本記事では最近注目を集めるデータアナリストについて解説します。基礎的な知識から、データアナリストになるまでの具体的なロードマップを記載しているので、是非参考にしてください。
データアナリストとは？
データアナリストは、ビジネス上の意思決定を支援するためにデータを収集し、分析するプロフェッショナルのことです。データアナリストは、ビジネスの問題や課題を明らかにし、データを分析して、その問題を解決するためのアドバイスを提供します。
データアナリストの役割は、データを収集、整理、分析し、その結果をビジネスの意思決定に活用することです。データアナリストは、プログラミング言語や統計学、データベース管理、ビジュアル化ツールなどのスキルを持ち、データを正確に理解し、その意味を説明できる能力が求められます。
データアナリストは、市場調査、顧客分析、競合分析、マーケティング戦略、製品開発など、あらゆる分野で活躍することができます。データアナリストは、ビジネスにおける重要な意思決定に貢献することができ、企業の成長を促進することができます。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは？
データアナリストとデータサイエンティストは、共通するスキルやタスクがありますが、その役割にはいくつかの違いがあります。
データアナリストは、既存のデータを収集し、整理し、分析して、ビジネス上の意思決定を支援することが主な役割です。彼らは、データに基づく課題解決に重点を置き、ビジネスにおける課題を解決するために定量的な手法を使用します。一般的に、データアナリストは、定量的な分析を行い、報告書やプレゼンテーションを作成し、上級管理職に対して説明をします。
一方、データサイエンティストは、ビジネスにおける課題解決に加え、機械学習や人工知能などの技術を使用して新しい知見を発見することが主な役割です。彼らは、ビジネスの問題に対して仮説を立て、その仮説をテストするためにデータを収集、分析、モデル化し、洞察を得ます。データサイエンティストは、統計学やプログラミングなどの技術的なスキルに加え、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、ビッグデータなどの分野の知識が必要です。
簡単に言えば、データアナリストは、ビジネス上の問題を解決するためにデータを分析することに重点を置き、データサイエンティストは、データを使用して新しい知見を発見することに重点を置いています。データアナリストは、過去のデータを分析して現在の問題を解決することに主眼を置いていますが、データサイエンティストは、将来の予測や新しい知見を発見するために、データを分析することに重点を置いています。
データアナリストになるためのロードマップ
データアナリストになるためには、以下のようなロードマップがあります。
データ分析の基礎知識を身につける
データアナリストに必要なスキルの中心は、統計学とプログラミングです。PythonやRなどのプログラミング言語を学び、データの前処理や可視化、統計解析の基本を身につけましょう。
データアナリストが身に付けるべきPythonのスキル
データアナリストが身に付けるべきPythonのスキルは、以下のようなものがあります。
- データ処理と分析：NumPy、Pandas、SciPy、Scikit-learnなどのライブラリを使ったデータ処理と分析のスキルが必要です。
- データ可視化：Matplotlib、Seaborn、Plotlyなどのライブラリを使ったデータの可視化について理解している必要があります。
- データベースとSQL：SQLを使ったデータベース操作が必要になる場合があるため、SQLの基礎的な知識を身に付ける必要があります。
- 機械学習：Scikit-learn、TensorFlow、Kerasなどの機械学習ライブラリを使ったモデル構築と分析のスキルが必要です。
- Webスクレイピング：Webサイトからデータを取得するために、BeautifulSoup、Seleniumなどのライブラリを使ったWebスクレイピングのスキルが必要です。
- テストとデバッグ：Pythonコードのテストとデバッグのスキルが必要です。デバッグには、Pythonの統合開発環境（IDE）の使用方法も理解しておくと良いでしょう。
