データアナリストとは？年収・向いている人・未経験転職を解説
データアナリストとはデータ分析のスペシャリストであり、主な仕事は顧客データや売上データ、Webサイトのログなど膨大なデータを分析してビジネス課題を解決するための支援を行うことです。統計学やプログラミング、論理的思考やプレゼン力が求められます。
目次
2月時点
7878
※2024年2月時点
データアナリストとは？仕事内容と役割をわかりやすく解説
データアナリストとはデータの分析に特化したスペシャリストであり、企業がもつデータのなかからビジネスに役立つ情報を抽出し、ビジネス課題を解決するための支援をする専門家です。
ここでは、データアナリストについて基本となる前提を解説します。
- ・【定義】データを分析して意思決定をサポートする専門家
- ・【仕事内容】コンサル型：戦略や施策提案
- ・【仕事内容】エンジニア型：技術的な支援
- ・【役割】データから価値ある情報を抽出して活かす役割を担う
データアナリストの定義と仕事内容、求められる役割を確認しておきましょう。
【定義】データを分析して意思決定をサポートする専門家
企業が抱える膨大なデータ収集・整理・分析し、経営や業務上の意思決定をサポートするのがデータアナリストです。
企業が抱える課題の本質を理解したうえで、解決するために有用な情報を引き出すために売上データ、顧客行動、マーケティング成果などのデータを収集、処理分析、可視化するプロセスを担います。
数値という客観的な視点で示唆を導き出し、結果として経営陣や関係部門がより正確で迅速な判断を下せるようになります。
【仕事内容】コンサル型：戦略や施策提案
コンサル型のデータアナリストは、データの分析結果をもとに課題解決のための提案などコンサルティングを行います。また、システム導入などの施策実施後の検証までを担う仕事です。
コンサルティングファームやマーケティング会社など、企業によって求められる領域が異なることもあり、ヒアリングを通して課題抽出を任されることもあります。
【仕事内容】エンジニア型：技術的な支援
エンジニア型のデータアナリストは、データの分析結果をシステム構築や改善に活かします。立案だけでなく自ら手を動かして開発や実装を行うこともあるため、システム全般の知識やプログラミングスキルなどが必要です。
アドテクノロジー企業やWebメディアを運営する企業で需要が高く、Web領域の知見をもつエンジニアが活躍しやすい職種です。
【役割】データから価値ある情報を抽出して活かす役割を担う
データアナリストによって整えられたデータは、ユーザーの行動分析やニーズの予想に役立てられ、企業が抱える課題の解決や意思決定を支援します。
そのため求められる役割は、単なる数字の集計ではなく、「データの中に潜む意味や傾向」を見つけ出し、それをビジネスに活用することです。
具体的には、課題の仮説立て、分析手法の選定、レポートやダッシュボードの作成などを通じて、関係者にとって使える情報へと落とし込みます。
また、部署を横断してデータを橋渡しする存在として、社内のデータ活用を推進することもデータアナリストに求められる役割です。
分析結果の活かし方で、データアナリストはコンサル型とエンジニア型に分類されます。
価値観の合う仕事は「IT人材 仕事タイプ診断」で見つけてみよう
次のキャリアでどの職種を目指すか、マネージャーを目指すか、スペシャリストになるか悩んだり、転職したいけど自分の価値観に合う企業がわからない、次の職場選びで重視した方がいいことがわからないなど、職場選びで悩むことは多々ありますよね。
ギークリーの「IT人材 仕事タイプ診断」では、自分の適性だけではなく、自分に合う働き方、企業のタイプを知ることができるので、転職軸を決めるときや求人選びに役立ちます。
キャリアや仕事選びで悩んだら、一度ご自身の価値観に合う仕事のタイプや企業のタイプを調べてみませんか？自身の適性を知ることで、納得のいくキャリア選択や求人選びができるでしょう。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
希望の職種に転職！診断利用から約1か月で転職成功した方の例
- ご年齢：30代前半
- ご経歴：システムエンジニア⇒システムエンジニア
- 転職期間：仕事タイプ診断利用から1ヶ月弱でご転職
Aさんは元々Salesforceエンジニアとして運用保守に従事されていましたが、案件が変わることが多く、知見を活かして働けない、個人よりも切磋琢磨できる仲間・チームで成長していきたいというご意向があり転職活動を始めておりました。
前職のご状況と、ご自身の価値観・志向にギャップを感じられていたAさんですが、「IT人材 仕事タイプ診断」によってご自身に合う価値観の企業タイプを見つけ、診断から1ヶ月弱で転職成功されました。
【あわせて読みたい】転職でキャリアアップに成功した事例はこちら⇓
「IT人材 仕事タイプ診断」ご利用の流れ
