データアナリストとは？仕事内容や年収、おすすめの資格をご紹介！

データアナリストとは、データの集計、分析を通して、課題の解決を目指すことが仕事です。膨大なデータを扱い分析を行なうこともあって、スキルや高い能力が求められることもあります。

本記事では、データアナリストの平均年収やおすすめの資格、将来性、必要なスキルやキャリアパスまで広くご紹介します。データアナリストという仕事について知りたい人は要チェックです。

データアナリストとは

データアナリストとはデータ分析などの業務を中心に行う仕事です。データアナリストなどのデータサイエンスを行う仕事が誕生するまでには、長い歴史があります。

1960年代頃に汎用コンピュータでのデータ収集などが行われるようになり、1980年代にはリレーショナルデータベースやSQLが生まれました。

その後、データマイニングの研究が活発に行われるようになり、2000年以降のデータ量の増加に伴い、データ分析を行うデータアナリストという職業が誕生しました。

データアナリストは主に、データ分析を通して課題解決を目指す職業です。膨大なデータを扱いながら、課題を解決するミッションを追うため、高い能力やスキルが求められる職業だといえます。

データアナリストとデータサイエンティストとの違い

データアナリストはプロジェクトの内容などに応じてデータ分析を行い、課題解決の提案までを行う職種です。

一方、データサイエンティストは、ビッグデータと呼ばれる膨大な情報から必要な情報を抽出し、分析し、意思決定のサポートをする職業を指します。

データアナリストとデータサイエンティストは業務的には重複する部分もある職業です。区別が難しい職業でもあるため、データアナリストはデータ活用を担い、データサイエンティストはデータの抽出部分を担っていると考えましょう。

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データアナリストに将来性はある？今後の需要は？

近年ではビッグデータの利用や人工知能への注目が集まっていることもあり、データサイエンスに関する仕事の需要が高まってきています。そのため、データアナリストも需要の高い仕事だと言えるでしょう。

また、今後もIT業界は成長を続けていくことが期待されていますが、データアナリストを含めたIT人材は不足している状態、かつ、今後もIT人材は不足してしまうと予想がされています。

経済産業省の調査によると、2030年までにIT人材は79万人不足するとの予測がなされています。

データアナリストは将来性も高い仕事だと言えるでしょう。

出典｜参照：－ IT人材需給に関する調査｜経済産業省

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データアナリストの種類

データアナリストはデータの集計、分析を通して、課題の解決を目指すことが仕事です。データアナリストとひと口に言っても、業務内容ごとに「エンジニア型」と「コンサル型」にわけられます。

そのため、データアナリストを目指す場合は自分が携わりたい方向性に合わせてどちらのデータアナリストを目指すのか検討することが大切です。ここでは、データアナリストの種類を紹介していきます。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリストとは、データ分析の結果をもとにシステムの構築やシステムの改善などを行うデータアナリストです。データ分析結果から規則性などを導き出し、システムやサービスの品質向上に活かします。

また、エンジニア型のデータアナリストはプログラミングスキルを活かし、自ら開発を行うケースもあります。

コンサル型

コンサル型のデータアナリストとは、企業の課題を解決するためにデータ分析を行うデータアナリストです。

ITコンサルタントの仕事はITを活用して企業の経営課題の解決方法を提案することですが、コンサル型のデータアナリストも同じようにデータ分析の結果得られた情報をもとにコンサルティングを行います。

コンサル型データアナリストの仕事は、まずは課題解決のために必要なデータが同様なものなのかを検討し、仮説に基づいたデータ分析を行い、課題となる原因の解決策を提示することです。

データアナリストが働ける企業区分

データアナリストは比較的新しく生まれた職種であるため、どのような企業で働いているのかイメージがしにくいという人もいるでしょう。データアナリストが働ける企業区分には、「インハウス」と「クライアントワーク」という2つの区分があります。

ここでは、データアナリストが働ける企業区分について解説していきます。

インハウス

インハウスとは、自社の社内でデータ分析を行っている企業で働く区分を指します。インハウスは自社の商品やサービスに関するデータ解析を行う企業となっており、金融や製造、医療、研究機関、大学などさまざまな組織が該当します。

また、金融データや医療データ、研究データなど外部に出してはいけない秘匿性が高いデータの場合、自社で独自に分析モデルを使いデータ分析を行っているケースも多いです。

クライアントワーク

クライアントワークとは、クライアントの課題解決を行っている企業で働く区分を指します。クライアントワークに該当する企業としては、コンサルティングファームやアドテクノロジー会社、マーケティング会社やWeb制作会社などが該当します。

