キャリア

未経験からデータ分析は可能?必要な知識・経験をわかりやすく解説

未経験からデータ分析は可能?必要な知識・経験をわかりやすく解説

未経験からデータ分析の仕事に就くことは可能なのか気になっている方も多いのではないでしょうか、 本記事では、そのような方に向けデータ分析の目的や注目されている理由、転職方法について解説していきます。

本記事では、そのような方に向けデータ分析の目的や注目されている理由、転職方法について解説していきます。

データ分析とは

データ分析とは、ビジネスを通して大量のデータを収集し、そのデータの共通項から将来のことを予測したり、ビジネスにおける決定を行ったりすることを言います。現代においてデータ分析は顧客データを分析して売上アップを目指すだけでなく、業務にかかる時間をチェックして業務効率アップに繋げるなど幅広い用途に使われています。

データ分析が注目されている理由

IT技術が進歩したことにより、データ分析に力を入れる企業は業種に限らず急速に増えています。その理由には、企業活動を通して得られるデータから読み取れる情報の多さに注目されるようになったことが考えられるでしょう。データ分析を導入すれば企業内で抱えている課題をデータとして集約し、課題を洗い出して解決したり、売上などのデータをまとめて経営に関する将来的な意思決定を行ったり、数字という客観的なデータのもとスピーディーな意思決定ができるようになります。このようにデータ分析を行うことによるメリットは大きく、このメリットが多くの企業に注目されたことでビジネスにおけるデータ分析の必要性が広まりました。

データ分析に関わる仕事の種類

データ分析に関わる仕事には、データサイエンティストやデータアナリスト、機械学習エンジニア、データエンジニアが挙げられます。データサイエンティストやデータアナリストは蓄積されたデータを分析し、分析結果をもとにクライアントに対してビジネスに関するアドバイスを行います。機械学習エンジニアはデータサイエンティストやデータアナリストが分析に用いるツールや分析のアルゴリズムを作る仕事でです。データサイエンティストやデータアナリストはコンサルティングに近い仕事なのに対し、機械学習エンジニアは分析やアドバイスよりも開発に関する知識が求められます。データエンジニアはデータサイエンティストなどデータ分析に関わる人たちがスムーズにデータを取り出せるようにデータ基盤を用意する役割を担っています。

データ分析に関わる仕事の年収

転職サイトDODAが公表したデータによると、データサイエンティストの平均年収は532万円です。一般的なエンジニアの平均年収は422万円であり、データサイエンティストの仕事はエンジニアの中でも特に年収の高い職種と言えるでしょう。後ほど詳しく解説しますが、データ分析の仕事はプログラミングなど開発に関する知識だけでなく、マーケティングや数学・統計学など幅広く、かつ高いレベルの知識が求められます。それ故に人材の数が足りておらず、かつ需要が高くなることが期待されるので、データ分析に関わる仕事を目指して損はないでしょう。

また、これまで紹介した職業と比べるとExcelやTableauなどを使った簡易的なものにはなりますが、マーケターや営業職のサポートを行う営業事務などもデータ分析を行います。

未経験でもデータ分析関連の仕事に転職は可能?

未経験でもデータ分析関連の仕事に転職することは可能です。ただデータ分析関連職は専門性の高い仕事なので、一切データ分析やそれに係る技術に触れたことがない状態から目指すのは難しいでしょう。それでは、未経験からデータ分析関連の仕事に転職するためのルートについて解説します。

システムエンジニアなどからのキャリアアップ

データ分析未経験者向けの求人でも、システム開発経験などデータ分析に関わる経験は必須というケースが多いです。ポジションによって必要な経験は異なり、例えばデータ分析に関連するシステムを開発するデータサイエンティストや機械学習エンジニアはPythonなどを使った開発経験、データサイエンティストやデータアナリストならTableauなどのBIツールやExcelを使った分析経験、データエンジニアはSQLを使ったデータベースの操作やインフラ周りの構築経験が必要とされます。

そのため、機械学習エンジニアやデータサイエンティストはシステムエンジニアやプログラマー、データサイエンティストやデータアナリストはマーケターや営業事務職、そしてデータエンジニアはデータベースエンジニアをはじめとするインフラエンジニアからキャリアアップを目指す人が多いです。

