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！
僕、全然違う業種で働いていたんだけど、
未経験からデータアナリストってなれるのかな？
結論から言うと、未経験からでもデータアナリストは目指せるよ！私がそうだったから。
ここでは経験したことも含めて「こうした方が効率が良いかも！」という視点でアドバイスするね！
「未経験からデータアナリストになりたいけど、本当に転職できるのかな…」
「SQLや統計を勉強すれば、データアナリストになれるのかな…」
このように悩んでいませんか？
データアナリストは、データを使って企業の課題解決をサポートする仕事です。
そのため、未経験から目指す場合、
- どんなスキルを学べばいいのか分からない
- 何から始めればいいのか分からない
- 文系や別職種からでも転職できるのか不安
- ポートフォリオや職務経歴書が必要なのか知りたい
と悩む人は多いです。
結論から言うと、未経験からでもデータアナリストは目指せます。
ただし、やみくもに勉強するだけでは遠回りになります。
大切なのは、
「必要なスキルを正しい順番で学び、採用担当者に伝わる形にすること」
です。
私自身も未経験からデータアナリストを目指す中で、
「SQLを勉強すれば転職できるのかな？」
「ポートフォリオって本当に必要なのかな？」
「職務経歴書には何を書けばいいんだろう？」
と悩みながら準備を進めてきました。
その経験から感じるのは、
未経験転職では学習だけで終わらせず、ポートフォリオ・職務経歴書・面接対策までつなげることが重要だということです。
そこで本記事では、
未経験からデータアナリストを目指す方向けに、必要なスキルと転職までの流れをわかりやすく解説します。
- 未経験からデータアナリストを目指せる理由
- 最初に学ぶべきスキル
- 転職までの具体的な流れ
- 未経験者が失敗しやすいポイント
- 次にやるべき行動
「未経験だから無理かも…」
と悩んでいる方も、まずは全体像を理解するところから始めていきましょう。
未経験からデータアナリストになれる？
結論ですが、未経験からでもデータアナリストは目指せます。
ただし、正直に言うと、「少し勉強しただけで簡単に転職できる仕事」ではありません。
データアナリストを目指すなら、以下の準備が必要です。
- 仕事内容を理解する
- SQLやPower BIなどの基礎スキルを学ぶ
- 実務に近い考え方を身につける
- ポートフォリオを作る
- 職務経歴書や面接で自分の強みを伝える
つまり、未経験でも目指せますが、正しい順番で準備することが重要です。
未経験からデータアナリストって本当になれるの？
なれる可能性はあるよ。
だけど、何となく勉強するだけだと厳しいね。
やっぱり実務経験がないと無理なのかな…？
実務経験がない分、学習成果やポートフォリオで
“仕事ができそう”と思ってもらう必要があるんだ。
なるほど。勉強して終わりじゃなくて、
転職で伝わる形にすることが大事なんだね。
未経験からでも、データアナリストを目指すことは可能です。
なぜなら、データアナリストの仕事には、
未経験者でも学習によって身につけられるスキルが多いからです。
- SQLでデータを抽出する
- ExcelやPower BIで集計・可視化する
- 基本的な統計を理解する
- データから課題を見つける
- 分析結果をもとに改善案を考える
もちろん、最初からすべて完璧にできる必要はありません。
未経験者の場合は、まず基礎を身につけて、
「この人は入社後に伸びそうだな」と思ってもらうことが大切です。
そのためには、ただ知識を学ぶだけでなく、
実際に手を動かして成果物を作る必要があります。
ただし「勉強しただけ」では転職は難しいよ。
未経験者が注意すべきなのは、
勉強しただけで満足してしまうことです。
- SQLの本を1冊読んだ
- Power BIを少し触った
- 統計の動画を見た
採用担当者に実力を伝えるのは難しいです。
なぜなら、採用担当者が知りたいのは、「何を勉強したか」ではなく、
「その知識を使って何ができるのか」だからです。
たとえば同じSQL学習でも、
❌ SQLを勉強しました
よりも、
⭕ SQLで売上データを集計し、Power BIでダッシュボードを作成しました
の方が、はるかに伝わりやすくなります。
未経験転職では、学習内容を採用担当者に伝わる形に変えることが重要です。
未経験者が意識すべきことは、
