データアナリストとは？役立つ7つの資格や役立つ書籍6選など多数紹介

データアナリストとは

近年ではビッグデータを集められるようになってきたこともあり、収集したデータをどのように活用するかが重要になってきています。そのため、データアナリストの重要性も増してきているようです。

この記事では、データアナリストに必要なスキルや資格取得についてご紹介していきます。

データアナリストの主な業務内容

データアナリストの業務内容はデータを分析して、クライアントの課題や問題を解決することです。その中でも大きく分けると2種類のデータアナリストの業務内容があり、コンサル型とエンジニア型です。

コンサル型

データアナリストのコンサル型の業務内容は、簡潔に言うと問題を解決するためにどのようなデータを分析すればよいのかを見つけることです。クライアントや自社企業が抱えている課題を知り、それを解決するために必要なデータを分析し、課題を解決していきます。

コンサル型のデータアナリストは、主にマーケティング業界やコンサルティング業界に多く必要とされています。

エンジニア型

エンジニア型のデータアナリスト業務内容は、消費者の動向や分析したデータなど膨大な量のデータから情報を分析して、具体的に問題を解決していく方法を提案することです。

エンジニア型のデータアナリストは、ソーシャルゲームプラットフォームやウェブポータルサイトの運営などで広く必要とされています。

データアナリストの平均年収

データアナリストの年収は、業務の内容や企業によっても異なりますが、600万円～650万円程といわれています。

データアナリストの年収は、日本の平均年収と比較すると高い傾向にあるのではないでしょうか。ただし、勤務先や専門分野によって分析手法などが変わるため、求められるスキルや給料水準も異なるでしょう。

データアナリストの転職先例5選

東証一部上場の株式会社メンバーズなどの上場企業でも、顧客である企業の課題解決を支えるデータアナリストを募集しています。

また、ゆうちょ銀行などの金融機関でもデータの利活用のためにデータアナリストの需要はあるため、金融機関を転職先として候補に入れることができるでしょう。

1：ITベンチャー企業

データアナリストの転職先の例1つ目は、ITベンチャー企業です。ITベンチャー企業の中でも、データ分析に特化している企業やTech系企業に需要のあるポジションです。

またITベンチャー企業の場合、海外を拠点にしているところも多いですから、外資系で探してみるのもよいでしょう。

2：大手事業会社

データアナリストの転職先の例2つ目は、大手事業会社です。大手事業会社では大きなデータの分析を専門にしているところもありますし、部長などの役職に就くことでスキルアップや年収アップにも繋がるというメリットもあります。

3：コンサルティングファーム

データアナリストの転職先の例3つ目は、コンサルティングファームです。コンサルティングファームではプロジェクトがデジタル化されることが増えており、それに伴いデータ分析やAIにも力を入れています。

4：研究機関

データアナリストの転職先の例4つ目は、研究機関です。大学や民間、公営の研究所などの研究機関は取り扱っているデータの量が膨大ですから、それだけデータアナリストの需要が高いのが特徴です。

5：金融機関

データアナリストの転職先の例5つ目は、金融機関です。金融機関ではマーケティングのためのデータ分析やクレジットカードなどのデータ分析など、幅広い分野でデータアナリストが活躍しています。

データアナリストとデータサイエンティストの違い

データサイエンティストの場合、機械学習やディープラーニングなどの範囲も扱います。そのため、非常に高いスキルや知識が必要とされます。

一方、データアナリストはデータ分析を主に行う職種となっているため、データサイエンティストよりもハードルは低めだといえます。

データアナリストが資格を取得するメリット

資格を取得しておけば、データアナリストとして能力があることを証明できるでしょう。

データアナリストは国家資格が必要な職業ではないため、データアナリストに必須とされる資格はありません。 しかし、特定の資格を取得しておくことで、データアナリストとしての能力があることの証明になるため、情報処理や統計に関する資格は取得しておく方が良いでしょう。

データアナリストに役立つ7つの資格

データアナリストに役立つ7つの資格をご紹介します。

データアナリストを目指している方の中には、データアナリストになるために役立つ資格を知りたいという方も多いのではないでしょうか。

データアナリストとして、スキルの証明になる資格にはどのようなものがあるのでしょうか。ここではデータアナリストに役立つ7つの資格をご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

1：統計検定

統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する資格です。

データアナリストには統計の知識も必要になるため、一般財団法人 統計質保証推進協会が実施している統計検定を取得しておくのがおすすめでしょう。 統計検定は4級から1級まであり、1級では実社会のさまざまな分野でのデータ解析を遂行する、統計専門力が求められます。

2：基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験は、IT人材に必要な知識や技術を認定する資格です。

