こんにちは、とめです！
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データアナリストを目指して勉強を始めたんだけど、正直しんどくなってきたよ…。
うん、その気持ちすごくわかるよ。
未経験からだと挫折しやすい壁に必ずぶつかるんだ。
未経験からデータアナリストを目指すときに立ちはだかるのが、「続けられない」「成果が見えない」というモチベーションを失うことです。
そこで今回は、未経験からデータアナリストを目指す人に必要な心構えについて解説します。
- 未経験からデータアナリストになるための心構え5つ
- データアナリストになるまで挫折しないコツ
未経験からデータアナリストを目指すまでの挫折理由の99％は継続です。
ここを乗り切れば、必ず達成できるので頑張ろう！
未経験からデータアナリストになるための心構え5つ
行き当たりばったりで「データアナリストになろう」と挑戦すると、途中で挫折しやすくなります。
そのため、まずはデータアナリストを目指す上で必要な心構えを学び、長期視点でキャリアに取り組むことが大切です。
未経験からデータアナリストになるために必要な心構えは以下の通りです。
- データアナリストの目標を明確にする
- ゴールから逆算して必要な事を考える
- PDCAサイクルを回す
- 学びを案件に還流する
- 長期戦を前提にする
データアナリストの目標を明確にする
データアナリストとしての目標を明確にしましょう。
「転職して正社員として安定したい人」と「副業や独立で大きく稼ぎたい人」では、取るべき手段も大きく変わります。
- 転職でデータアナリストを目指す場合
→ Python・SQL・BI・統計の基礎を抑え、ポートフォリオを整備して未経験枠の求人に挑戦する - 副業・独立を目指す場合
→ 定例レポートやKPIダッシュボードなど、高単価で継続案件につながるスキルに集中するのが必須
目標を明確に決めることで、学習の優先順位がはっきりし、一直線に突き進めるようになります。
目標によって学ぶ内容や作るポートフォリオも変わるってこと？
もちろん！転職だけならPython＋SQL＋BIで十分突破できるよ。
でも独立で月50万円以上を狙うなら、レポート運用やダッシュボード設計のスキルが必須だね。
まずは「転職・副業・独立」どのキャリアを選ぶのかを明確にしましょう。
ゴールから逆算して必要な事を考える
ゴール（目標）から逆算して考えることも重要です。
自分のキャリアゴールを再確認・分解して、達成に必要なことを明確化しましょう。
タスクを細分化するのが大切だよ^^
- 求人票を3〜5社ピックアップして必要スキルをリスト化
- Pythonの基礎
- SQLの基礎（SELECT / WHERE / GROUP BY / JOIN）を習得
- BIツール（Power BI / Tableau）で1枚のダッシュボードを作成
- 公開可能なデータでポートフォリオを整備
- 職務経歴書に「課題→指標→分析→示唆」の流れを反映
- 転職エージェントに登録し、添削や模擬面接でブラッシュアップ
- 応募・面接に挑戦
タスクを細分化すると、今自分がやるべきことが明確になります。
やるべきことが明確になると、迷いがなくなり、学習や応募の作業が一気に進む人も多いでしょう。
また、細分化することですきま時間でできる学習も見えてきます。
- 通勤電車 → Python・SQLのクエリ演習アプリ
- 昼休み → 求人票チェック＆スキル差分メモ
- 夜の30分 → Power BIでグラフ作成
クエリの練習や求人チェックなら通勤電車でもできそうだね！
特に本業と両立して目指す人は、すきま時間をどう活かすかが勝負だよ！
忙しくて学習時間の確保が難しいと感じている人は、下記の記事をご覧ください。
PDCAサイクルを回す
学習を始めたばかりの頃は、まずは慣れるためにPythonやSQL・BIツールを触ってみる人が多いでしょう。
もちろん、最初はそれで問題ありません。