「IT人材 仕事タイプ診断」は4つのステップで完結！
STEP1：以下のボタンから仕事タイプ診断のページへ
STEP2：仕事タイプ診断のページから職種を選択
STEP3：プロフィール（お名前とご連絡先）を入力
STEP4：必要な質問に答える
診断後、自分の志向にあう企業の求人を見たい場合は、IT専門のキャリアアドバイザーがご希望の条件をお伺いし、志向性に合わせた求人を紹介させていただきます。
たった3分、無料で診断できるので、ぜひ一度「IT人材 仕事タイプ診断」で企業選びの軸を見てみてください。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データアナリストと混同されやすい職種との違いは？
データアナリストと混同されやすい仕事には次の3つが挙げられます。
- ・データサイエンティストとの違いは「分析モデル構築」
- ・AIエンジニアとの違いは「AI開発・実装」
- ・マーケティング職との違いは「データからの施策導出」
以下、それぞれ違いを解説します。
データサイエンティストとの違いは「分析モデル構築」
データアナリストとデータサイエンティストでは求められる役割が異なるため、実際の仕事内容と必要なスキルも異なります。
事業課題の整理や、分析結果の活用、コミュニケーションがメインの仕事内容を担うのがデータアナリストです。
一方データサイエンティストは、専門性の高い分析モデルの構築に重きを置く業務を担うため、データクレンジングや高度な分析モデルを造ることが求められます。
この、データ分析モデルの構築の有無が両者の大きな違いです。
データサイエンティストの大きな役割が分析モデルの構築であり、データアナリストが分析したデータをベースに、アルゴリズムの実装やモデル構築を行います。
データの可視化やレポーティングに関するスキルが高いレベルで求められるデータアナリストに対し、データサイエンティストには統計学や機械学習の理論、分散処理などのテクノロジーに関する知識、機械学習を扱うスキルやビックデータを扱うスキルなどが必要です。
【あわせて読みたい】データサイエンティストに向いている人⇓
AIエンジニアとの違いは「AI開発側と活用側」
データアナリストとAIエンジニアは、どちらもデータを扱う点では共通していますが、目的や役割が大きく異なります。
AIエンジニアは、機械学習や深層学習といった技術を活用し、AIモデルの開発・実装・運用を行う技術職です。一方、データアナリストは、主に既存のデータを集計・分析し、ビジネス上の課題解決や意思決定をサポートする役割を担います。
AIエンジニアがAIそのものをつくる職種であるのに対し、データアナリストはAIを使う・活用する側に立つことが多く、技術的な開発よりも、データから洞察を導き出すことに重点を置く点が違いです。
マーケティング職との違いは「データからの施策導出」
マーケティング職もデータを活用する場面が多いため、データアナリストと混同されがちです。
しかし、マーケティング職が市場調査や広告施策の立案・実行を主な業務とするのに対し、データアナリストは、そうした施策の裏付けとなるデータ分析を専門とします。
データアナリストは、ユーザーの行動データや売上データを元に傾向を分析し、マーケティング戦略に活かせる示唆を提供するのが役割です。
マーケターが施策を実行する役割であり、データアナリストはその根拠を示す役割という違いがあり、両者は補完関係にあります。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
データアナリストの年収【自社データ公開】
データアナリストの年収について、弊社Geekly(ギークリー)のデータを用いて解説します。
- ・データアナリストの平均年収は約700万
- ・データアナリストへ転職された方の平均年収は約504万円
- ・データアナリストとして年収アップを目指すには？
これからデータアナリストへの転職を考える方も、データアナリストとしての将来性について確認しておきましょう。
データアナリストの平均年収は約700万
Geekly(ギークリー)の独自データによると、2022年1月～2023年5月末の期間中で掲載されているデータアナリストの求人の平均年収は700万円前後という結果でした。
求人の中には、年収が1000万円、1500万円を超える求人情報もあり、高スキルをお持ちの場合は転職によって高収入を得られる可能性があります。
データアナリストへ転職された方の平均年収は約504万円
2022年10月～2023年5月末の期間中で、内定を受諾されたIT人材の方の平均決定年収は約504万円という結果となりました。
本結果は、20代の方が多く、主に下流工程に携わるエンジニア職からジョブチェンジをして、データアナリストへの転職を成功されていました。
しかし、企業の規模によってボーナスが高額になったり、福利厚生の内容も異なるため、それらを加味すると年収の額が大幅に上回る可能性が考えられます。
