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2021/02/26

データアナリストに転職するには?求人応募の方法・難易度・キャリアプラン

データアナリストへの転職を検討中でしょうか。未経験からでもデータアナリストへの転職は可能ですが、IT分野が未経験だと転職の難易度は高くなります。逆に、現職の仕事や経歴によっては採用されやすいこともあります。

この記事では、未経験で応募できるデータアナリスト求人の探し方や転職に必要なスキル、キャリアパスなどを紹介します。年収アップの手段についてもみていきましょう。

データアナリストに転職する前に

近年、注目を集めているデータアナリストへの転職を目指している方も多いのではないでしょうか。ただ、転職活動を始める前に押さえておきたい情報が幾つかありますので、ここで紹介します。

未経験からデータアナリストへの転職は可能?

中途採用の試験を受けて内定を得れば、未経験からデータアナリストへの転職は可能です。ただし、転職難易度は個人の経歴やスキルレベルなどにより異なります。コンサルタントや研究職、ITエンジニアなど業務内容が近い職種であればデータアナリストへの転職は比較的容易ですし、IT未経験者からの転職は難易度が高いです。

社会人として働いた後にデータアナリストへキャリアチェンジする際の実態について、以下で紹介します。

エンジニアや分析経験者は転職しやすい

データアナリストとしての業務経験がなくても、ソフトウェアエンジニアなどのIT技術者やマーケター、コンサルタントなど業務において分析を担当した経験があれば転職でキャリアチェンジしやすいです。

エンジニアはプログラミングのスキルを、分析経験者はデータ解析スキルを身に付けており、それらのスキルはデータアナリストの実務にも活かせるからです。

ポテンシャルを評価されれば、他分野から転職も可

仕事での実績のほかにプライベートでの活動や潜在的な能力を評価されれば、ITとは関係のない他分野からでもデータアナリストへの転職は可能です。ポテンシャルの定義は企業によってさまざまですが、潜在能力や今後の成長性などを加味して第二新卒など若手を想定している求人が多く、特に20代前半は将来的な価値を評価されての転職がしやすいとされています。

データ分析経験がある中途採用枠とは別ポジションでジュニアクラスの求人募集を設けている所もあります。そのような事情もあり20代後半でもポテンシャル採用は可能ですが、20代前半に比べると採用の可能性は低くなります。

ただし、企業の中にはKaggle採用などの形で分析能力を評価して採用を行う場合もあり、実力次第でどの転職者にもチャンスはあります。

30歳以上での転職難易度は非常に高い

データアナリストに限らず、30歳を過ぎて未経験から人気のある職業に転職するのは基本的に難しいと考えて問題ないでしょう。企業は30代の転職希望者に対しては即戦力であること、仕事で培った経験・スキルなどを求めるからです。

人気のない職業であれば30代以降でのキャリアチェンジも比較的容易なのですが、データアナリストは求人に対して志望者の多い職業です。さらにプログラミングや統計学など専門的な知識・スキルが求められることもあり、採用試験の選考難易度も非常に高いです。

それでも、データアナリストに転職したいという場合にはプログラミングや統計を学び、スキルを証明できる資格を取ることや、Kaggleで結果を出すことにトライしてみましょう。

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比較される職業にデータサイエンティストがあります。どちらもデータを分析し、そこから知見を得て価値を創出する仕事です。実はこの2つの職種に明確な区別はなく定義も様々です。企業により役割に対応するポジション名が異なるため、職種名だけで仕事内容を判別することは困難です。

一般的な棲み分けとしては、データサイエンティストの方が、職域は広い傾向にあり、分析職だけでなく機械学習や深層学習などの研究職やデータ分析に関するコンサルタント職を含める場合があります。そのため、データサイエンティストの職域の一部である統計や分析・レポーティングなどのタスクを専門化した職業がデータアナリトという見方も可能です。

実際には、各企業が募集する求人票にある仕事内容や必須スキルを吟味してどのような役割を期待する求人なのかを判断する必要があるでしょう。ちなみに、海外ではデータサイエンティストはデータアナリストの上位職とみなされており、データアナリストよりも平均年収が高い傾向にあります。