「勉強した証明」ではなく「仕事に活かせる証明」を作ることです。
そのために役立つのが、ポートフォリオや職務経歴書です。
また、採用担当者が見ているのは
「実務で活躍できそうか」を見ています。
未経験者の選考で、採用担当者が見ているのは実務経験だけではありません。
むしろ、
- 基礎スキルを学んでいるか
- 自分で考えて行動できるか
- データを使って課題解決できそうか
- 入社後も学び続けられそうか
といった点を見ています。
データアナリストは、データを集計するだけの仕事ではありません。
データをもとに、
- 「何が問題なのか？」
- 「なぜその結果になったのか？」
- 「次に何をすべきなのか？」
を考える仕事です。
だからこそ、未経験者でも、仮説を立てて分析した経験や、
改善提案まで考えたポートフォリオがあると評価されやすくなります。
経験して思ったのは、未経験者に必要なのは
「スキル」を伝える「伝え方」が必要だよ。
未経験からデータアナリストを目指す場合、
スキルを学ぶことはもちろん大切です。
しかし、それだけでは不十分です。
転職活動では、学んだことを
- ポートフォリオで見せる
- 職務経歴書で伝える
- 面接で説明する
必要があります。
つまり、未経験者に必要なのは、スキルを身につけること
だけではなく、そのスキルを採用担当者に伝えることです。
この2つをセットで準備できれば、
未経験からでもデータアナリストを目指す現実味は高くなります。
未経験者がデータアナリストを目指す前に知るべき仕事内容
未経験からデータアナリストを目指すなら、
最初にやるべきことはスキル学習ではありません。
まずは、データアナリストがどんな仕事をしているのか理解することです。
仕事内容を知らないままSQLや統計を学び始めると、
「結局この勉強って何に使うの？」と途中で迷いやすくなります。
データアナリストの仕事をざっくり言うと、
データを使って企業の課題解決をサポートする仕事です。
データアナリストって、
ずっとパソコンで数字を見ている仕事なの？
数字を見る時間は多いけど、それだけじゃないよ。
えっ、そうなの？
うん。データを集めて、整理して、分析して、
最終的には“どう改善するか”まで考える仕事なんだ。
分析して終わりじゃないんだね。
そこが大事。データアナリストは、
データを使って意思決定を助ける仕事だよ。
データアナリストの仕事は、企業や部署によって少しずつ違います。
ただし、多くの場合は以下のような流れで仕事を進めます。
▼仕事内容と具体例
| 仕事内容 | 具体例 |
|---|---|
| データ収集 | 売上データ・顧客データ・アクセスデータなどを集める |
| データ整理 | 不要なデータや欠損値を確認する |
| データ集計 | SQLやExcelで必要な数値を集計する |
| 可視化 | Power BIなどでグラフやダッシュボードを作る |
| 分析 | 数値の変化や原因を考える |
| 改善提案 | 分析結果をもとに次の施策を考える |
例えば、ECサイトを運営している会社なら、
「最近、売上が下がっている原因を調べてほしい」と依頼されることがあります。
その場合、データアナリストは、
- いつから売上が下がったのか
- どの商品カテゴリが影響しているのか
- 新規顧客とリピーターのどちらが減っているのか
- どんな改善策が考えられるのか
をデータから確認します。
つまり、データアナリストは単に数字を集計するだけではありません。
データを見ながら、課題の原因を探していく仕事です。
つまり、データアナリストの仕事は
「分析して終わり」ではないってこと。
未経験者が勘違いしやすいのが、
「データアナリスト＝分析する人」というイメージです。
もちろん分析は大切です。
しかし、実務では分析結果を出して終わりではありません。
大切なのは、分析結果をもとに、
- 何が分かったのか
- なぜその結果になったのか
- 次に何をすべきなのか
を分かりやすく伝えることです。
例えば、「20代ユーザーの継続率が低いです」で終わるのではなく、
「20代ユーザーは初回利用後の再訪率が低いため、初回利用後のフォロー施策が必要です」
といった形で、改善につなげる必要があります。
ここまでできると、実務に近いデータ分析になります。
データアナリストの仕事は、
データを見ることではなく、データを使って課題解決につなげることです。
そのため、SQLやPower BIだけでなく、仮説思考や説明力も重要になります。
つまり、データアナリストの仕事は
