データ分析を仕事に！職種ごとの仕事内容や必要なスキル、役立つ資格も解説 | レバテックフリーランス
データ分析を仕事に！職種ごとの仕事内容や必要なスキル、役立つ資格も解説
データ分析に関する専門性を身につけたい方には、データアナリストやデータサイエンティストなどを仕事にするのがおすすめです。しかし、「データ分析の仕事にはどのようなスキルが必要なのか」「自身が本当にデータ分析に適性があるのか」など、わからないこともあるでしょう。
今回は、データ分析を仕事にしたい方に向けて、具体的な職種と仕事内容、必要なスキルや向いている人の特徴などを解説します。
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目次
データ分析を仕事にできる職とそれぞれの仕事内容の違いについて解説
データ分析の仕事の基本的な流れは以下のとおりです。
- どのデータを収集・分析するか要件定義を行う
- データを収集する
- データを加工・処理する
- データを分析する
- 分析結果を実際の業務に反映する
データ分析を仕事にできる職種には、さまざまな選択肢があります。ここでは、それぞれの職種と仕事内容について見ていきましょう。
データアナリスト
データアナリストは、データを収集して分析し、結果を企業の課題解決や経営戦略の策定などに活かす職種です。
データアナリストは、エンジニア型とコンサル型に分けられます。データアナリストの仕事内容については以下の記事で詳しく解説しているため、あわせて参考にしてください。
フリーランスのデータアナリストとは？年収や必要なスキル・市場動向を解説
エンジニア型データアナリスト
エンジニア型データアナリストとは、サービスの機能改善や品質向上のためにデータを収集・分析する仕事です。具体的にはデータマイニングや機械学習などを用いて膨大なデータを解析し、結果をシステム構築や機能改善などに活かします。また、顧客の動向に規則性はあるかを分析し、優良顧客を特定して売上アップにつなげるのもエンジニア型データアナリストの仕事の一つです。
コンサル型データアナリスト
コンサル型データアナリストは、自社やクライアントが抱える課題を解決するためにデータ分析を行う仕事です。具体的には、どのようなデータを収集するべきか仮説を立てて分析を行い、分析結果をもとに解決策を提示します。課題解決のためにはどのようなデータを収集するべきか、検討するところから始めるのが特徴です。
コンサル型データアナリストには、統計学やSQLなどの知識はもちろん、コンサルティングスキルやマーケティングに関する知識などが求められます。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、ビッグデータの分析結果を新商品やサービスの開発、業務プロセスの革新などに活かす仕事です。
データサイエンティストとデータアナリストは、どちらもデータ分析の専門家であり、共通している部分も多くあります。データアナリストは主にデータの収集と分析自体を専門にしている一方、データサイエンティストは分析によって得られた結果をどのように課題解決に役立てるかにフォーカスしているのが違いです。
データサイエンティストは、AIエンジニアとデータエンジニアに分けられます。
データサイエンティストについて詳しく知りたい方は、以下の記事を参考にしてください。
データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介
AIエンジニア
AIエンジニアとは、AIを使ってシステム開発やデータ解析などを行うAIの専門家です。
具体的には、AI開発や機械学習、AIを用いたデータ分析などを行います。
AIエンジニアには、機械学習やディープラーニングに関する知識はもちろん、PythonやJavaScriptといったプログラミング言語、統計学、データベース運用に関する知識などが求められます。
AIエンジニアになるための方法や仕事内容については、以下の記事をご覧ください。
AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説
データエンジニア
データエンジニアとは、データを分析する環境や活用するための基盤を構築する仕事です。
データベースの構築・運用、データの加工・整理などを行い、効率よくデータを分析し、データを利活用できる環境を整えます。
