1. はじめに：データ分析の仕事とは？
近年、データ分析の重要性がますます高まっています。
企業は売上を伸ばし、業務を効率化し、顧客満足度を向上させるためにデータを活用しています。
しかし、「データ分析の仕事」と聞くと、どんな業務をするのかイメージしにくいかもしれません。
✔️ 「プログラミングが必須？」
✔️ 「統計の知識がないと無理？」
✔️ 「どんなキャリアパスがある？」
本記事では、データ分析の仕事内容・必要なスキル・勉強法 を詳しく解説します！
2. データ分析の仕事って何をするの？
データ分析の仕事は、大きく分けて以下の3つに分類されます。
2.1 データアナリスト
💡 主な業務
- データを集計・可視化し、レポートを作成
- ビジネス課題に対してデータを用いた意思決定をサポート
- 施策の効果検証（A/Bテストなど）
💡 求められるスキル
- SQL（データの抽出・加工）
- BIツール（Tableau, Google Data Studio など）
- 統計学（相関関係・回帰分析など）
📌 具体例
「ECサイトでの購入率を上げるために、どの広告が最も効果的かデータを分析する」
2.2 データサイエンティスト
💡 主な業務
- 機械学習モデルの開発・運用
- 予測分析（売上予測、需要予測など）
- ビジネス課題を解決するデータ活用戦略の設計
💡 求められるスキル
- Python / R（データ分析・機械学習モデルの構築）
- 統計学・確率論（回帰分析、ベイズ推定 など）
- 機械学習・深層学習（scikit-learn, TensorFlow など）
📌 具体例
「顧客の購買データを分析し、リピーターになる可能性が高いユーザーを予測する」
2.3 データエンジニア
💡 主な業務
- データ基盤の設計・構築・運用
- データパイプラインの開発（データの自動収集・処理）
- クラウド環境（AWS, GCP, Azure）でのデータ管理
💡 求められるスキル
- SQL・Python・Scala（データ処理）
- クラウド（AWS, GCP, Azure）
- ETLツール・データウェアハウス（BigQuery, Redshift など）
📌 具体例
「社内のデータを一元管理し、リアルタイムで分析できるデータ基盤を構築する」
3. データ分析の仕事に必要なスキル
では、データ分析の仕事に就くためにはどんなスキルが必要なのでしょうか？
ここでは、職種ごとに必須スキルを紹介します。
| スキル | データアナリスト | データサイエンティスト | データエンジニア |
|---|---|---|---|
| SQL | ◎（必須） | ◎（必須） | ◎（必須） |
| Python / R | ○（基礎） | ◎（必須） | ○（場合による） |
| 統計学・確率論 | ◎（必須） | ◎（必須） | ○（基礎知識） |
| 機械学習 | △（基礎があればOK） | ◎（必須） | △（基礎があればOK） |
| BIツール | ◎（必須） | ○（場合による） | △（ほぼ不要） |
| クラウド（AWS / GCP） | △（場合による） | ○（基礎があると有利） | ◎（必須） |
✅ 「データアナリスト」→SQLとBIツールが必須！
✅ 「データサイエンティスト」→Pythonと統計学が必須！
✅ 「データエンジニア」→SQLとクラウドの知識が必須！
4. データ分析の勉強法
4.1 初心者向け：基礎から学ぶ
🔹 統計学の基礎
- 『統計学が最強の学問である』（西内啓）
- 『マンガでわかる統計学』（高橋信）
🔹 データ分析ツールの習得
- SQL入門（Progate, Udemyなど）
- Excel / Googleスプレッドシートでのデータ分析
🔹 Python入門（データ分析向け）
- 『Pythonではじめる機械学習』（O’Reilly）
- Kaggleの初心者向けノートブック
4.2 中級者向け：実践的な分析を学ぶ
🔹 統計＋Pythonの活用
- 『Pythonデータサイエンスハンドブック』
- 『Pythonによるデータ分析入門』（O’Reilly）
🔹 SQLでのデータ抽出スキル向上
- 『達人に学ぶSQL徹底指南書』（ミック）
- 『SQLアンチパターン』（O’Reilly）
🔹 実践プロジェクトに挑戦
- Kaggleコンペに参加
- Google AnalyticsやBIツールを使って自分のデータを分析
4.3 上級者向け：実務レベルのスキルを磨く
🔹 機械学習・データエンジニアリング
- 『Hands-On Machine Learning』（O’Reilly）
- 『データエンジニアリングの基礎』（O’Reilly）
🔹 クラウド活用（AWS / GCP）
- AWS認定データアナリティクス試験対策
- GCPのBigQueryを活用した分析
✅ 実務レベルの分析スキルを身につけるには、実際のデータを使って分析することが大切！
5. まとめ：データ分析の仕事に挑戦しよう！
✅ データ分析の仕事には「データアナリスト」「データサイエンティスト」「データエンジニア」がある
✅ 職種ごとに必要なスキルが異なるため、自分に合ったキャリアを選ぼう
✅ SQL・Python・統計学の基礎を学び、実践的なデータ分析に挑戦しよう！
データ分析のスキルは あらゆる業界で求められる強力な武器 です。
基礎から学び、実務レベルのスキルを身につけて、データ分析の仕事に挑戦しましょう！