「分析して終わり」ではないってこと。
未経験者がよく迷うのが、
「データアナリストとデータサイエンティストは何が違うの？」という点です。
ざっくり整理すると、以下のような違いがあります。
▼データアナリストとデータサイエンティストの違い
| 職種 | 主な役割 | 求められやすいスキル |
|---|---|---|
| データアナリスト | 事業課題の分析・可視化・改善提案 | SQL、Excel、BIツール、統計基礎、課題解決力 |
| データサイエンティスト | 予測モデル作成・機械学習・高度な分析 | Python、機械学習、統計、数学、モデル構築 |
もちろん企業によって役割は異なります。
ただ、未経験から最初に目指すなら、いきなり機械学習や高度なモデル構築を学ぶよりも、SQL・可視化・課題解決の基礎を固める方が現実的です。
その意味でも、未経験者はまずデータアナリストを目標にするのがおすすめです。
データサイエンティストとの違いを詳しく知りたい方は、以下の記事で解説しています。
▼データアナリストとデータサイエンティストの違い
あと、仕事内容を理解すると、学ぶべきスキルが見えてくるよ。
データアナリストの仕事内容を理解すると、
- なぜSQLを学ぶのか
- なぜPower BIを使うのか
- なぜ統計の基礎が必要なのか
が見えてきます。
例えば、
- データを取り出すためにSQLが必要
- 分析結果を伝えるためにPower BIが必要
- 数値を正しく読むために統計の基礎が必要
- 課題の原因を考えるために仮説思考が必要
という流れです。
つまり、スキルは単体で学ぶものではありません。
実務の中で使う場面を理解して学ぶことで、転職後にも活かしやすくなります。
データアナリストの仕事内容をより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
▼データアナリストの仕事内容・必要スキル・ツール
未経験からデータアナリストになるために必要なスキル
未経験からデータアナリストを目指すなら、
最初から高度なスキルをすべて学ぶ必要はありません。
まずは、実務でよく使う基礎スキルを優先して身につけることが大切です。
具体的には、以下の5つです。
- SQL
- Power BIなどの可視化ツール
- 統計の基礎
- 仮説思考
- データクリーニング
この5つを学ぶことで、データを取り出し、集計し、可視化し、課題を考える流れが理解できるようになります。
データアナリストになるには、
Pythonとか機械学習まで全部できないとダメなの？
最初から全部やる必要はないよ。
そうなの？なんか難しいスキルがたくさん必要そうだけど…。
未経験者が最初にやるべきなのは、現場でよく使う基礎を固めることだね。
まずは土台作りってこと？
その通り。いきなり応用に行くより、
SQL・可視化・統計の基礎から始める方が現実的だよ。
未経験からデータアナリストを目指すなら、
SQLは優先的に学びたいスキルです。
SQLは、データベースから必要なデータを取り出すための言語です。
実務では、
- 売上データを抽出する
- 顧客ごとに購入回数を集計する
- 商品別の売上を比較する
- 複数のテーブルを結合する
といった場面で使います。
データ分析では、そもそも必要なデータを取り出せなければ分析が始まりません。
そのため、未経験者はまずSQLの基礎を学ぶのがおすすめです。
最初に覚えたいのは、以下のような基本構文です。
▼最初に覚えたい基本構文
| SQL構文 | できること |
|---|---|
| SELECT | データを取り出す |
| WHERE | 条件を指定する |
| GROUP BY | 集計する |
| JOIN | 複数テーブルを結合する |
| ORDER BY | 並び替える |
最初から複雑なSQLを書く必要はありません。
まずは、必要なデータを抽出して集計できる状態を目指しましょう。
SQLの始め方、基本構文を学びたい方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼SQLの始め方
▼SQLの基礎構文と使い方
その後にPower BIなどの可視化ツールも学ぶとGood！
SQLでデータを集計できるようになったら、次に学びたいのが可視化ツールです。
可視化ツールとは、データをグラフやダッシュボードで分かりやすく見せるためのツールです。
代表的なツールは、以下になります。
- Power BI