データエンジニアには、データベースやネットワーク、クラウドシステム、サーバーといったインフラ周りを扱う知識やスキルが必要です。また、データを処理するためのフレームワークについても理解しておきましょう。
データエンジニアについて、詳しくは以下の記事で解説しています。
データエンジニアとは？仕事内容や必要なスキルセット・年収について解説
マーケター
マーケターは、商品やサービスを多く売るための施策を考える仕事です。市場のニーズやターゲットの属性、趣味嗜好などを調査し、その結果を価格やターゲット設定、宣伝方法の検討などに活かします。
データの収集や分析を行うだけではなく、結果を具体的なマーケティング施策に落とし込むのが特徴です。マーケターには、データを分析するスキルはもちろん、トレンドを把握する情報収集スキルや、マーケティング施策を関係者に説明するプレゼンテーション能力などが求められます。
リサーチャー
リサーチャーは、マーケティングリサーチを専門に行う職種です。依頼主が必要とするデータを収集できる方法を考え、実際に調査を行います。調査結果を分析し、依頼主に報告するのが仕事です。
マーケターとリサーチャーは混同しやすいですが、リサーチャーはより専門的にデータ収集・分析を行う仕事と考えるとわかりやすいでしょう。
データ分析の仕事に必要な6つの知識・スキル
以下では、データ分析の仕事を行うために必要な6つの知識・スキルを紹介します。
論理的思考力
データ分析を行うためには、まずはどのようなデータを収集するべきなのかを考えなければなりません。クライアントのニーズや課題をもとに、なぜデータ分析を行う必要があるのか、どのようなデータを収集するべきなのかを検討します。
そのためには、論理的思考力が求められます。データ分析後も、論理的思考力を用いて物事の因果関係を的確に把握し、分析結果を正しく解釈することが必要です。
このように、データ分析を行う際は高い論理的思考力が求められます。
統計学に関する基礎知識
仮説立証のためにデータを抽出し、データを分析して信頼性のある結論を導くためには、統計学に関する知識が不可欠です。
具体的には、回帰分析やクラスター分析といった分析モデルに関する知識を身につけましょう。また、確率や線形代数、微分積分といった数学の知識も、データを扱ううえでは重要です。
分析ツールを使うスキル
データ分析の際は、WebスクレイピングツールやBI（ビジネスインテリジェンス）ツールなど、さまざまなツールを用います。
Webスクレイピングツールとは、Webサイト上の膨大な情報の中から、特定の情報を自動的に抽出するツールのことです。また、BIツールはさまざまなデータを集約・可視化し、分析するツールであり、データを活用した課題解決や意思決定を支援します。
分析ツールを扱うスキルがあれば、データ抽出や分析作業をスムーズに進められるでしょう。
プログラミングスキル
データ分析の仕事は、プログラマーやシステムエンジニアのようにシステム開発を専門的に行うわけではありません。しかし、機械学習やディープラーニングを行う際には、PythonとR言語といったプログラミング言語を扱うスキルが求められます。
初心者がPythonを効率よく学習する方法については、以下の記事をご覧ください。
初心者がPythonを効率よく勉強するコツは？本やサイト、ロードマップ
データベースを扱うスキル
データを分析したり活用したりする環境を整えるためには、データベースを扱う必要があります。データの抽出や複製方法、データベース言語であるSQLの知識などを身につけましょう。
また、データベースについての知識を深め、利用目的やセキュリティ要件などを考慮してデータベースを選択できるようにすることも大切です。
ビッグデータに関する知識
データ分析の仕事には機械学習や統計解析、データベースに関する知識などが求められます。
データ分析の仕事では、企業が保有する膨大な量のデータから自社の課題を発見し、必要なデータを抽出・整理したりデータを分析したりする必要があります。ビッグデータを適切に蓄積できるよう、どのデータベースを活用するか選択することも大切です。
データ分析の仕事に向いている人の3つの特徴
ここでは、データ分析の仕事に向いている人の3つの特徴について解説します。
数字を扱うのが好き