最初から完璧に「実務に直結する分析フロー」を意識することはできないからです。
しかし、転職や副業、独立で成果を出すことを目指すのであれば、いつまでも同じように学習や分析を繰り返しているだけではいけません。
基礎に慣れてきたら、PDCAサイクルを回すことが大事です。
PDCAサイクルとは、Plan（計画）・Do（実行）・Check（確認）・Action（改善）を繰り返して継続的に改善を行う手法です。
例えば、SQL学習においてPDCAサイクルを回そうと考えたら以下のようになります。
- P： SELECT / WHERE / GROUP BY など基本構文を習得する計画を立てる
- D： 実際に公開データを使って集計・抽出を行う
- C： 実行結果を確認し、思った通りの集計ができたかを検証する
- A： エラーや不具合を分析し、次はJOINやウィンドウ関数に挑戦する
数週間〜数ヶ月の学習の中で、自分が苦手な構文や操作を振り返り、改善を積み重ねていくイメージです。
何も考えずにただSQLを打ち続けても、分析力はなかなか伸びないよ！
一回うまくいってもまぐれで終わる可能性が高いんだ。
ただ手順をなぞるだけの学習を延々と続けてしまう人がいますが、それでは実務に近づく可能性は低いです。
なぜなら、「誰かの意思決定に役立つ分析フロー」を作る力が養われないからです。
実務に近づけるには、必ず“誰のどんな課題を解決するか”を意識して学習や演習を回すことが重要です。
学びを案件に還流する
学んだことを実際のアウトプットや案件に還元することも大切です。
- 知識が実務レベルに定着する
- 公開できるポートフォリオになる
- 継続しやすい
学びを案件に結びつけると、ただの知識インプットではなく、「誰かの意思決定に役立つアウトプット」に変わります。
Python・SQLを学んだら公開データを集計してみる、BIを学んだらKPIを決めて1枚のダッシュボードを作るなど、小さな成果物を積み重ねましょう。
自然と「使えるスキル」として身につくため、成長スピードが速くなり、継続もしやすくなります。
データアナリストを目指すなら、知識を“持ってる”だけじゃダメ！
実際に案件やポートフォリオで“使える”ようにするのが大事だよ^^
長期戦を前提にする
データアナリストを目指す上で一番大切なのは継続です。
ここまで心構えを解説してきましたが、大前提として未経験からデータアナリストになるには時間がかかります。
どれくらい頑張ったらデータアナリストになれるんだろう？
始めて数ヶ月で転職成功や副業・独立する人はほとんどいないよ。
もし数ヶ月で内定を得られたら、それはすごいことだから自信を持って続けよう！
データアナリストは、最初の内定や案件受注までが一番大変です。
でも一度突破して実務経験や実績を積めば、その後はキャリアが一気に広がることが多いです。
- 1〜3ヶ月：学習期（Python・SQL・BI・統計の基礎）
- 3〜6ヶ月：ポートフォリオ整備・転職活動開始
- 6〜12ヶ月：内定獲得・実務スタート
- 1〜2年：副業や独立案件に挑戦
これは実際に未経験から挑戦した私の流れだよ！
最初の突破さえできれば、そこからは成長スピードが本当に早いんだ。
最初の半年はほとんど学びと転職活動ばかりで、その後キャリアが一気に広がってる…！
転職や副業で成果を出し、さらに継続できれば、キャリアも収入も一気に伸びます。
まだ結果が出ていない人も、諦めずに挑戦を続けましょう！
データアナリストになるまでに挫折しないためのコツ2つ
未経験からデータアナリストを目指す人が挫折してしまう理由の多くは、次の二点です。
- 自分がデータアナリストになれる未来が見えない
- 内定や案件獲得までの道のりが果てしなく感じる
未来の姿がイメージできなければ、正しい心構えがあっても継続が苦しくなり、挫折してしまう可能性があります。
そこで、データアナリストになるまでに挫折しないコツを紹介します。
- 学習や挑戦を共有できる相談者やサービスを使う
- 完璧を目指さない
学習や挑戦を共有できる相談者やサービスを使う