データアナリストへ転職を検討する際は、年収だけではなくボーナスや福利厚生の情報も見たうえで選考を受ける企業を選択をすることをおすすめします。
データアナリストとして年収アップを目指すには？
データの活用方法が確立するにつれ、専門家であるデータアナリストの需要は高まっています。
ユーザーニーズの多様化により、専門的なデータ分析が求められるようになることが見込まれる現代では、データアナリストとして専門性をより高めることで年収アップが期待できるでしょう。
そのため、データアナリストとして年収を上げるためには、得意な領域で多く実績を積むことがおすすめです。
\ 簡単3分で適正年収が分かる! /
データアナリストはやめとけって本当？
「データアナリストはやめとけ」という意見には、次のような理由が考えられます。
- ・数字や論理への強い理解力が求められる
- ・実務と理想にギャップがある
- ・スキル習得に時間がかかり、即戦力になりにくい
- ・成果が見えにくく、評価されにくい
- ・成長市場だが、競争が激化している
データアナリストは高度な分析力や論理的思考が求められ、表面的なデータ処理では通用しません。
また、業務の一部にはルーチンワークや社内向けレポート作成も含まれ、想像していた華やかな分析業務とのギャップに戸惑う人もいるでしょう。
実際は、それだけ専門性が高く、他職種では得られないビジネス理解や成長機会がある仕事です。特に「数字に強い」「課題発見や改善提案が好き」「成果の裏付けを重視する」タイプには大きなやりがいがあります。
また、AIの活用が分析の領域にも広まっていることも「やめとけ」と言われる理由の一つとして考えられます。
データ分析においても効率化が求められており、ツールも進化しています。それによって専門知識がなくても分析作業は難しいものではなくなりました。
つまり、分析ではなく「分析した結果をどう活用するか」がデータアナリストに求められるようになったということでしょう。
AIが代替できる分析作業にAIを活用できるスキルを保有し、その分析結果をもとに企業の課題解決や意思決定を支援できるデータアナリストこそ将来性が高いでしょう。
「やめとけ」と一括りにするのではなく、自分の強みや興味との相性をしっかり見極めれば、非常に将来性のある職種です。
自分の価値観に合うデータアナリストの求人は、以下のボタンからの登録で紹介することができます。
\ 希望のIT求人が見つかる！ /
データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストとして活躍が期待できるのは、次のような資質を持つ方です。
- ・几帳面で細かな作業が得意
- ・慎重派
- ・論理的思考ができる
- ・コミュニケーションスキルに長けている
具体的にどのような点が向いているのか解説します。
几帳面で細かな作業が得意
データアナリストは、膨大なデータの中からビジネス課題を解決するための情報を抽出し、分析します。
そのため、データの間違いがなく緻密なデータ分析ができるような几帳面な人は、データアナリストに向いています。
なんとなく業務を進めたり、大まかな感覚で業務をすると、最終的にずれた結果になってしまうため細かな作業が得意な人は向いているでしょう。
慎重派
データ分析は些細な部分でも数値や数式がずれると業務に支障が出てしまいます。また、不具合があった場合、原因を辿るにも時間を要します。
そのため、データ抽出、分析、課題の洗い出しなどひとつひとつの工程を慎重に行う必要があります。
大雑把で細かい作業を苦手とするより、何事も慎重に業務を進められる人の方がデータアナリストには向いているでしょう。
論理的思考ができる
データアナリストが業務を進める根底にはデータがあります。
そのため感覚で業務を進めるより、エビデンスとなるデータから課題解決に向かうような根拠を用いた判断や論理的思考が必要になります。
業務を進めるうえでの先を見通す力などは必要ですが、データを判断軸として進める力や考え方が重要です。
コミュニケーションスキルに長けている
データアナリストは社内や部署に限らず、あらゆる人との関わりが重要です。そのため、人と円滑にコミュニケーションを取り、業務を進められる力が必要です。
特にコンサル型の場合、課題解決のための提案やコンサルティングも行うため、課題を引き出す傾聴力なども重要なスキルとなります。
スムーズに業務を進めるためにも、コミュニケーション力に自信がある人はデータアナリストに向いているでしょう。
前職まででこういったスキルを磨いた経験がある方は、転職面接で積極的にアピールするのがおすすめです。
\ 自分に合う働き方が分かる! /
未経験からデータアナリストになれる？ケース別の転職難易度
未経験者からデータアナリストへの転職は可能です。
データアナリストが活躍する領域の需要は高まる一方で、データの専門家は不足しています。