データ分析の仕事は、数字を扱うのが好きな方におすすめです。データ分析の仕事では、長時間数字と向き合うことが求められます。そのため、普段からデータを見るのが好きな方や、数字に着目することが多い方は、ストレスなく仕事に取り組めるでしょう。
さらに、数学や統計学の学習に抵抗がなく、新しい知識を積極的に身につけようとする意欲があることも大切です。
几帳面で緻密な作業が苦ではない
几帳面で緻密な作業が苦ではない方も、データ分析の仕事に適性があると言えます。
データ分析の仕事では、膨大な量のデータを分析し、仮説検証を繰り返さなければなりません。細心の注意を払いながら分析を進める必要があります。成果が出るまで、長時間試行錯誤を繰り返さなければならない場合もあるでしょう。
長時間のデータ収集や検証作業を苦に感じない忍耐力がある方や、正確に作業を続けられる几帳面な方は、データ分析の仕事に向いています。
コミュニケーション能力が高い
データ分析の仕事では、コミュニケーション能力も求められます。
データ分析の仕事は、ただ与えられたデータを分析するだけではありません。ヒアリングを通してクライアントやほかの部署が抱える課題を引き出したり、分析結果や解決策をプレゼンしたりする必要があります。そのためには、コミュニケーション能力が欠かせません。
特に、分析結果を相手に伝える際は、専門用語を噛み砕いてわかりやすく説明する必要があります。相手の立場に立ってコミュニケーションをとるスキルは、データ分析の仕事において非常に重要です。
【正社員・フリーランス】データアナリストの年収相場は？
データアナリストの年収相場は、600〜700万円程度が目安です。フリーランスの場合、データ分析に関する案件の平均月額単価が72万円であることから、年収は単純計算で864万円と算出できます。
もちろん、年収は個人のスキルや経験、案件の単価などによって大きく異なります。あくまでも目安として理解しておきましょう。
参照：データ分析の求人・案件一覧｜レバテックフリーランス
データ分析の仕事は将来性が高い
データ分析の仕事は、ビッグデータやAIの活用が進んでいる昨今、将来性が高いと言えます。国もデータサイエンス教育に力を入れており、データ分析スキルを持った人材はさまざまな場所で活躍できるでしょう。
特に、AIや機械学習を用いて膨大なデータを解析できる人材の需要が高まると予想されます。
「データ分析の仕事はAIに取って代わられる」と言われることもありますが、データをどのように活用するかを判断するのは人間の仕事です。データをただ分析するだけではなく、結果を課題解決や経営戦略の策定、システム改善などに活かせる人材は、今後も幅広く活躍できるでしょう。
データサイエンティストの将来性については、以下の記事でも解説しています。
データサイエンティストの将来性は？AIの影響で需要がなくなるって本当？
未経験からデータ分析の仕事に挑戦する方法
未経験からデータ分析の仕事に挑戦することは不可能ではありません。しかし、データ分析の仕事には専門知識が求められるため、未経験から挑戦するハードルは高いといえます。
特に、未経験からデータサイエンティストを目指すのは難易度が高いです。環境構築のスキルや機械学習の知識など、高度な専門性が求められるためです。
データサイエンティストを目指している場合は、まずはエンジニアを目指しましょう。エンジニアとして開発に関する知識を身につけた後、データアナリストとしての実務経験を積んでデータサイエンティストを目指すのがおすすめです。
未経験からデータサイエンティストになる方法については、以下の記事も参考にしてください。
未経験からデータサイエンティストになるには｜求人内容や役立つ勉強について解説
データ分析の仕事に活かせる資格5選
最後に、データ分析の仕事に活かせる5つの資格を紹介します。
データサイエンティストに役立つ資格については、以下の記事で詳しく紹介しているため、あわせて参考にしてください。
データサイエンティストに役立つ資格｜難易度や試験内容、必要なスキルを解説
1.統計検定
統計検定は、一般財団法 統計質保証推進協会が実施する、統計学に関する知識や活用力を評価する資格試験です。以下のように10種類の試験があります。
- 統計検定1級
- 統計検定準1級
- 統計検定2級
- 統計検定3級
- 統計検定4級
- 統計検定 統計調査士
- 統計検定 専門統計調査士
- 統計検定 データサイエンス （DS） 基礎