- プログラミングの基礎：Pythonの基礎的な構文、データ型、制御構造、関数、オブジェクト指向プログラミングなどの基礎を理解しておく必要があります。
以上のようなPythonのスキルを身に付けることで、データアナリストはPythonを使って効率的にデータ処理、分析、可視化、モデリング、Webスクレイピングなどを行うことができます。Pythonのようなプログラミング言語は手を動かしながら学ぶのがおすすめです。以下はおすすめのPython学習プログラムですので是非チェックしてみてください。
PyQデータアナリストが身に付けるべき統計学の基礎
基礎的な数学（代数、微積分、確率論、統計学）の理解も必要です。
データアナリストが身に付けるべき統計学のスキルは、以下のようなものがあります。
- 基本的な統計学の知識：平均、中央値、分散、標準偏差、相関係数、回帰分析、t検定、ANOVAなど、基本的な統計学の知識が必要です。
- 確率論：確率分布、期待値、分散、標準偏差、ベイズの定理、中心極限定理など、確率論の基本的な知識が必要です。
- 多変量解析：多変量解析には、主成分分析、因子分析、クラスター分析、判別分析などがあり、これらの方法を理解している必要があります。
- 時系列分析：時系列分析には、トレンド、周期、季節性、自己相関、移動平均、指数平滑法などがあり、これらの手法を理解している必要があります。
- ベイズ統計学：ベイズ統計学には、事前分布、事後分布、ベイズ因子、ベイズ推定、マルコフ連鎖モンテカルロ法などがあり、これらの手法を理解している必要があります。
- 実践的な統計学のスキル実際にデータを分析する場合には、サンプリング方法、データクレンジング、欠損値処理、外れ値の処理、正規化、標準化、クロスバリデーション、A/Bテストなどのスキルが必要です。
以上のような統計学のスキルを身に付けることで、データアナリストはデータ分析において正確な分析結果を得ることができ、データドリブンな意思決定を行うことができます。
まずは統計検定2級を目指そう
ちなみにですが、まずは統計検定2級程度を目指して学習することをおすすめします。
統計検定2級に合格するためには、以下のステップを踏んで学習することが重要です。
基礎知識の確認
統計検定2級の試験範囲は幅広く、数学的な基礎知識が必要です。確率論や統計学に関する基本的な概念をしっかりと理解しておくことが必要です。高校数学の確率・統計、大学の入門的な統計学の教科書を読んで、基礎的な知識を確認しましょう。
教科書の読破
統計検定2級の出題範囲は、テキストや教科書から出題されます。出題される範囲を把握し、適切な教科書を選んで、一通り読破しましょう。例えば、「統計学入門」、「基礎統計学」などが参考になります。
練習問題の解答
教科書にある練習問題や過去問題集を解いて、知識の定着を図りましょう。問題を解くことで、どのような問題が出題されるのかを把握することができます。過去問題集は、実際の試験の出題傾向を把握するためにも必要です。
集中的な対策
試験前は、過去問題集を使って模擬試験を行い、時間内に問題を解くスキルを身につけましょう。また、苦手な分野については、再度教科書を読んで、基礎知識を確認し、理解を深めましょう。
無料の学習資料を利用する
統計検定2級に関する無料の学習資料がインターネット上に公開されています。例えば、日本統計学会のウェブサイトやYouTubeなどがあります。これらの資料を活用して、効率的な学習を進めましょう。
以上が統計検定2級に合格するためのロードマップです。
データ分析ツールの習得
データ分析ツールとして、Excel、SQL、Tableau、PowerBIなどがあります。これらのツールの基本的な操作方法を習得し、データ分析のための環境を整えましょう。
プロジェクトを通して実践的な経験を積む
実践的な経験を積むことで、より実践的なスキルを身につけることができます。具体的なプロジェクトを選び、データ収集、データの前処理、データの可視化、統計解析、機械学習のモデル構築などの作業を実施しましょう。
データ分析に関する情報収集
データアナリストとしてのスキルを向上するために、定期的に業界動向や最新技術の情報収集を行い、学びを深めましょう。参考書籍や専門のウェブサイトやブログ、オンライン講座なども活用しましょう。
コミュニケーションスキルの向上
