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！
未経験からデータアナリストになるのに、次に何したらいいかわからないこと多いんだよね～。
やるべきことが多いし、分からいことが分からない時もあるから迷うよね。
今回は、未経験からデータアナリストを目指している人のために、未経験からデータアナリストになるためのロードマップを7ステップでまとめました。
▼未経験からデータアナリストになるロードマップ
このロードマップに沿って進めれば、未経験から迷うことなくデータアナリストになれます。
また、すでに転職活動やデータアナリストの活動を進めている人も、自分ができていないところを確認してデータアナリストのスキルを高めていきましょう。
本記事では、取り組む順番の目安としてレベルを設定しています。
レベル＝難易度ではありません。
優先して着手する順番を示す目安なので、レベルが低い項目でも焦らず一つずつ進めてください。
レベル★：まず最優先で取り組むべきステップ
レベル★★：実践しながら理解を深める段階
レベル★★★：最初は無視してOK！慣れてきたら挑戦
進めながら何度もこの記事を読み返せば、迷わず進めるよ！
僕も合間にアドバイスしていくから安心してね！
当記事の内容には、転職活動やデータアナリスト活動以外にも応用できる内容が含まれています。
「読む → 実践 → 読む → 実践」を繰り返しながら少しずつ習熟度を高めてください！
ある程度やるべきステップに慣れてきた後に再び読み返すとより理解が深まるのでおすすめです。
ステップ①：データアナリストになる体制を整える
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| データアナリストの仕事内容を理解する | ★ | 未経験から転職したい人必見！データアナリストの職種を解説 |
| 未経験からなれるか・必要スキルを把握する | ★ | 未経験からデータアナリストになれる？必要スキルと転職までの流れ |
| 自分がデータアナリストに向いているか確認する | ★ | 未経験でもデータアナリストになれる人・なれない人の見分け方 |
| キャリアの全体像を設計する | ★ | 【もう迷わない】データアナリストでキャリアを築くための設計5ステップ |
| データアナリストになる心構えを学ぶ | ★ | 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5つと挫折しないコツを徹底解説 |
| データアナリストになるための時間を確保する | ★ | 【時間がない人必見】データアナリストの勉強時間を捻出する3つの方法 |
| データアナリストになるための10か条を学ぶ | ★ | 【教訓】未経験からデータアナリストになるための10ヶ条 |
まず最初のステップで、データアナリストになるための大前提を押さえましょう。
全体像や心構えを理解しておくことで、途中で挫折せずに学習を続けられます。
最初に全体像を掴んでおくのは大事だよね〜
そうそう！私も最初は“どこから始めればいいんだろう？”って迷ったけど、全体像を知ったことで進む方向がクリアになったよ！
データアナリストの仕事内容を理解する
データアナリストとは、どんな「業務」「スキル」が必要で「何の価値を生み出す仕事なのか」を理解することが重要です。
データアナリストが生み出す価値を知り、役割を理解してデータアナリストを目指しましょう。
役割を理解しておくと、何を学ぶ必要があるのかも明確になるよ！
未経験からなれるか・必要スキルを把握する
「本当に未経験からなれるの？」という不安は、学習を始める前の最初の壁です。
必要スキルと転職までの流れを先に把握しておくと、何から手を付けるべきかが明確になります。
スキルと準備の全体像は、この記事で先に押さえておこう！
自分がデータアナリストに向いているか確認する
未経験から挑戦する前に、「自分に向いているか」を確認しておくと、学習も転職活動も遠回りしにくくなります。
向いている人・向いていない人の特徴と自己チェックで、今の自分に合う進め方を決めましょう。
向いているかどうか、最初に確認しておくと安心できるね！
キャリアの全体像を設計する
データアナリストを目指すなら、日々の学習だけでなく、数年後のキャリア像を描いておくと迷いにくくなります。
キャリア設計の5ステップで、今の自分がどの段階にいるかを確認しましょう。