- Tableau
- Looker Studio
- Excel
などがあります。
このブログでは、未経験者でも始めやすいPower BIを中心に解説しています。
Power BIを使えるようになると、
- 売上推移をグラフで表示する
- KPIをダッシュボードで確認する
- 商品別・地域別の数値を比較する
- 分析結果を見やすくまとめる
といったことができます。
データアナリストは、分析結果を自分だけが理解できれば良いわけではありません。
上司や現場担当者にも分かる形で伝える必要があります。
そのため、可視化スキルは実務でも重要です。
Power BIの導入方法は、以下の記事で解説しています。
▼PowerBIの導入方法
統計の基礎も重要だよ。
データアナリストを目指すなら、統計の基礎も学んでおきましょう。
ただし、未経験者が最初から難しい数式を完璧に理解する必要はありません。
まずは、データを正しく読むための基本を押さえることが大切です。
例えば、
- 平均値
- 中央値
- 標準偏差
- 割合
- 相関関係
などです。
統計の基礎を理解しておくと、
- 平均だけ見て判断してよいのか？
- 外れ値の影響を受けていないか？
- 2つの数値に関係性はありそうか？
といった視点でデータを見られるようになります。
データ分析では、数字を出すだけでなく、数字を正しく解釈することが重要です。
統計の基礎を学びたい方は、以下の記事も参考にしてください。
▼統計の基礎
分析をするうえで考え方も
学んでおくのも役に立ちます。
未経験者が見落としがちですが、
データアナリストにとって仮説思考はかなり重要です。
仮説思考とは、最初に「おそらく原因はこれではないか？」
と仮の答えを立ててから、データで確認する考え方です。
例えば、売上が下がっている場合、
いきなり全データを眺めるのではなく、
- 特定の商品カテゴリの売上が落ちているのではないか
- 新規顧客が減っているのではないか
- リピーターの購入頻度が下がっているのではないか
といった仮説を立てます。
仮説があると、どのデータを見るべきかが明確になります。
逆に仮説がないと、「とりあえず全部見てみる」
となり、分析が迷走しやすくなります。
実務では、限られた時間の中で分析することが多いです。
そのため、仮説を立てて効率よく分析する力が求められます。
仮説思考については、以下の記事で詳しく解説しています。
▼仮説思考
また、データクリーニングも大事な作業です。
データクリーニングとは、分析しやすいようにデータを整える作業です。
実務では、最初から綺麗なデータが用意されているとは限りません。
例えば、
- 空白がある
- 表記ゆれがある
- 重複データがある
- 日付形式がバラバラ
- 異常値が含まれている
といったことがよくあります。
この状態のまま分析すると、間違った結果になる可能性があります。
そのため、分析前にデータを確認し、必要に応じて整える作業が必要です。
未経験者は、分析手法やツールに目が行きがちです。
しかし実務では、データクリーニングに時間がかかることも多いです。
地味な作業に見えますが、正しい分析をするためには欠かせません。
データクリーニングのやり方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼データクリーニングのやり方
未経験者は、最初から全部を完璧に学ぼうとしなくて大丈夫です。
まずは、SQLで集計する → Power BIで可視化する → 統計と仮説思考で考えるという流れを作ることを意識しましょう。
データアナリストに必要なスキルはたくさんあります。
しかし、未経験者が最初からすべてを完璧に学ぼうとすると、かなり大変です。
大切なのは、実務で使う順番を意識することです。
- SQLで必要なデータを取り出す
- データを整理する
- Power BIで可視化する
- 統計の基礎で数値を読む
- 仮説を立てて改善案を考える
という流れです。
この流れを理解しておくと、学習した内容がつながりやすくなります。
未経験からデータアナリストを目指すなら、
難しいスキルを一気に学ぶよりも、まずは実務でよく使う基礎を固めていきましょう。
未経験者がデータアナリスト転職で失敗しやすい理由
未経験からデータアナリストを目指す人が失敗しやすい理由は、能力がないからではありません。
多くの場合、努力する方向を間違えていることが原因です。
- いきなり難しいスキルから始める