- ・未経験からの転職で身につけておきたい必須スキル
- ・【IT経験者】不足スキルを補うことで転職しやすい
- ・【IT業界未経験者】年代によって転職難易度・対策が異なる
- ・【文系出身者】強みを活かせれば転職可能
上記の観点で解説します。IT業界での経験の有無や適性によっても転職難易度は異なるため、あらかじめ確認しておきましょう。
未経験でも基礎スキルを習得していれば転職可能
未経験でもデータアナリストを目指すことができる理由の1つに、ビッグデータを活用できる人材が不足していることが挙げられます。
ビックデータを事業に活用しようという流れが近年加速しており、ビックデータを分析できる人材の需要が高まり、結果としてビックデータを活用できるエンジニアの人材は不足することになりました。
業界を問わず「データを活かせる人材」が求められるようになったため、前職での業務経験や業界知識があることで、未経験でもアナリストとしての価値を発揮できる可能性も高まっています。
また、SNSやWebサービスが盛んになっているだけでなくAIの進化も進んでいる背景も、ますますビックデータを扱えるデータアナリストの需要を伸ばす要因となっています。
ただし、「未経験可」の求人であっても、Excel、SQL、Python、統計基礎などデータアナリストに求められる基礎スキルの学習をまったくしていない場合はハードルが上がるでしょう。
【IT経験者】不足スキルを補うことで転職しやすい
IT業界の経験者は、データアナリストに必要なスキルを一部身につけていることが多いでしょう。
自身にデータアナリストとして足りないスキルを補足するという形で習得さえすれば、転職しやすい傾向があります。
【IT業界未経験者】年代によって転職難易度・対策が異なる
IT業界未経験者の場合は、年齢によって難易度が異なります。20代であればデータアナリストとして必要なスキルや資格をこれから習得することを前提としても、未経験でデータアナリストへの転職は十分可能です。
30代では即戦力が求められる年代であるため難易度は上がりますが、それまでの業務経験にビジネス課題の解決や顧客対応・営業経験などビジネススキルがある場合は強みとなります。
顧客対応や課題解決経験などはデータアナリストとしても仕事内容としても大いに活かせる部分があるため、転職時に有用な武器となるでしょう。
【文系出身者】強みを活かせれば転職可能
従来、データ分析は数学、統計学の領域でしたが、近年では情報科学や情報工学、コンピュータサイエンスなどの分野でも学べるようになりました。
一方、文系出身者にとっては、数学的な要素が多いことからハードルが高く感じられるでしょう。
しかし実際は文系出身者であってもデータアナリストとして活躍する方も多く、統計学の知識を習得して目指すことが可能です。
データ分析プロジェクトではさまざまな人とのコミュニケーションを要することから、課題を言語化したり相手の立場になって説明する力が活かせます。
【あわせて読みたい】20代未経験の転職市場はこちら⇓
\ 希望のIT求人が見つかる！ /
未経験からデータアナリストへの転職ロードマップ
この項目では、データアナリストに転職するために必要なステップについて紹介します。
- STEP1：まずは「統計学」の基礎知識を身につける
- STEP2：データの抽出・加工に必須の「SQL」を習得する
- STEP3：データ可視化のための「BIツール」を学ぶ
- STEP4：より高度な分析のための「Python/R」に挑戦する
前職までに得たスキルや経験によって異なるため、自分に合った段階から始めましょう。
STEP1：まずは「統計学」の基礎知識を身につける
データアナリストとしての第一歩は、やはり統計学の基礎理解です。平均や中央値、分散、標準偏差といった基本的な統計指標から始まり、仮説検定や回帰分析などの概念にも触れておくと、実務でのデータ解釈力が大きく変わります。
特にビジネス現場では、「この施策は効果があるのか？」という問いに、データを用いて論理的に答える力が求められるため、統計的思考は欠かせません。
書籍や動画講座、データリテラシーの研修プログラムなどを活用し、無理なく基礎から積み上げましょう。
数学、統計学の基礎知識
データの分析を行うためにもっとも必要な知識は「統計学の基礎知識」です。
そしてその統計学に必要なのが確率・統計・微分積分・線形代数といった数学知識の力です。
また、顧客の分類・ターゲティングといったものだけではなく、データ集計や可視化、検定手法、サンプルの抽出方法判定などのスキルも統計学を学ぶことで習得できます。
ロジカルシンキング
ロジカルシンキングは論理的思考力とも言い換えられます。
データの分析を行う目的は課題解決であるため、物事を論理的に考えることはデータアナリストにとって重要な能力です。
STEP2：データの抽出・加工に必須の「SQL」を習得する
