データアナリストに必要なIT知識を学ぶことができます。

試験範囲は幅広く、システムの開発や運用、ネットワーク、データベース、セキュリティ、経営など多岐にわたります。合格率も決して高いわけではないため、しっかりと勉強して挑む必要があるでしょう。

出典｜参照：基本情報技術者試験(FE)｜IPA

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統計検定

統計検定とは、統計学に関する幅広い知識や活用力を評価する資格です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が主催している資格で、4級、3級、2級、準1級、1級までの5つのレベルがあります。

データアナリストを目指す場合は、2級以上の取得を目指すといいでしょう。

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データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、データベースの専門的な技術を認定する国家試験です。ネットワークやサーバーといったITインフラを担うエンジニアを対象としています。

データアナリストもデータベースを扱うことから、データアナリスト向けの試験だと言えるでしょう。ただし、難易度は非常に高いため、簡単に合格することは難しいでしょう。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜IPA

OSS-DB技術者認定資格

OSS-DB技術者認定資格とは、オープンソースのデータベースシステムに関する知識やスキルを測る資格です。LPI-Japanが認定している資格で、PostgreSQLを基準とした設計、開発、導入、運用といった範囲の問題が出題されます。

資格にはSilverとGoldの2種類があります。Silver、Goldともにデータベーススペシャリスト試験よりも難易度は低いため、まずはOSS-DB技術者認定資格に挑戦すると良いでしょう。

未経験からデータアナリストになる方法

未経験からデータアナリストになりたいと考えている人もいるでしょう。ここでは未経験からデータアナリストになる方法を紹介していくため、どのような方法があるのか参考にしてみてください。

必要な知識を習得する

未経験からデータアナリストを目指す場合、まずはデータアナリストに必要な知識を身に付ける必要があります。まずは、プログラミングスキルやデータベースのスキル、数学や統計学の知識など、基本的な知識を習得しましょう。

役立つ資格を取得する

未経験からデータアナリストを目指す場合、データアナリストに役立つ資格取得を目指しましょう。本記事で紹介したデータベース系資格やIT系の資格は、データアナリストに必要な知識やスキルを身に付けるのに役立ちます。

スクールに通う

未経験からデータアナリストを目指す場合、スクールに通う方が効率的です。独学でも知識やスキルを習得することは可能ですが、範囲が広く膨大な時間が必要になるため、途中で挫折してしまうリスクもあります。

一方で、スクールであれば専門的なカリキュラムに沿って学習を進めることができるため、確実に学習を進めたい人はスクールがおすすめです。

転職エージェントを活用する

IT系の転職で―ジェントなど、データアナリストへの転職に適した転職エージェントを活用しましょう。専門性の高い転職エージェントであれば、データアナリストになるためのキャリアアップもサポートしてもらえるケースがあります。

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フリーランスのデータアナリストとして活躍する方法

フリーランスのデータアナリストとして活躍したい場合は、一人で全ての業務をこなせるだけの幅広い知識やスキルが必要になります。また、提案まで一貫して対応できる能力も必須です。

フリーランスのデータアナリストは一人で仕事をすることになるため、経験を積んでスキルを高めることが必須になるでしょう。

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データアナリストの将来性

近年ではあらゆる業界、企業がデータを活用しており、データ分析によってサービスの改善を行っています。そのため、今後データ分析が行える職種の需要はますます増えると予想されており、データアナリストの将来性は高いと言えます。

ただし、求められるのは高度なスキルを持ち、提案ができるデータアナリストであるため、データアナリストを目指す場合は、常に自己研さんを続ける必要があるでしょう。

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データアナリストは向いている人でなくても挑戦する価値のある将来性の高い仕事

データアナリストには適性も大切ですが、データアナリストに必要な知識やスキル、資格を習得していく姿勢が重要になります。

ぜひ本記事で紹介したデータアナリストに必要な知識やスキルなどを参考に、データアナリストを目指してみてはいかがでしょうか。

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