- 資格取得だけで満足する
- ポートフォリオを作らない
- 前職経験をうまく伝えられない
- 求人選びでミスマッチを起こす
せっかく勉強しても、転職で評価される形にできなければ、遠回りになってしまいます。
勉強を頑張っても失敗することがあるの？
あるよ。むしろ未経験者は、頑張っているのに方向を間違えてしまうことが多いんだ。
それはもったいないね…。
だから、先に失敗パターンを知っておくことが大事だよ。
未経験者がやりがちな失敗の一つが、いきなりPythonや機械学習から始めることです。
もちろん、Pythonや機械学習は将来的に役立つスキルです。
しかし、未経験からデータアナリストを目指す段階では、最初から高度な内容に手を出すと挫折しやすくなります。
理由はシンプルです。
学ぶ範囲が広く、転職で何をアピールすればよいか分からなくなるからです。
- Pythonの文法
- 機械学習モデル
- 数学
- ライブラリ
- データ前処理
これらを一気に学ぼうとすると、途中で疲れてしまいます。
未経験者が最初に目指すべきなのは、難しいモデルを作ることではありません。
まずは、データを集計し、可視化し、課題を考えられる状態になることです。
機械学習に興味がある方は、基礎スキルを身につけた後に学ぶと理解しやすくなります。
詳しくは以下の記事でも解説しています。
▼機械学習入門
個人的に転職視点で考えるなら、最初は資格取得よりも
おすすめなのはポートフォリオの作成だよ。
未経験者にとって、ポートフォリオは大きな武器になります。
なぜなら、実務経験がなくても、学習した内容を形にして見せられるからです。
たとえば、「SQLを勉強しました」と伝えるよりも、「SQLでデータを集計し、Power BIで可視化し、改善提案までまとめました」と伝えた方が、採用担当者はイメージしやすくなります。
未経験者は、職務経歴書だけではデータ分析スキルを伝えにくいです。
そのため、ポートフォリオがないと、「本当に分析できるのかな？」と思われやすくなります。
完璧な作品を作る必要はありません。
大切なのは、課題設定から改善提案まで、自分なりに考えた流れを見せることです。
ポートフォリオの作り方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼ポートフォリオの作成方法とコツ
また、前職の経験をデータアナリスト向けに
伝えられるようにするのも重要です。
未経験者が見落としやすいのが、前職経験の伝え方です。
「データ分析の実務経験がないから、職務経歴書に書けることがない」と思う人は多いです。
しかし、実際には前職の中にも活かせる経験があります。
- 売上管理
- 顧客対応
- Excel集計
- 業務改善
- 資料作成
- KPI管理
などです。
これらをそのまま書くだけでは、データアナリストとのつながりが見えません。
重要なのは、経験を言い換えることです。
たとえば、
❌ Excelで資料を作成していました
ではなく、
⭕ Excelで売上データを集計し、月次報告資料を作成していました
のように書くと、数字を扱った経験として伝わります。
未経験転職では、経験を盛る必要はありません。
これまでの経験の中から、データアナリストに活かせる要素を整理して伝えることが重要です。
職務経歴書の書き方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼職務経歴書の書き方
職務経歴書を先ずは自分で書いてみよう。
その後に重要なのが転職エージェントを使った転職活動です。
最後に注意したいのが、求人選びです。
一言で「データアナリスト」といっても、仕事内容は企業によってかなり違います。
たとえば、
- SQLでの集計が中心
- BIツールでのレポート作成が中心
- マーケティング分析が中心
- エンジニア寄りのデータ基盤業務が中心
- 機械学習寄りの分析が中心
などがあります。
未経験者が求人票だけを見て判断すると、
「思っていた仕事と違った」となることがあります。
特に、未経験の段階でいきなり高度な機械学習やデータ基盤寄りの求人を狙うと、難易度が高くなりやすいです。
なので最初は、
- SQLを使う機会がある
- BIツールを使える
- レポート作成や分析業務に関われる
- 現場の課題改善に関われる
といった求人を探すのがおすすめです。
求人選びに迷う場合は、転職エージェントに相談するのも一つの方法です。
未経験向けの転職エージェントは、以下の記事で比較しています。