未経験で採用してくれる企業を探す

数は少ないですが、まったく実務経験もデータ分析に関連する知識がない状態で採用してくれる企業も存在します。ただこのような企業は長期的な育成を目的として、30歳以下程度の年齢制限を設けていることが多いです。一切知識も経験も0の状態で採用を行っている企業は、研修期間を通して無料でデータ分析を研修期間を通して学べるのが大きなメリットでしょう。ただその分年収が上がりにくい、キャリアを積みにくいなどのデメリットもあるので、この点に注意して転職する必要があります。

また実務経験がなくても独学や大学でプログラミングや数学、統計学を学んだ経験があればOKという企業も多いです。このような企業なら完全に未経験な企業しか選択肢がない場合と比べて応募先の選択肢も増えますし、待遇も良くなりやすいでしょう。そのため、データ分析関連職を目指すなら一切知識がない状態ではなく、数学・統計学を中心に前知識を身につけたうえで転職を目指すのがおすすめです。

データ分析に不可欠な知識やスキル

データ分析の仕事に就くにあたってはどんな知識やスキルが求められるのでしょうか。データ分析職に求められるスキルについて解説します。

AI(人工知能)/機械学習の経験

データ分析職に就くにはまず特にAI・機械学習分野に関する知識が必須です。具体的にはPythonやR言語をはじめとするAI開発・データ分析に用いられるプログラミング言語やAI開発で用いられるアルゴリズムなどが挙げられます。AIや機械学習に関しては実務経験があるのが理想ですが、関係のない職種なら簡単なものでも良いので自力でAI技術を用いたアプリケーションなどを開発してみると良いでしょう。

統計学や分析に関する知識

AI分野の学習の基礎となるのが統計学や数学、分析に関する知識・経験です。AI開発におけるアルゴリズムは大学レベルの統計学や数学を用いて作られています。そして分析に関しては様々な手法が存在しており、アルゴリズムを作る機械学習エンジニアや、適切な分析手法を選んで分析を行うデータサイエンティスト・データアナリストはそれぞれの手法の違いやその分析手法が適したケースについて説明できるようにしたいところでしょう。

エンジニアリングスキル

エンジニアリングスキルとは簡単に言えばシステムやアプリケーションを作り上げる知識や経験のことを言います。データ分析に関わる職種の中でも特にデータ分析用のシステムやアルゴリズムを開発する機械学習エンジニアやデータサイエンティストは高いエンジニアリングスキルが求められます。そのため、特に機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指したいと考えているなら、PythonやRなど分析によく使われるプログラミング言語だけでなく、C言語やJavaなどシステム開発によく使われる言語のスキルも身につけておきたいところです。

データベース関連の知識

データ分析に関わる職業は、データベースやAccessなどで大量のデータを操作することが多いです。そのため、データベースを操作する言語であるSQLの知識が必須の求人が多く、未経験から転職をするにあたってはSQLについて事前に知識を身につけておきたいところでしょう。また、データ分析ポジションの人たちがデータを快適に取り出せるようにデータを整えるデータエンジニアに関しては、データベースの操作だけでなくデータベースそのもののチューニングなどデータベースエンジニアとしての知識も求められることがあります。

加えてデータベースに関してはクラウドを採用する企業も増えているので、データ分析に関わりたいならクラウドに関する知識もあるとなお良いでしょう。

データ分析のおすすめ勉強法

未経験からデータ分析職を目指すにあたって、学習はどのように進めれば良いのでしょうか。未経験の人がデータ分析を学ぶ際におすすめの勉強法を紹介します。

書籍や動画

データ分析に関する書籍はたくさん出版されています。内容も一切プログラミングや統計学に関する知識がない初心者向けから、ある程度下地がある人向けまで幅広いレベルのものがあるので、自分に合ったレベルのものを選ぶと良いでしょう。書籍はわからないことがあったときに、すぐに確認して振り返られるのがメリットです。

また、動画サイトが広まった現代ではYouTubeなどの動画サイトでもデータ分析について学べます。有名大学のデータ分析やデータサイエンス関連講義も無料で視聴できるものがたくさんあるので、これらを参考にするのもおすすめです。その他にプログラミングなどIT系の分野を専門とする有料の動画配信サービスも活用してください。