SNS見てると、みんな分析の勉強も転職も順調そうで…
なんだか自分だけ置いていかれてる気がして辛いよ。
SNSは基本的に“良いところだけ”を切り取ってるからね。
実際は、成功するまでにみんな膨大な時間や労力をかけてるんだよ！
こんな時、学習や挑戦を共有できる相談者やサービスがあると、モチベーションを保ちやすいです。
- 自分の今、やるべきことが明確になる
- データ分析やITに知見のある人から、成功体験や一次情報を得られる
- 実務や転職に関するアドバイスがもらえる
- ちょっとした疑問を相談できて、時間の節約になる
- 同じ志を持った人の話が聞けて孤独感がなくなる
なるほど〜！
でも、相談者とかサービスってどうやって見つければいいの？
おすすめは、エンジニア専門の転職エージェントや独立・副業を支援してくれるサービスを使うことだよ！
業界の知見のある人たちのアドバイスをもらえる環境が整っているんだ^^
完璧を目指さない
学ぶことが多すぎて、PythonもSQLもBIも統計も全部やろうとしたらもう限界だよ…。
最初から全部やる必要はないよ！
何か1つ改善点を意識して、それ以外は一旦考えずに手を動かしてみよう！
初心者のうちは、学習を続けるだけでも大変です。
そこからさらに「完璧なポートフォリオを作ろう」と思いすぎると、いつまでもアウトプットを公開できません。
そのため、初めから完璧を目指さずに、次のステップで成長しつつ学習とアウトプットを進めていきましょう。
- Pythonの基本文法（Hello World / 変数）を覚える
- SQLの基本構文（SELECT / WHERE）を練習して慣れる（最初の2週間）
- BIツールでKPIを1つ決めてシンプルなダッシュボードを作る
- 慣れてきたら統計の基礎（平均・分散・検定）を取り入れる
- 改善点が見つかったら修正し、公開しているポートフォリオをリライトする
- 定期的に「目標（転職・副業・独立）に沿った学習ができているか」を振り返る
6で振り返ったら、また3や4、5に戻って改善しよう！
繰り返すことで着実に成長できるよ^^
データ分析の学習は、意識すべきことやテクニックがたくさんあります。
しかし、それらを考えすぎてアウトプットが止まり、挫折しては本末転倒です。
最初のうちは小さな成果物を作りながら慣れて、少しずつ改善していくことが大切です。
よし！僕も完璧を目指さずに、小さなアウトプットを積み重ねていくよ！
その意気だね！少しずつで大丈夫。継続すれば必ず結果が出るよ！
まとめ：長期目線で目標を立てて、愚直に積み上げよう
今回は、未経験からデータアナリストを目指すための心構え5つと挫折しないコツ2つを解説しました。
- データアナリストの目標を明確にする
- ゴールから逆算して必要な事を考える
- PDCAサイクルを回す
- 学びを案件に還流する
- 長期戦を前提にする
とはいえ、上記を実践するにもモチベーションを維持するのは簡単ではありません。
そんなときは、以下のコツを思い出してください。
- 学習や挑戦を共有できる相談者やサービスを使う
- 転職エージェントや支援サービスのメンターからアドバイスを受けられる
- 相談することで孤独感がなくなる
- 最初から完璧を目指さない
- 考えすぎて手が止まるなら、まずは小さなアウトプットを公開する
- 少しずつ慣れながら改善を繰り返す
上手くいかないときや挫折しそうなときに、この記事を振り返りたいね！
何回も言うけど、データアナリストを目指すのは長期戦だよ。
とにかく改善しながら続けて、挫折しないことが大切なんだ^^
今回解説した内容を心から理解して実践できれば、未経験からでも間違いなくデータアナリストになることは可能です。
初めは上手くいかなくても、改善意識をもって学習やアウトプットを続ければ、自然とスキルが積み上がります。
愚直に積み上げ、改善を重ねながら、データアナリストへの道を切り拓いていきましょう！
以上、とめでした！
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