このようなクライアントワークを行っている企業は、自社でデータ分析ができない企業からの依頼を受け、データ分析や問題解決を行うことが仕事です。

さまざまなクライアントからの依頼を受けることになるため、さまざまな案件に関わって経験を積みたいデータアナリストにおすすめです。

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データアナリストの平均年収

データアナリストの平均年収は670万円ほどとなっています。日本の労働人口全体での平均年収が430万円ほどとなっているため、データアナリストの平均年収は非常に高い水準にあると言えるでしょう。

正社員として働いているデータアナリストの給与幅は安くて420万円ほど、高い場合は1,000万円以上と非常に幅広いのが特徴です。スキルを持ったデータアナリストであれば年収1,000万円を超えることも十分可能だといえるでしょう。

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データアナリストに向いている人の特徴

データアナリストはデータやクライアントの抱える課題などに日々向き合う仕事です。また、業務の特性上求められる知識やスキルなども多いことから、人によって向き不向きがあります。

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求められる適性を知り、自分が向いているかどうか考えてみることも大切です。

ここでは、データアナリストに向いている人の特徴を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

• 好奇心がある
• 論理的な思考を持っている
• コミュニケーションが得意である

好奇心がある

データアナリストは統計学の知識や数学の知識、データベースの知識などさまざまな知識やスキルが求められる仕事です。そのため、知的好奇心が強くさまざまな知識を積極的に身につけていける人であれば、データアナリストに向いていると言えるでしょう。

データアナリストにはITに関する知識やスキルも必要になりますが、業務をこなすだけで身につくわけではありません。

また、このような知識や技術は日々アップデートされていくため、自分から勉強して学び続けられる好奇心のある人でなければ、データアナリストとして成長していくことは難しいでしょう。

論理的な思考ができる

データアナリストの仕事はデータを分析することではなく、データ分析によって課題解決を行うことです。そのため、物事を論理的に考え、結論を導き出せる論理的な思考力を持った人であれば、データアナリストに向いていると言えるでしょう。

論理的な思考力はデータアナリストに限らず、すべてのビジネスパーソンに有効なスキルです。論理的な思考力はトレーニング次第で身につけることもできるため、苦手な人は日頃から訓練を行うことが大切です。

コミュニケーションが得意である

データアナリストの業務はデータ分析を行うことですが、分析結果をクライアントに伝えるためにはコミュニケーション能力が必要とされます。データ分析に関する用語は非常に専門性が高いため、そのまま伝えても専門知識がないとうまく理解できないでしょう。

そのため、コミュニケーションが得意な人の方がデータアナリストに向いていると言えます。専門外の人にもわかりやすく伝えられるコミュニケーション能力があれば、データ分析によって導き出した知見を無駄にすることもありません。

データアナリストとして必要なスキル

データアナリストはデータ分析や課題解決を行う必要があるため、さまざまな知識やスキルが求められる仕事です。そのため、データアナリストを目指すのであればどのようなスキルが必要になるのか知っておくことが大切です。

データアナリストに必要なスキルの中には専門性が高いものも多いため、知識やスキルが全くない状態ではデータアナリストになることは難しいでしょう。ここでは、データアナリストとして必要な能力について解説していきます。

• 分析ツールを扱える能力
• データベースに関する知識
• 数学や統計学に関する基礎知識
• 高いプログラミングスキル

分析ツールを扱える能力

データ分析に用いられるツールにはさまざまな種類があります。たとえばWeb上にあるデータを収集できるWebスクレイピングツールやデータを可視化できるBIツールなど、分析ツールを扱う能力が必要になるでしょう。

Webスクレイピングツールを利用することで、プログラミング言語を使わなくても容易にデータの抽出が可能になります。また、BIツールを使いこなせれば、データをわかりやすく表現して効率的にデータ分析を行えるようになるでしょう。

データベースに関する知識

データアナリストは膨大な量のデータを扱う仕事であるため、データベースに関する知識は必要不可欠です。

データ分析ではさまざまなデータを収集し、データベースで管理することになるため、リレーショナルデータベースへの理解やデータを分析するスキルは身につけておく必要があるでしょう。

たとえば、データベースのレプリケーションやデータベース操作言語のSQLを扱うスキルが重要になるでしょう。

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数学や統計学に関する基礎知識

データ分析を行うためには、数学や統計学に関する基礎的な知識は必須です。たとえば、データ分析に用いられる分析モデルは、アソシエーション分析やロジスティック回帰分析、因子分析、クラスター分析などさまざまな統計の手法です。