どれだけ分析スキルが高くても、必要なデータを自分で取り出せないと実務では活躍できません。そこで必須となるのが「SQL（Structured Query Language）」のスキルです。
SQLを使えば、膨大なデータベースから条件に合ったデータを抽出・加工し、集計することが可能になります。
未経験者はまず「SELECT文」や「WHERE句」「GROUP BY」「JOIN」など、基本的な構文とデータ操作の流れを学びましょう。
無料の学習サイトやSQLトレーニングサービスを活用すれば、実務に近い形で習得できます。
データベースの知識
データアナリストにとって、次のようなデータベースの知識も欠かせません。
- ・リレーショナルデータベースで扱う構造化データの理解
- ・レプリケーション（複製（レプリカ）を作ること）などの知識
- ・データベース操作言語であるSQLの操作スキル
データアナリストの仕事はデータベースで管理された膨大なビックデータからデータを抽出して解析を行うことです。
関連する知識は説得的に習得しましょう。
STEP3：データ可視化のための「BIツール」を学ぶ
分析結果を共有する際に欠かせないのが、「見える化」のスキルです。
Power BIやTableauなどのBI（Business Intelligence）ツールを使えば、数字の羅列では伝わりにくい内容も、グラフやダッシュボードで直感的に表現できます。
ビジネス現場では、経営層や現場担当者に分かりやすく伝えることが成果に直結するため、データ可視化は非常に重要なスキルです。
ツールの操作そのものは比較的習得しやすいので、実際にサンプルデータを使って自分でレポートを作るところから始めてみましょう。
分析ツールの知識
データの分析にはデータの抽出と可視化が必要です。例えばWebスクレイピングツールを使える知識があると業務に役立ちます。
Webスクレイピングツールは、Webサイト上のデータを手軽に抽出できるツールであり、PythonやRubyといった言語でプログラミングすることなくWebスクレイピングが容易に行えます。
データの可視化ツールとしては、Tableau（タブロー）などのBIツールがそれに当たります。データを可視化することをデータビジュアライゼーションと呼びます。
こういったツールを使用することで、数字や文字列のデータをグラフィカルに表現し、具体的にはグラフ・チャートやマップにします。
以上のようなツールは、効率よくビッグデータを分析するために欠かせないツールです。
STEP4：より高度な分析のための「Python/R」に挑戦する
さらに一歩進んで高度な分析を目指すなら、PythonやRといったプログラミング言語の習得が鍵になります。
これらの言語を使えば、機械学習モデルの構築や時系列分析、クラスター分析など、より複雑なデータ処理や予測分析が可能です。
特にPythonは、扱いやすさとライブラリの豊富さから、データアナリストに最も人気のある言語です。最初はPandasやMatplotlibといった基本ライブラリから学び、実際のビジネス課題に応用できるような分析に挑戦してみると実践力が身につきます。
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のようにプログラミングをメインとする仕事ではありません。
しかし、PythonやRのように統計解析や機械学習・ディープラーニング（深層学習）で使用されるプログラミング言語を扱える知識は必要です。
スキルを証明できる資格一覧
データアナリストになるために資格は必須ではありませんが、取得するための勉強で必要な知識が身につけられる資格、保有することで一定のスキルレベルが証明できる資格があります。
データアナリストに役立つ資格は以下の通りです。
統計検定
統計に関する知識や活用力を測定する試験です。
4級から1級までのレベル別試験があり、データアナリストとしては2級を取得できれば、業務に必要な統計理論の知識は十分なレベルでしょう。
情報処理技術者試験
データアナリストに限らずITエンジニアにとってまず取得しておきたい基礎的な資格です。ネットワークやセキュリティ、データベース、プロジェクトマネジメントなど、ITの基礎知識が幅広く問われる資格試験です。
IT系以外からデータアナリストへ転職を試みる方で、IT知識に不安がある場合は、まずこの資格取得を目指してみることをおすすめします。
ORACLE MASTER
ORACLE MASTER（オラクルマスター）は「Oracle Database」シリーズを扱う技術力を認定する資格です。Oracle Databaseは世界的にシュアが高いデーター製品で、この資格は四段階のグレードに分かれています。
「Oracle Database」の管理・運用とSQLについて基礎知識を身につけている、世界シェア第一位のデータベース製品を扱える証明にもなります。
G検定・E資格
日本ディープラーニング協会が認定するAI領域の知識や実装スキルを証明する資格試験です。