▼未経験からデータアナリストに転職でおすすめのエージェント4つ
未経験転職で大切なのは、「何を勉強するか」だけでなく「どう転職で伝えるか」です。
学習・ポートフォリオ・職務経歴書・求人選びをバラバラに考えないようにしましょう。
未経験者が失敗しやすい理由は、努力不足ではありません。
むしろ、真面目に勉強している人ほど、
「もっと勉強してから応募しよう」と考えてしまうことがあります。
しかし、転職では学習量だけで評価されるわけではありません。
大切なのは、
- 学んだことを使って何ができるか
- それを成果物として見せられるか
- 職務経歴書で伝えられるか
- 面接で説明できるか
です。
つまり、未経験からデータアナリストを目指すなら、
最初から転職で評価される形を意識して準備しましょう。
未経験からデータアナリストを目指す人が最初にやるべきこと
未経験からデータアナリストを目指すなら、最
初にやるべきことはいきなり難しい勉強を始めることではありません。
やるべきことは、以下です。
- 仕事内容を理解する
- 自分の現在地を整理する
- SQLの学習環境を作る
- 小さくアウトプットする
- 求人を見て必要スキルを確認する
この順番で進めるのがおすすめです。
ここでは、今日から行動できる最初のステップに絞って解説します。
未経験から目指すなら、まず何から始めればいいの？
まずは仕事内容を知ることだね。
えっ、SQLの勉強じゃないの？
SQLも大事だけど、仕事内容を知らないまま勉強すると迷いやすいんだ。
なるほど。ゴールが分からないまま走る感じか…。
そうそう。だから最初に全体像をつかむことが大事だよ。
1．仕事内容を理解する
最初にやるべきことは、データアナリストの仕事内容を理解することです。
なぜなら、仕事内容を知らないまま勉強を始めると、
- この勉強って本当に必要なの？
- どこまで学べばいいの？
と迷いやすくなるからです。
データアナリストの仕事は、単にデータを集計するだけではありません。
データを使って、
- 課題を見つける
- 原因を考える
- 分析結果を伝える
- 改善案を考える
仕事です。
そのため、まずは「データアナリストはどんな仕事をしているのか」をざっくり理解しましょう。
詳しくは以下の記事で解説しています。
▼データアナリストの仕事内容・必要スキル・ツール
2．自分の現在地を整理する
次に、自分の現在地を整理しましょう。
未経験といっても、人によって状況は違います。
例えば、
- Excelを使ったことがある
- 仕事で売上管理をしていた
- 営業資料を作っていた
- 顧客対応をしていた
- 業務改善をしたことがある
など、データアナリストに活かせる経験をすでに持っている場合があります。
ここで大切なのは、「自分には何もない」と決めつけないことです。
前職の経験の中にも、データアナリスト転職で使える材料はあります。
まずは紙やメモアプリに、
- 数字を扱った経験
- Excelを使った経験
- 改善した経験
- 資料を作った経験
- 課題を見つけた経験
を書き出してみましょう。
この棚卸しは、後で職務経歴書を書く時にも役立ちます。
3．SQLの学習環境を作る
仕事内容と現在地を整理できたら、次はSQLの学習環境を作りましょう。
SQLは、未経験からデータアナリストを目指すうえで優先度の高いスキルです。
ただし、最初から難しい構文を覚える必要はありません。
まずは、
- SQLを触れる環境を作る
- SELECT文でデータを取り出す
- WHERE句で条件を指定する
- GROUP BYで集計する
ところから始めれば十分です。
勉強は、読むだけではなかなか身につきません。
実際に手を動かして、「データを取り出せた！」という感覚をつかむことが大切です。
SQLの始め方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼SQLの始め方
4．小さくアウトプットする
学習を始めたら、小さくアウトプットしましょう。
未経験者がやりがちな失敗は、インプットだけで満足してしまうことです。
たとえば、
- SQLの本を読む
- 動画講座を見る
- 統計の用語を覚える
だけでは、転職活動でアピールしにくいです。
最初は小さくて構いません。
例えば、
- SQLで売上データを集計する
- Excelでグラフを作る
- Power BIで簡単なダッシュボードを作る
- 分析結果を3行でメモする
くらいでOKです。