長期戦だからこそ、キャリアの地図を先に描いておくと続けやすいよ！
データアナリストになる心構えを学ぶ
データアナリストとして結果を出すまでには、半年以上の学習と学習の積み重ねが必要です。
あらかじめデータアナリストになるために必要な心構えを学び、腰を据えて活動に取り組みましょう。
がむしゃらにやるんじゃなくて、戦略的に活動しよう！
データアナリストになるための時間を確保する
データ分析の学習は、毎日の継続が命です。
毎日のデータアナリスト活動の時間が確保できるように、時間の使い方を学びましょう。
本気でなりたいなら、時間を効率的に使おう！
データアナリストになるための10か条を学ぶ
未経験からデータアナリストになる人とそうでない人の差は、行動力の差に現れます。
できない理由を探さず、行動できることは全力で行動して一歩ずつ前に進みましょう。
何を重要視すればわからない時もこの記事をみてね！
- 実践後の状態：まだ大きな変化はなし
- 身につくスキル：データアナリストを目指すための知識とマインド
ステップ②：環境構築とツールの設定をする
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| レポート作成に必要なSQLを導入する | ★ | 【SQLの始め方】インストールから接続確認までの手順を完全解説 |
| データ分析の可視化に必要なPower BIを導入する | ★ | 【分析可視化ツール】PowerBIの導入方法を簡単解説 |
このステップでは、データアナリストに必要な環境とツールの準備・設定を解説しています。
データ分析を始める前準備をしましょう。
環境構築は大変だけど、一度設定すれば後がラクだよ！
順番にやれば、必ずできるからがんばろー！
レポート作成に必要なSQLを導入する
データ分析では、データベースからデータを抽出・加工・集計し、分析レポートを作成する作業があります。
SQLを導入し、分析レポートができる環境構築を整えましょう。
SQLは実務でも多く利用するから、環境を先に整えておこう！
データ分析の可視化に必要なPower BIを導入する
データアナリストは、分析したデータを可視化し、課題の発見を見つけることも仕事です。
Power BIを導入し、分析を可視化できる環境構築を整えましょう。
Power BIの導入はWindowsアカウントが必要だから注意してね！
- 実践後の状態：分析環境が整い、基礎学習を回せる状態
- 身につくスキル：基礎知識とツールの操作感
ステップ③：データ分析の基礎を身につける
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| SQLの基礎構文と使い方を学ぶ | ★ | 【SQLの基礎】データ分析に必須の構文と使い方を解説 |
| 統計の基礎と種類を学ぶ | ★★ | 【統計の基礎】データ分析で使う3つの統計を解説！ |
| 基礎用語を覚える | ★ | 【保存版】データ分析の重要用語66語をフェーズ別にわかりやすく解説 |
| データアナリストとデータサイエンティストの違いを理解する | ★★ | データアナリストとデータサイエンティストの違いを徹底解説 |
このステップでは、データ分析の基礎をまとめました。
このステップをクリアすれば、基礎的なデータ分析が始められます。
いよいよデータ分析の実践編って感じだね！
データ分のやり方が分からない人でもわかるように、実際の画面や例文を使って解説しているよ^^
SQLの基礎構文と使い方を学ぶ
SQLを学ぶためには、まずは基本構文の操作に慣れなければいけません。
また、データを正しく分析するためには、SQLの書き方や構文の使い分けを理解することが必須の作業です。
SQLの使い方と、基礎構文を使ったデータ抽出の方法を学びましょう。
SQLをはじめて学ぶ人は、SELECT文やWHERE句の使い方で悩む場合も多いんだ。
統計の基礎と種類を学ぶ
データ分析には、統計学を用いた方法で分析する方法があります。
ある程度決められた統計を覚えて、データ分析に慣れましょう。
データ分析を学べば学ぶほど、統計の大事さがわかってくるよ！
基礎用語を覚える
データ分析では、専門用語が頻繁に使われます。
ある程度、耳にする用語を事前に把握して理解しておきましょう。
使う場面とセットで覚えると効率がよくなるよ！
データアナリストとデータサイエンティストの違いを理解する