- 統計検定 データサイエンス （DS） 発展
- 統計検定 データサイエンス （DS） エキスパート
データ分析の仕事では、統計に関する知識やスキルは必須です。統計検定に合格することで、統計の専門知識を有していることを客観的に証明できます。
初心者の場合は、まずは基本知識が問われる統計検定4級に挑戦するのがおすすめです。
参考：統計検定
2.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、IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が実施する国家資格です。IPAの情報処理技術者試験の中ではレベル4に分類される、難易度の高い資格です。
高品質なデータベースを企画し、開発から運用保守までの一連の業務を担当するための知識が問われます。
データ分析の仕事では、データベースを扱いデータを管理することも必要です。データベーススペシャリスト試験に合格することで、データベースを扱う専門知識を持っていることをアピールできます。
参考：データベーススペシャリスト試験
3.統計調査士
統計調査士は、統計検定の1種です。統計検定3級合格程度の専門知識に加えて、統計調査員の役割や業務、公的統計の見方とデータの活用方法などが問われます。
統計に関する基本的知識と利活用のスキルを有していることを証明できるため、データ分析の仕事に就くうえで有利になるでしょう。
知識を問う問題が多いため、数学にこれまであまり触れてこなかった方でも無理なく挑戦できるのがメリットです。CBT方式で随時実施されているため、気軽に受験できるというメリットもあります。
参考：統計検定 統計調査士
4.データ解析士
データ解析士は、一般財団法人実務教育研究所が運営する資格です。文部科学省が認定する「多変量解析実務講座」の全課程を修了し、「データ解析士」認定試験に合格することで、データ解析士として認定されます。
多変量解析実務講座では、単回帰分析や重回帰分析といった多変量解析の手法について学習します。講座を修了するためには、全課程の報告課題および修了報告課題に合格しなければなりません。その後認定試験に合格することで、多変量解析に関する実力を証明する資格認定証書が授与されます。
参考：資格認定・表彰制度
5.G検定
G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングに関する知識を問う資格試験です。G検定を取得することで、ディープラーニングの基礎知識やビジネスに活用する能力を有していることを証明できます。AIや機械学習を用いた高度なデータ分析を行える人材になりたい方におすすめです。
なお、G検定はジェネラリスト向けの試験であり、AIエンジニア向けにはエンジニア資格であるE資格が用意されています。
参考：
G検定とは
E資格とは
データ分析の仕事に関するよくある質問
ここでは、データ分析の仕事に関するよくある質問に答えていきます。
Q. データ分析スキルが求められる職種はどのようなものがありますか？
データアナリスト、ビジネスアナリスト、マーケティングリサーチャーなどの職種でデータ分析スキルが求められます。
Q. データサイエンティストと呼ばれる職業は、どのようなことを担当していますか？
ビジネス目標の理解、データ収集・整理・分析、データから派生する課題や解決策を導き出すことを担当しています。
Q. 統計学の知識を身につけるためにはどのような学習方法がありますか？
統計学の知識を身につけるためには、書籍、WEBサービスでの学習や、スクールに通う方法があります。
Q. ビッグデータを扱う上で、データの保管や管理に関してどのようなセキュリティ対策が必要ですか？
データの保管や管理にはセキュリティ、プライバシーなどのリスクが存在するため、暗号化やアクセス制限、ロールベースのアクセス権限などが必要になります。
Q. データ分析において使われるプログラミング言語は何ですか？
データ分析においてよく使われるプログラミング言語は、Python、R言語、SQLなどです。
※本記事は2024年2月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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