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650万円前後と言われています。日本国内の正社員として勤務する会社員の平均年収が400万円台半ばであることを考慮すると、高い傾向にあるといえるでしょう。

一方で、データアナリストという同じ職業のなかでも年収400万円台もいれば、年収1000万円超えもいますので、給与レンジの幅はかなり広いです。これは勤務先や年齢、経験年数、役職の有無などで給料水準が大きく異なることも影響しています。

データアナリストの求人を募集する企業

次にデータアナリストを募集する企業についてみていきましょう。新卒採用で内定を得られなかったとしても、中途採用に応募して転職できるチャンスはあります。

ITベンチャー

Webサービス、ゲーム、アプリなどの運営をおこなうスタートアップやIT関連のメディア運営企業はデータアナリストを積極的に募集している業界の1つです。エンジニアやマーケターとしてそれらの会社に就職した後に、データ分析チームに異動して分析職に就くケースもあります。

消費者向けのサービスに関してデータ分析をおこなう会社はもちろんですが、SaaS系の法人向けサービスを提供する企業も製品開発やサポートにデータを活用するため、データアナリストを募集しています。

事業会社

事業会社は自社の活動のためにデータ分析を行う会社のことで、車を製造する事業(トヨタや本田など)、電化製品を生産する事業(パナソニックやソニーなど)、電気・ガス・水道などのインフラ業界、小売業や宿泊などのサービスを提供する会社、銀行・証券・保険などの金融業界のように事業を行って利益を得ている会社です。

事業会社の中でも、分析に活用できる規模のデータを保有する会社は大手企業に限られる傾向があります。データの収集・分析を外注せず、社内でノウハウや運用法を構築するために中途採用でデータアナリストを募集する企業も出てきています。

受託企業

事業会社から依頼を受けて分析をおこなう受託サービスの提供企業でもデータアナリストを募集しています。日立、富士通、NTTデータのような大手SIerやブレインパッド、ALBERTのような分析サービス提供企業、広告代理店、マーケティングリサーチなどの業界が代表的です。

コンサルティングファーム

コンサルティングファームは、企業が抱える様々な課題に対して適切な改善策を提案する会社です。コンサルティングファームに持ち込まれる相談のなかで、AIやIoT、ビッグデータの活用、BIツールでのデータ可視化などの需要が高まっており、それらの分析を担当するアナリストも必要とされているのです。

また、クライアントの事業課題を把握するためにもデータの活用は重要ですから、データアナリストの採用に力を入れている傾向があります。

データアナリストに転職するには

社会人になったあとにデータアナリストにキャリアチェンジするためには、具体的に何をすれば良いのでしょうか。ここからは、未経験からデータアナリストに挑戦する方法を紹介します。

データアナリストに求められる能力

具体的な求人への応募や転職活動の方法の前に、データアナリストに求められる能力を把握しましょう。

データ分析

データアナリストには、統計やITの知識をベースとして業務で分析を行うための能力が必須です。そして、データ分析の仕事に就くうえで必要なのが次の3つです。

プログラミング

データアナリストの実務で分析を行うためには、SQLでデータを操作したり、前処理のためのコードを書くなどプログラミングのスキルが必要です。分析のほかに環境構築やデータ収集などにもプログラムを利用する場面は多く、効率化を図るツールの導入にデータアナリストが携わる場合もあります。プログラミング言語には様々な種類がありますが、データ分析で役立つのはPython(パイソン)やR言語などです。

分析ツールを扱う力

業界によっては分析で専用のツールを使用するケースも多く、それらのツールを扱う力も求められます。分析ツールとしてはSPSS、MATLABなどが有名です。そのほか、アクセス解析に利用するGoogle Analytics、Web上からデータを抽出できるOctoparse、Content Grabberなどのスクレイピングツール、集計したデータを直感的に確認できるようにするTableau、Power BI、Qlikなどのデータ可視化ツールなどがあります。複数のツールを使いこなせると様々な局面で役立つでしょう。