- ・G検定：ディープラーニングを”活用”するビジネスマン全般を対象
- ・E資格：ディープラーニングを”実装”するエンジニア・技術職が対象
\ エンジニアのキャリアに迷ったら！ /
データアナリストの求人例
ここでは、実際のデータアナリストの求人例を2つご紹介します。
- ・ハイクラス向けの求人
- ・総合メーカーに携わる求人
自分に合った求人の紹介は、転職エージェントのサービス活用がおすすめです。
ハイクラス向けの求人
損害保険業界トップクラスの規模を誇る生命保険会社です。
自ら考えて動き、挑戦する熱意を持った人材が評価される風潮があり、マルチな社員を育成するキャリアビジョンが整っています。
ビジネスサイドと連携したデジタルの仕組みづくりや、データ分析を組織内でスピーディーに展開することを目的として、デジタルマーケティングや分析の専門家を求めています。
【平均年収】
800万～1,000万円
【仕事内容・求められるスキル】
各種マーケティング・セールスに関するデータ分析およびマーケティング手法の企画立案、実行を担っていただきます。またHP運営やWebマーケティングの実務を通じたデータ活用・改善も行います。
Python、SQLServerの知識、Webサイトやアプリ分析、市場調査、競合分析の経験を活かすことができます。
GAやAAでの集計、エクセルやtableauでのデータ統合や可視化、CMSでのコンテンツマーケティングの経験が必要です。MAツールでのマーケティング経験が必須で、Salesforce Marketing Cloudの実務経験を有している方は優遇されます。
【あわせて読みたい】求人の詳細はこちら⇓
総合メーカーに携わる求人
家電・LED照明・生活用品など幅広い生活用品を手掛ける大手総合メーカーの求人です。
データマネジメント基盤と分析基盤を活用しながらビジネス実装までを実行する専門的な業務内容です。
【平均年収】
520万～799万円
【仕事内容・求められるスキル】
マーケティングにおける顧客コミュニケーションの課題についてデータアナリティクスの適用アプローチを考案し、コンサルタントやエンジニアと協働しながら担当者業務に適用できるシステム実装を支援するなど、データ利活用による価値創出を行います。
データアナリティクスを専門分野としてビジネスの改善案を提示できること、円滑なコミュニケーションが取れること等が必須条件です。
【あわせて読みたい】求人の詳細はこちら⇓
\ 希望のIT求人が見つかる！ /
データアナリストのキャリアパス例
データアナリストからのキャリアパスとして、代表的な例は2つです。
- ・スペシャリストへのキャリアパス
- ・マネジメントへのキャリアパス
データアナリストの需要もふまえて、以下それぞれ解説します。
スペシャリストへのキャリアパス
データアナリストがプレイヤーとしてキャリアアップを考える場合、データサイエンティストを目指す道があります。
データアナリストとしての経験を積みながら携わる領域を広め、機械学習などの技術を身に付けることが求められます。
より分析のスペシャリストとして、分析の目的を定義する、分析方法を選定するといった設計のスキルに加え、得られた結果をビジネスに活かす視点も必要です。
マネジメントへのキャリアパス
データ分析のチームを率いるマネジメント職もキャリアパス例のひとつです。
日々の業務のなかで関わる人との関係構築にも目を向けながら、コミュニケーションスキルや戦略を策定するスキル、チーム内外への折衝スキルを身につけましょう。
\ 希望のIT求人が見つかる！ /
転職エージェントに相談してデータアナリストに転職しよう
未経験であっても、この記事でも紹介したコンサルタントやマーケターなどの業務経験者の中には、データアナリストに向いている可能性が高い人がいます。
近年人材不足でデータアナリストの需要は高まっているため、未経験であってもデータアナリストに必要なスキルや素養があれば転職を目指すことも可能です。
まず、データベース系エンジニア職など他のエンジニア職からキャリアを積み、自分に足りない知見やスキルを積んでみてからデータアナリストへの転職を考えてみてはいかがでしょうか。
「エンジニア経験を活かしてデータの活用に携わりたい」
「IT業界で転職して年収を上げたい！」
「もっと将来性の高い環境で働きたい！」
などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！
IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！
転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。
\ エンジニアのキャリアに迷ったら！ /
この記事の監修者
-
-
【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
あわせて読みたい関連記事
新着記事はこちら