データアナリストは、分析結果をビジネスの意思決定に役立てるため、上司や同僚、クライアントとのコミュニケーションが欠かせません。報告書の作成やプレゼンテーションのスキルを身につけることも重要です。
以上がデータアナリストになるためのロードマップです。ただし、自分に合った勉強法を見つけ、実践的な経験を積むことが重要です。また、業界に精通した人との交流や、実際のプロジェクトに携わることで、実践的なスキルを身に付けることができます。
データアナリストになるための学習における注意すべき点やコツ
以下は、データアナリストになるための学習において注意すべき点やコツです。
実践的な経験を積むこと
データアナリストになるためには、理論的な知識だけでなく、実践的な経験が重要です。実際のプロジェクトや課題を通じて、データ分析の基礎や応用技術を習得することが必要です。
豊富なデータを扱うこと
データアナリストになるためには、多様なデータを扱うことが必要です。自分が関心を持つ分野のデータや、公開されているデータセットを使って、自ら手を動かしてデータ分析を行い、理解を深めることが大切です。
プログラミングのスキルを磨くこと
データアナリストにとってプログラミングのスキルは非常に重要です。PythonやRを始めとするプログラミング言語を使って、データ分析や可視化、機械学習などを行うことが必要です。プログラミングスキルは、継続的な練習を通じて向上していくものなので、時間をかけて習得していく必要があります。
ビジネスにつながる問題に取り組むこと
データアナリストは、ビジネスにおいて意思決定をサポートする役割を担っています。そのため、ビジネスに関わる問題に取り組み、結果をビジネスに落とし込むことが大切です。
コミュニケーション能力を身につけること
データアナリストは、データ分析結果を上司やチームメンバーにわかりやすく説明することが必要です。そのため、コミュニケーション能力を磨くことが重要です。
継続的な学習を続けること
データアナリストとして活躍するためには、常に新しい技術や手法に対して学習を続けることが必要です。定期的に学習を行い、自分自身を向上させることが大切です。
以上のように、データアナリストになるためには、実践的な経験を積むことが大切です。
挫折しないで学習を続けるためにできること
データアナリストになるための学習は長期間にわたるものであり、しばしば困難を伴うことがあります。以下は、データアナリストになるために挫折しないための方法です。
ゴールを設定する
データアナリストになるためには、多くのスキルや知識が必要です。まずは、自分がデータアナリストになるためにどのようなスキルや知識を必要とするのかを明確にし、目標を設定しましょう。目標を明確にすることで、学習の方向性が定まり、モチベーションを保つことができます。
小さなステップで学習する
データアナリストに必要なスキルや知識は多岐にわたり、一度にすべてを習得することは難しいかもしれません。そこで、小さなステップで学習を進めていくことが大切です。例えば、まずは基本的な統計学やデータ分析手法を学び、その後より高度な技術やツールを学んでいくなど、一つずつステップを踏んで学習を進めていくことが重要です。
実践的なプロジェクトに取り組む
データアナリストは実践的なスキルが求められるため、自分でデータを収集し、実際に分析やレポート作成などのプロジェクトに取り組むことが大切です。実践的なプロジェクトを通じて、自分のスキルや知識を深めることができます。
コミュニティに参加する
データアナリストのコミュニティに参加し、他の人と交流することで、学びやすい環境を作ることができます。また、他の人のプロジェクトを見ることで、新しいアイデアを得たり、自分のスキルを磨くことができます。
オンラインスクールを使う
オンライン学習プログラム（オンラインスクール）を使うことで挫折しやすい学習を効率よく進めることが出来ます。以下はデータサイエンス系の学習ができるおすすめのオンライン学習プログラムです。
スタアカ｜スタビジアカデミー自分の成長を振り返る
データアナリストになるための学習は、自分自身の成長を確認することが大切です。進捗を定期的に追跡し、自分の成長を確認することで、モチベーションを維持できます。
まとめ
本記事ではデータアナリストになるためのロードマップを紹介しました。データアナリストは現時点で人材不足であり、これからも不足していくことが分かっています。市場価値の高い貴重な人材となれるように頑張ってください。