さらにこのような統計学を学ぶためには確率や微分積分、線形代数といった数学の知識が必要になるため、データアナリストには数学や統計学に関する知識が必要不可欠だと言えるでしょう。

高いプログラミングスキル

データアナリストはプログラマーと違い、プログラミングを行うことが主な仕事というわけではありません。しかしデータ分析にはPythonやR言語などのプログラミング言語の知識やスキルが必須となるため、これらの言語を扱うプログラミングスキルが必要です。

PythonやR言語にはデータ分析に特化したライブラリやフレームワークもあるため、これらの言語を扱うスキルを身につけておくようにしましょう。

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データアナリストのキャリアパス

前述のとおり、将来的にはデータ分析のみを行っているデータアナリストの仕事はAIツールに奪われていく可能性があります。そのため、データアナリストからどのようなキャリアへ進んでいくのかも具体的に考えておくことが大切です。

ここでは、データアナリストが可能なキャリアパスについて解説していきます。

フリーランスを目指す

データアナリストとして経験を積んだあとは、独立してフリーランスを目指すというキャリアパスがあります。企業に勤めてデータ分析の経験を積めば、独立したり起業したりするという選択肢も十分可能です。

データサイエンスのスキルを持った人材は貴重であるため、フリーランスのデータアナリストを採用したいと考える企業は今後も増えていくでしょう。同じスキルであればフリーランスの方が高年収が見込めるため、年収アップを目指す人にもおすすめです。

Midworksでは、データアナリスト案件を多数保有しています。スキルや経験、希望単価などに合わせて案件を紹介することができます。お気軽にご相談ください。

データサイエンティストを目指す

データサイエンティストはデータアナリストと同じくデータ分析をメインに行う職種ですが、より幅広い業務を行うためデータアナリストの上位職種とされています。

そのため、データアナリストとして身につけた知識やスキルがそのまま活かせるでしょう。実際に、データアナリストからデータサイエンティストにキャリアアップする人も少なくありません。

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マネジメント業務へのキャリアを目指す

データアナリストでも会社員として勤めていれば、ある程度の年齢になるとマネジメント職へ進むことを求められることも多いです。

マネジメント側のキャリアへ進む場合は、プレイヤーではなくチームを牽引していくポジションで仕事をすることになるでしょう。プレイヤーとしてのキャリアを続けていきたい場合は、フリーランスやデータサイエンティストを目指すと良いでしょう。

データアナリストになるには

膨大なデータを扱うとともに、分析などを行う必要があるため、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。近年ではデータ分析などの知識を学べるスクールや書籍なども増えてきているため、データアナリストになるための勉強方法の選択肢も多いです。

データアナリストを目指す場合は、自分に合った勉強方法で知識を身につけるようにしましょう。ここでは、データアナリストを目指すための勉強方法について解説していきます。

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スクールや講座を活用する

データアナリストにはPythonなどのプログラミングスキルも必要になるため、データ分析が学べるプログラミングスクールを利用すると良いでしょう。わからない部分はすぐに講師に質問することができるので、スムーズに学習が進みます。

また、通信講座の中にもデータサイエンスを学べるものもあるため、活用すると良いでしょう。

Webサイトや書籍を使って独学する

無料で統計学を学べるサイトでは、データアナリストに必要な基礎知識を身につけられます。また、書籍にも統計学やデータサイエンスを学べるものは多いため、後述する書籍を活用して勉強すると良いでしょう。

未経験から転職できる？

課題の解決に関する勉強やデータ分析のスキルなどは求められますが、20代ならば未経験での転職は可能でしょう。

しかし、一般的に30代以降だと未経験での転職は難しい傾向にあると言えます。ですが、未経験でも積極的な姿勢を見せ、相手側に良い印象を与えることで、転職できる可能性もあります。

30代だからと諦めずに副業などでエンジニア関連の経験値を積んでおき、少しずつキャリアアップをしておきましょう。

データアナリストを目指す人におすすめの資格

データアナリストは資格が必須の仕事ではないため、資格がなくてもデータアナリストの仕事を行うことは可能です。しかし未経験からデータアナリストを目指す場合、資格を保有しておくことでデータアナリストに必要な知識やスキルを持っていることを証明できます。

データアナリストの仕事に役立つ資格にはさまざまな種類があります。ここでは、データアナリストに役立つおすすめの資格を紹介していきますので参考にしてください。

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情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は、経済産業省が管轄するIPAが認定しているIT系の国家資格です。資格には12種類の資格区分があり、ITスキル標準（ITSS）のレベル1からレベル4に分類されています。

すべてのIT人材におすすめの資格であるため、データアナリストとしてIT知識を身につけるためにも「ITパスポート」や「基本情報技術者試験」などの資格を取得するのがおすすめです。