プログラミングスクール

データ分析についてしっかり基礎から人に教えてもらいたい、独学は不安と感じている人は、多少高価にはなりますがプログラミングスクールで学ぶことも検討してみてください。受講する講座に関しては、データサイエンスやマーケティング関連の講座を選べばデータ分析について取り扱っていることが多いです。また、データサイエンスが広まってからはデータサイエンスに特化したスクールも登場しているので、データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指すならこちらのスクールも検討してください。

プログラミングスクールを選ぶメリットには、費用が高い分サポートが手厚いことが挙げられます。中には未経験からデータサイエンティストなどに転職できるよう転職サポートをしてくれるスクールも多いので、特に自力で転職できるかどうか心配な方やある程度自力で勉強したけれども転職活動が上手くいかない方は利用してみると良いでしょう。

学習サイトを活用する

できるだけお金をかけずにデータサイエンスについて学びたい人や、直感的にプログラミング・データ分析にいついて学びたい人は学習サイトを利用すると良いでしょう。学習サイトは個人が運営しているものが中心で情報の正誤の部分で心配な部分は残りますが、無料でいつでもアクセスできるので、スマホさえあれば空き時間も勉強に回せるのがとても便利です。また、学習サイトの中には実際に自分でコードを書いて学習を進めるサービスもあります。直感的に学べるので、正直書籍などで独学で学ぶのに不安がある初心者の人でも取り組みやすいでしょう。

データ分析関連の仕事に転職するポイント

データ分析関連の仕事に転職するにあたって押さえておきたいポイントは3つあります。ポイントをしっかり理解したうえで転職活動をスタートし、データ分析関連の仕事への転職を成功させましょう。

データ分析関連の資格の取得

完全に未経験の状態でも、データ分析に関連する資格を持っているかどうかで転職の成功率は大きく変わります。資格は一定のレベルの知識を身につけているわかりやすい基準となるので、データ分析関連の仕事を目指したいなら積極的に取得しておきたいところでしょう。資格の例には、統計検定やプログラミング・データサイエンスに関連する資格が挙げられます。ただ簡単すぎる資格だとマイナスに働いてしまう可能性があるので、統計検定なら2級以上、情報処理技術者試験なら基本情報技術者以上を目指すのがおすすめです。データサイエンス関連の資格だとG検定やE資格、Python3 エンジニア認定データ分析試験が有名でしょう。それ以外にも時間に余裕があればデータ分析に必要なデータベースに関する知識をアピールするのにデータベーススペシャリストやオラクルマスターも受験してみてください。

ビジネススキルを身につける

ビジネススキルとは仕事を円滑に進めるために必要な知識や経験のことを言います。例を挙げるとコミュニケーションスキルやリーダーシップ、ロジカルシンキング、問題解決能力など。それ以外にはWordやExcelなどMicrosoft Office関連スキルや資料の作成スキルもビジネススキルに含まれます。ビジネススキルは社会人として働いていれば身につくものでしょう。そのため、未経験者を募集していても最低限のビジネススキルを身に着けていることが最低条件となっている求人が大半です。したがって、特に社会人としての経験がない、就業経験が1年未満の人はまずは派遣社員でも良いので1年以上の社会人経験を身につけ、仕事を通してビジネススキルを学びましょう。

ただ、ビジネススキルは本を読むなどして向上させられるものもあります。積極的に知らない人と出会える場所に出かける、新しい情報をインプットするなどして、日頃からビジネススキルを伸ばすことも意識してください。

転職エージェントの活用

特に未経験の場合、業界への理解が浅かったり、そもそも企業が求めているレベルにスキルが到達していなかったりするので自分ひとりの力だけで転職を進めるのはとても大変です。そのため、未経験の人が転職活動をするなら転職エージェントを活用するのが良いでしょう。転職エージェントなら応募書類や面接に関するアドバイスやスキルの棚卸しなど、手厚いサポートが受けられます。第三者の客観的な意見を聞くことで見えてくることもたくさんあるので、転職を有利に進めるためにも転職エージェントを活用してください。

まとめ

データ分析は今やビジネスに必須なものであり、データ分析に関連する仕事は需要が高まっています。ただ、専門性の高い知識が求められるので、未経験から目指すのは不可能ではないもののとても大変です。したがって、未経験からデータ分析関連職への転職を検討しているならまずは自分を客観視して入念な準備をした後に転職活動に臨んでください。

関連記事Related Posts