大切なのは、学習したことを形にすることです。
小さなアウトプットを積み重ねると、最終的にポートフォリオ作成にもつながります。
最初から完璧なポートフォリオを作ろうとしなくて大丈夫です。
まずは、SQLで集計する → グラフにする → 気づきを書くこの小さな流れを作りましょう。
5．求人を見て必要スキルを確認する
学習を始めた段階で、求人も見ておきましょう。
「まだ応募しないから求人を見る必要はない」と思うかもしれません。
しかし、求人を見ることで、
実際に企業がどんなスキルを求めているのかが分かります。
例えば、求人票には以下のような内容が書かれていることがあります。
▼例）求人の内容
| 求人に書かれやすい内容 | 確認するポイント |
|---|---|
| SQL経験 | どの程度求められているか |
| BIツール経験 | Power BIやTableauが必要か |
| Excelスキル | 集計・関数・ピボットなど |
| 分析経験 | どんなデータを扱うのか |
| 業務内容 | レポート作成中心か、改善提案まで行うか |
求人を見ると、「自分は何を優先して学ぶべきか」が分かりやすくなります。
つまり求人票は、応募するためだけでなく、学習方針を決める材料にもなるのです。
最初の一歩は「理解」と「小さな実践」からです。
未経験からデータアナリストを目指す時、
最初から完璧な計画を立てる必要はありません。
むしろ、考えすぎて動けなくなる方がもったいないです。
まずは、
- 仕事内容を理解する
- 自分の経験を棚卸しする
- SQLを触ってみる
- 小さくアウトプットする
- 求人を見て必要スキルを確認する
この5つから始めてみましょう。
ここまでできれば、「何から始めればいいか分からない」
という状態から一歩抜け出せます。
未経験からの転職は、いきなり大きな成果を出す必要はありません。
小さく学び、小さく作り、少しずつ転職準備につなげていくことが大切です。
よくある質問
- Q未経験からデータアナリストになるには何ヶ月かかりますか？
- A
人によって変わりますが、目安としては3〜6ヶ月以上は見ておくとよいです。
ただし、これはあくまで目安です。すでにExcelを使っていたり、仕事で数字を扱った経験があったりする人は、比較的早く進められる可能性があります。
一方で、SQLや統計にまったく触れたことがない場合は、もう少し時間がかかることもあります。
大切なのは、期間だけを気にすることではありません。
学習した内容をポートフォリオや職務経歴書に落とし込めるかが重要です。
- Qデータアナリストになるために資格は必要ですか？
- A
資格は必須ではありません。
資格がなくても、データアナリストを目指すことは可能です。ただし、資格は基礎知識を学ぶきっかけにはなります。
例えば、
- 統計の基礎を学ぶ
- SQLの理解を深める
- データ分析の全体像を知る
という目的なら、資格学習も有効です。
ただし、資格を取っただけで転職できるわけではありません。
未経験者の場合は、資格よりも実際に手を動かして作った成果物の方が評価されやすい場面もあります。
- QPythonは最初から必要ですか？
- A
最初から必須ではありません。
未経験からデータアナリストを目指す場合、まずは- SQL
- Excel
- Power BI
- 統計の基礎
を優先するのがおすすめです。
Pythonは便利なスキルですが、最初から学習範囲を広げすぎると挫折しやすくなります。
まずは、SQLでデータを取り出し、Power BIで可視化し、分析結果を説明できる状態を目指しましょう。Pythonはその後、業務の幅を広げたいタイミングで学んでも遅くありません。
- Q未経験でもリモート求人は狙えますか？
- A
狙えないわけではありません。
ただし、未経験からいきなりフルリモート求人を狙うと、難易度は高くなります。理由は、未経験者の場合、最初は質問しながら仕事を覚える場面が多いからです。
そのため、最初は
- 教育体制がある
- チームで働ける
- SQLやBIツールに触れられる
- 実務経験を積める
環境を優先する方が現実的です。
リモート勤務は、実務経験を積んだ後に選択肢として広げるのがおすすめです。
- Qデータアナリストは副業もできますか？
- A
スキルが身につけば、副業につなげることも可能です。
例えば、
- データ集計
- レポート作成
- ダッシュボード作成
- 売上分析
- アンケート分析
などの案件があります。