出典｜参照：ITパスポート試験　統計資料｜独立行政法人 情報処理推進機構

出典｜参照：基本情報技術者試験｜独立行政法人情報処理推進機構

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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は、データベースの専門分野の知識やスキルを認定する国家資格です。情報処理技術者試験の1つで、ITSSのスキルレベル4に相当する難易度の高い資格です。

データアナリストにはデータベースの知識が必須となりますが、データベーススペシャリストを取得しておくことで、データベースの専門家としてのスキルを保有していることを証明できます。

出典｜参照：データベーススペシャリスト試験｜独立行政法人情報処理推進機構

オラクルマスター

オラクルマスターは、オラクルデータベースの管理スキルを測るベンダー資格です。この資格もデータベース系の資格として知名度があるため、データアナリストにおすすめです。

試験のグレードには「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の4つがあり、データベースの管理や運用、SQLスキルなどが問われます。データアナリストであればSilver以上の資格取得を目指すと良いでしょう。

出典｜参照：ORACLE MASTER Portal｜ORACLE

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OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験は、オープンソースのデータベースシステムの知識やスキルを測る資格です。前述のデータベース系資格と違い、PostgreSQLを基準としたデータベースの設計や開発、導入、運用スキルを認定する資格となっています。

資格のレベルにはSilverとGoldの2種類があり、それぞれITSSのスキルレベル2、スキルレベル3相当とされています。そのため、前述のデータベーススペシャリストの取得を目指す場合、先にOSS-DB技術者認定試験を取得するのがおすすめです。

出典｜参照：オープンソースデータベース技術者認定資格｜特定非営利活動法人エルピーアイジャパン

統計検定

統計検定は名前のとおり統計に関する知識や活用力を測る検定資格です。日本統計学会が認定している資格で、検定種別には統計検定4級、3級、2級、準1級、1級の5段階があります。

データアナリストを目指す場合、データ分析の概念を身につけ身近な問題に活かせるレベルである3級の取得を目指すのがおすすめです。なお、データサイエンティストへのキャリアアップを目指す場合は準1級の取得を目指すと良いでしょう。

出典｜参照：統計検定｜一般財団法人 統計質保証推進協会

G検定・E資格

G検定・E資格は、ディープラーニングに関する資格で、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す。

G検定はジェネラリスト向けの資格、E資格はエンジニア向けの資格です。データアナリストの種類によって適切な資格を受験すると良いでしょう。

出典｜参照：G検定｜ 一般社団法人 日本ディープラーニング協会

出典｜参照：E資格｜一般社団法人 日本ディープラーニング協会

Python3 エンジニア認定データ分析試験

Python3 エンジニア認定データ分析試験は、Python3を利用したデータ分析に関するスキルを測る資格です。

一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が認定している資格で、Pythonの基本的な知識や数学の基礎、Pythonライブラリを利用した分析実践能力について問われます。

Pythonはデータ分析に用いられるプログラミング言語となっているため、データアナリストとしても取得しておきたい資格だと言えるでしょう。

出典｜参照：Python3 エンジニア認定データ分析試験｜一般社団法人 Pythonエンジニア育成推進協会

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データアナリストの学習に役立つ書籍・参考書

データ分析などに関する基本的な知識を身につける方法として、書籍を活用すると良いでしょう。

ここでは、データアナリストの学習に役立つおすすめの書籍や参考書を紹介していきますので、参考にしてください。

Pythonによるデータ分析入門

「Pythonによるデータ分析入門」は、Pythonのさまざまなライブラリを使用したデータ分析方法を学べる書籍です。Pythonはさまざまな分野のデータ分析で用いられている言語です。

本書にはサンプルコードも掲載されているため、実践的なスキルを学べるでしょう。

出典｜参照：Pythonによるデータ分析入門｜O'Reilly logo

ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」とは、シーン別のデータ分析手法について学べる書籍です。

著者が実際に業務で作成しているレポートや使用しているSQLのコードなどをレシピ化したもので、「データの加工」や「売上の把握」、「異常値の検出」など具体的なシーン別の手法やノウハウがまとめられています。

また、汎用性が高いSQLコードも掲載されているため、データアナリストの実務でも活用できるでしょう。

出典｜参照：ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ｜マイナビ出版

データアナリストを目指そう

データアナリストはデータ分析を行い、企業の課題解決や得られた知見を活かしたシステム改善などを行う仕事です。

ぜひ本記事で紹介したデータアナリストに向いている人の特徴やデータアナリストとして必要な能力、役立つ資格などを参考に、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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