数学、統計学の基礎知識

データ分析を行う上では、統計学の基礎知識も必要となります。統計データの読み方、集計の方法、サンプルの抽出方法などを理解するためには統計学の基礎知識が不可欠です。そして、統計学を理解するためには数学の基礎知識、特に確率や微分積分、数列などの知識が求められます。

ロジカルシンキング

データアナリストの仕事は、データを解析するだけではありません。分析から得られた内容に基づき、適切な改善策を提案することも求められます。解決策や提案の精度を向上するには課題を適切に把握する必要があります。

問題点を正しく把握しているからこそ、課題に対応した解決策を考えるステップに進むことができるのです。そのためには、分析したデータを客観的に活用し、論理的に物事を捉えるロジカルシンキングが重要です。

事実に注目して論理構成の正しさを意識すれば、筋の通った適切な改善策を提案できるでしょう。

コミュニケーション能力

正しく課題を把握するためには、さまざまな部門から情報をヒアリングしたり、業務内容について詳しく理解する必要があります。分析内容が優れていても、周囲との協力がなければ改善を実行できないでしょう。

また、分析内容を自社の経営陣やクライアントに説明できないようでは意味がありません。分析結果や改善案など専門用語を使わずに分かりやすく噛み砕いて伝えるためには、コミュニケーション能力が必要となります。

データアナリストに転職する方法

ここからは、データアナリストに転職するための方法について具体的に解説していきます。

未経験可の求人を探して応募する

データアナリストへの転職を目指すなら、まずは様々なアプローチで未経験可の求人を探して応募してみましょう。どれか一つの方法にこだわるのではなく、複数の方法を試してみましょう。

転職エージェントを利用する

未経験者がデータアナリストを目指す場合には、最初に転職エージェントに登録するのがおすすめです。転職エージェントに自分の経歴を見せれば転職難易度について客観的なコメントを貰えますし、具体的な選考に進む際の職務経歴書・面接などの対策もあります。

転職が初めてで職務経歴書の書き方がわからない場合なども相談に乗ってもらえます。また、エージェントには一般公開していない求人(非公開求人)を保有している会社もあります。

ただし、転職エージェントにもそれぞれ得意分野がありますから、データアナリストの求人を探す場合はIT・Web関連の職種を専門に扱うエージェントを利用するとよいでしょう。

求人サイトを利用する

データアナリストの求人を探す際は、転職向けの求人情報サイトも活用するとよいでしょう。ベンチャーやスタートアップ企業では転職エージェントを利用せず求人サイトにしか未経験可の求人を掲載しない会社もあります。

データ分析職は常時募集がなく、欠員が出た場合のみ求人を掲載する会社もあるためアラートを設定したり、メルマガなどを定期的にチェックしましょう。

求人サイトにも、IT・Web系の職種に特化したタイプやデータ分析系の職種に特化したタイプがあります。データアナリストの求人を見つけたいなら特化型の求人サイトを利用した方が良いでしょう。

企業サイトから自己応募する

企業サイトにあるお問い合わせフォームなどから自分で推薦分を書き応募するのも選択肢の1つです。データ分析職を募集していそうな会社を探して一社一社アプローチしていきましょう。

ただし、大手企業は未経験可の条件でデータアナリストを募集している可能性は低いです。そのため、ベンチャー企業などの求人を見て回った方が良いでしょう。

統計やプログラミングを学ぶ

未経験からデータアナリストを目指す際は、転職活動と並行して統計やプログラミングの勉強をおこないましょう。データアナリストとして仕事をするには、統計やITスキルが欠かせません。

転職活動でのアピールにもなりますので、勉強した内容や資格取得、Kaggleなどの実績などを職務経歴書に記載することが重要です。まずは、統計学の入門書や無料で統計学を学べるWebサイトを活用しましょう。プログラミングに関しては、オンラインのプログラミングスクールを利用するのがおすすめです。

実力不足と感じたらエンジニアを目指す

何社か応募してみて書類選考に通らない、面接を通過できないなど、現状の経歴やスキルでデータアナリストに転職するのは難しいと感じたら、エンジニアからのキャリアチェンジを目指すのも選択肢の1つです。