ただし、未経験の段階でいきなり副業案件を取るのは簡単ではありません。
まずは本業転職を目指して基礎スキルを身につけ、その後に副業へ広げる流れが現実的です。データ分析の副業については、以下の記事でも解説しています。
▼副業のやり方とおすすめジャンル5選
- Q未経験からデータアナリストを目指すなら独学でも大丈夫ですか？
- A
独学でも目指すことは可能です。
ただし、独学の場合は学習の順番を間違えないことが重要です。特に未経験者は、
- 何を学べばいいか分からない
- どこまで学べばいいか分からない
- 学習した内容をどう転職につなげるか分からない
という状態になりやすいです。
そのため、独学で進める場合でも、ロードマップを決めて進めることをおすすめします。
まずは仕事内容を理解し、SQL・Power BI・統計の基礎を学び、小さなポートフォリオ作成まで進めていきましょう。
- Q未経験者が最初に作るポートフォリオはどんなテーマがいいですか？
- A
最初は、実務をイメージしやすいテーマがおすすめです。
例えば、
- 売上分析
- 会員継続率分析
- 顧客離脱分析
- 求人データ分析
- ブログアクセス分析
などです。
大切なのは、テーマの難しさではありません。
課題設定 → 分析 → 考察 → 改善提案まで流れを作れるかどうかです。
グラフを作って終わりではなく、分析結果から何を考えたのかまでまとめましょう。ポートフォリオの作り方は、以下の記事で詳しく解説しています。
▼ポートフォリオの作成方法とコツ
まとめ：未経験でも正しい順番で準備すればデータアナリストは目指せる
この記事では、未経験からデータアナリストを目指すために必要なスキルや、転職までの流れについて解説しました。
大切なポイントを振り返りましょう。
- 未経験からでもデータアナリストは目指せる
- ただし、勉強しただけでは転職は難しい
- まずは仕事内容を理解することが重要
- SQL・Power BI・統計の基礎は優先して学ぶ
- 仮説思考やデータクリーニングなど実務に近い考え方も必要
- ポートフォリオで学習成果を形にする
- 職務経歴書や面接で「データアナリストとして活かせる経験」を伝える
- 求人を見ることで、今の自分に足りないスキルが分かる
未経験からデータアナリストを目指すと、
- 本当に自分でもなれるのかな？
- 何から始めればいいのかな？
と不安になることもあると思います。
私自身も、最初は同じように悩みました。
しかし実際に学習を進めて感じたのは、
未経験だからといって最初から完璧を目指す必要はないということです。
大切なのは、正しい順番で少しずつ準備を進めることです。
いきなり高度な分析や機械学習に挑戦する必要はありません。
まずは、
- データアナリストの仕事内容を理解する
- SQLを触ってみる
- Power BIで可視化してみる
- 統計の基礎を学ぶ
- 小さな分析をしてみる
- ポートフォリオを作る
- 職務経歴書と面接対策を進める
この流れで進めていけば、未経験からでも少しずつ転職に近づけます。
未経験でも、やることを順番に進めれば目指せそうだね。
そうだね。大事なのは、焦って全部やろうとしないことだよ。
まずは仕事内容を理解して、SQLを触るところから始めればいいんだね。
その通り。小さく始めて、少しずつポートフォリオや転職準備につなげていこう。
未経験からデータアナリストを目指す道のりは、簡単ではありません。
しかし、やるべきことを分解すれば、今日から始められることはあります。
まずは、データアナリストの仕事内容を理解し、
SQLの学習環境を作るところから始めてみましょう。
そして学習した内容は、必ずアウトプットにつなげてください。
データアナリスト転職では、
「勉強しました」よりも「これを作りました」「こう考えました」の方が伝わります。
未経験だからこそ、学習・ポートフォリオ・職務経歴書・面接対策をセットで準備していきましょう。
以上、とめでした！
未経験からデータアナリストを目指す方は、以下の記事も参考にしてください。
▼データアナリストの仕事内容・必要スキル・ツール
▼SQLの始め方
▼SQLの基礎構文と使い方
▼ポートフォリオの作成方法とコツ
▼職務経歴書の書き方
▼データアナリストの面接で本当に聞かれた質問10選
▼データアナリストに転職でおすすめのエージェント4つ
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