データアナリストに限らず、システムエンジニアやプログラマーにも必要な、さまざまなITに関する基本的な知識や技術を認定します。

ITエンジニアにとっての登竜門とも言われている資格のため、データアナリストとしても取得しておくと良いでしょう。

3：応用情報技術者試験

応用情報技術者試験は、IT人材に必要な応用的な知識や技術を認定する資格です。

応用情報技術者試験は基本情報処理技術者試験よりもワンランク上の資格で、技術から管理、経営などの幅広い知識や応用力が求められます。

そのため、取得しておくことでさまざまな知識や技術、応用力を持ったIT人材であることを証明できるでしょう。

4：オープンソースデータベース技術者認定資格

オープンソースデータベース技術者認定資格は、オープンソースのデータベースについての知識と技術を認定する資格です。

この試験は、オープンソースデータベースの中でも、PostgreSQLを基準的なデータベース管理システムとしています。

また、等級にはシルバーとゴールドがあり、シルバーはデータベースの設計や運用、ゴールドは大規模データベースの改善や運用、コンサルティング能力について問われます。

5：統計データ分析士

統計データ分析士は、データを扱うスキルを認定する資格です。

統計データ分析士は、統計科学研究所が認定する資格です。資格は1級・2級・3級の区分があり、データに関する基本的な内容となっているようです。

6：オラクルマスター

オラクルマスターは、日本オラクル社が制定しているデータベースに関する資格です。

Oracle Databaseに関する知識やスキルを認定する資格で、情報処理のベンダー資格の中ではポピュラーでしょう。資格はBronze、Silver、Gold、Platinumの4つのレベルにわかれており、Bronzeから積み上げていく方式になっています。

7：データスペシャリスト試験

データスペシャリスト試験は、データベースの専門的な技術を認定する資格です。

基本情報処理技術者試験などと同じくIPAが認定する国家資格のひとつで、スキルレベル4に相当することから、高度情報処理技術者試験に含まれている難易度の高い試験です。

データベースを扱う人材向けの資格となっており、合格率は15％程度と難しい試験ですが、取得することでデータベースの専門家であることを証明できます。

データアナリストのスキルアップに役立つ書籍6選

データアナリストの、スキルアップに役立つ書籍をご紹介します。

データアナリストを目指している方やスキルアップを目指している方の中には、参考になる書籍を探している方もいるのではないでしょうか。ここでは最後に、データアナリストのスキルアップに役立つ書籍6選をご紹介します。

1：ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

「ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ」は、著者が実際に作成しているSQLコードをレシピ集としてまとめた書籍です。

データの加工や売上の把握などの具体的なケースごとに、実際に使えるSQLコードやレポートがまとめてあります、そのため、社内のデータアナリストや実装を行うエンジニア両方に適した内容となっているでしょう。

2：Pythonによるデータ分析入門

「Pythonによるデータ分析入門」は、Pythonの代表的なデータ分析ツールなどを解説した書籍です。こちらの書籍はタイトルのとおり、Pythonによるデータ分析に特化した参考書となっています。

掲載されているサンプルコードはダウンロードできるため、手を動かしながら学習することも可能です。

3：会社を変える分析の力

「会社を変える分析の力」はデータ分析力を武器にできる人と、できない人の違いを解説した書籍です。

データ分析の第一人者が、データ分析を武器にできる会社や個人は他と一体何が違うのかをテーマに解説した参考書です。多くの人が誤解しているデータ分析の誤解について解きます。

4：データ解析のための統計モデリング入門

「データ解析のための統計モデリング入門」は、統計モデルの考え方を解説した書籍です。

章ごとに異なる例題をテーマに、例題を解決していきながら統計モデルの考え方を説明します。前半は一般化線形モデルの基礎を、後半はそれらをベイズ統計モデル化する方法について解説しています。

5：はじめてのパターン認識

「はじめてのパターン認識」は、パターン認識の入門書です。

パターン認識初心者でもわかりやすいように、パターン認識について解説した参考書でしょう。R言語による実行例など、実際に応用する際に役立つ情報も盛り込まれています。

6：10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く

「10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く」は、SQLを使った分析手法やシステム構築について学べる書籍です。

SQLを使ったデータ分析の現実的な手法を学べる内容となっており、ビッグデータを扱うエンジニアやビジネスに関する分析を行うプランナーなどに役立ちます。

現実的に可能な範囲でできるだけ楽をしたいという要望に、SQLを使って答えを出します。

データアナリストに役立つ資格を取ろう！

近年注目されている、データアナリストを目指しましょう。

データアナリストは、ビッグデータの処理や現状分析を行う専門職です。また、データアナリストとして能力を証明するには資格を取得していくのがベターです。

ぜひこの記事でご紹介した資格の詳細や、データアナリストのスキルアップに役立つ参考書などを参考に、データアナリストに役立つ資格を取得してみてはいかがでしょうか。