まずは、エンジニアやプログラマーとして就職して何年か経験を積んだ後に、次の転職でデータアナリストに挑戦します。

データアナリストに転職した後に

ここからは、データアナリストに転職した後に意識したいことについて解説していきます。

キャリアプランを明確にする

まず、大切なのはキャリアプランを明確にすることです。そして、データアナリストのキャリアプランは主にコンサル型とエンジニア型の2つが存在します。

コンサル型

コンサル型は、データ分析による結果を元に現場の責任者やクライアントに具体的な解決策を提案するのが仕事です。コンサルタントと似ていますが、コンサルタントが経営層に近いところで提案するのに対し、コンサル型のデータアナリストは現場に近いところにいます。ただ、コンサル型データアナリストとしてキャリアを積めば、ITコンサルタントへ転向できる可能性はあります。

エンジニア型

エンジニア型は、データマイニング(大量のデータの中から有益な情報・パターンを発掘する手法)や機械学習の結果を元にユーザーの行動パターンを分析し、商品・サービスの開発・改善を行うのが仕事です。エンジニア型としてキャリアを積めば、データサイエンティストへ転向できる可能性があります。

データアナリストに役立つ資格

データアナリストには幅広い知識・スキルが必要となることから、学習意欲を忘れないようにしましょう。目的もなく学ぶのはモチベーションの維持が難しいため、資格取得を目標にするのがおすすめです。そこで、データアナリストに役立つ資格をいくつかご紹介します。

統計検定

統計検定は一般財団法人・統計質保証推進協会が実施している試験で、統計学に関する知識や活用能力を評価します。検定は4級から1級までありますが、取得を目指すなら大学基礎レベルの統計学の知識と問題解決力を問われる2級をまずは目指しましょう。

情報処理技術者試験

情報処理技術者試験は多くのプログラマーやエンジニアが取得している資格で、情報処理に関する知識・技術が問われます。情報処理の総合的な知識や技能を身につけることは、データアナリストの仕事にも役立つでしょう。

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についての技術力と知識を証明する資格です。オープンソースとは、ソースコードが無償で公開されているソフトウェアで、誰でも自由に改良・再配布できるのが特徴です。データベース管理の分野では様々なオープンソースソフトウェアが使用されているので、この資格を取得すればデータベースの構築や運用・管理の場面で役立つでしょう。

年収アップのために

データアナリストの平均年収は他の職種に比べて高い傾向にありますが、未経験から転職した場合はあまり高い年収は期待できません。では、年収アップのためにはどうすれば良いのでしょうか。

出世する

データアナリストに限らず、会社に勤めているなら社内で出世して昇格や昇給を目指すのが年収アップの方法としては一般的です。分析チームのリーダーやマネージャーなどの役職につけば、年収が大幅にアップする可能性もあります。

役職につくということは部下をまとめる立場になるということですので、コミュニケーション能力は必須です。社内で出世したいなら上司や同僚、部下と上手く付き合うことを意識しましょう。

転職する

データアナリストとして就職して数年働いた後に、所属する会社の給与テーブルや年収に不満があるなら、年収アップが見込める会社に転職するのも選択肢の1つです。

データアナリストの年収は採用する企業によって大きく異なる傾向があるので、同じような仕事内容でも企業が変われば年収も大きく変わるでしょう。

独立する

会社に勤務して実績を積んだあとに、フリーランスのデータアナリストとして独立することで大幅に年収がアップする可能性があります。個人で活動する場合もフリーランスエージェントを介して仕事を探すことができます。

独立後の年収は個人のスキルや経験に左右されますが、安定して仕事を受注できれば会社員時代の収入よりも大きく稼げる可能性があります。

副業する

独立するのはリスクが高いという方は副業するのがおすすめです。データアナリストとしての経験・スキルに関連する企業の依頼も増えており、副業向けのエージェントやマッチングプラットフォーム、クラウドソーシングなど副業案件も探しやすくなっています。

ただし、副業する際は会社に副業禁止の規定がないか確認しましょう。副業禁止規定があるにもかかわらず、副業してしまうとペナルティーが発生する場合もあります。また、収入があった場合に確定申告や税金の手続きなどに注意しましょう。

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