キャリアを選ぶ段階で、「データアナリストとデータサイエンティスト、どちらを目指すか」で迷う人は多いです。
役割・スキル・仕事内容の違いを整理して、自分が今学ぶべき方向を決めましょう。
似てる職種だけど、向いている人は違うんだね！
- 実践後の状態：データ分析の基礎学習が完了
- 身につくスキル：データ収集・可視化・改善の一連の流れ
ステップ④：現場で役立つスキル・知識を覚える
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| データクリーニングのやり方を学ぶ | ★★ | 初心者でも迷わない！データクリーニングのやり方を7ステップで解説 |
| データ分析の仮説思考を学ぶ | ★★ | 【分析の考え方】仮説思考で変わるデータ分析の始め方3ステップ |
| データ分析レポートの書き方を学ぶ | ★★ | データ分析レポートの書き方：未経験で現場に通る基本構成 |
| グラフの選び方を学ぶ | ★ | データ分析のグラフの選び方：未経験者向け種類と使い分け |
基礎知識を学習して、ツールの使い方や分析手法に慣れてきたら、実務で取り組める準備に入ります。
このステップでは、実務で取り組める環境を整えるのに必要な記事をまとめました。
現場で使えるスキルも学ばないと、どれだけ基礎を学んでも活かせられないもんね。
そうだね。
現場で働ける土台づくりとして、実務に役立つスキルを学ぼう！
データクリーニングのやり方を学ぶ
データ分析をする元となるデータが汚れていれば、分析結果は信用できません。
まずはデータを使える状態に整えるために、必要なデータクリーニングの方法を覚えましょう。
分析の前の“土台づくり”を、疎かにせずに、データクリーニングを理解していこう！
データ分析の仮説思考を学ぶ
データ分析は仮説思考で物事を進めなければ、効率的な分析と的確な意思決定ができません。
分析の目的を明確にし、検証に必要なデータに絞って効率的に収集・分析をしていきましょう。
実務スキルも学ばないと、どれだけ基礎を学んでも活かせられないもんね。
データ分析レポートの書き方を学ぶ
分析できても、相手に伝わらなければ現場では使えません。
未経験でも通るレポートの基本構成を押さえて、ポートフォリオにも載せられる形にしましょう。
現場で見られるのは、きれいな分析より「何が言えるか」だよ！
グラフの選び方を学ぶ
数字を出しても、グラフを間違えると伝わりません。
伝えたいことに合うグラフを1つ選ぶ方法を、未経験向けに整理しています。
種類を増やすより、目的に合う1枚を選ぼう！
- 実践後の状態：実務で役立つスキルや知識の習得が完了
- 身につくスキル：仮説思考・データのレポートや可視化の仕方
ステップ⑤：分析の応用スキルを覚える
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| データ分析の目標設定を作る | ★★ | 【重要】データ分析前にやるべき目標設定の作り方 |
| KPI設計のやり方を学ぶ | ★★ | KPIの設計で分析が迷走する理由とは？失敗しないやり方と実例を解説 |
| 機械学習の基礎を押さえる | ★★★ | 【機械学習入門】データアナリストが学ぶべき基礎モデルとは |
実務スキルを習得したら、次は応用スキルです。
データアナリストとして、覚えておくと便利な記事をまとめました。
応用スキルについては、覚えておくと便利なことを書いてるよ！
必要なタイミングで、使ってみよう^^
データ分析の目標設定を作る
データ分析をする上で目標設定は必須です。
どれだけいいデータ分析や可視化をしても、目標から反れていたら意味がありません。
目標設定の基本を理解して、データ分析をしていきましょう。
最初は分からないことも多いけど、できることを1つずつやっていこう！
KPI設計のやり方を学ぶ
目標設定の次は、KPI設計です。KPIが曖昧だと、分析が迷走しやすくなります。
目的から逆算するKPI設計の手順を押さえ、実務で使える指標の作り方を学びましょう。
KPIが決まると、何を分析すべきかが一気にクリアになるよ！
機械学習の基礎を押さえる
機械学習は★★★ですが、基礎モデルの概要だけ知っておくと、求人票や面接の話題にも対応しやすくなります。
回帰・分類・クラスタリングの違いと、データアナリスト業務での使いどころを確認しましょう。
最初は全部やらなくていいから、概要だけ押さえておこう！
- 実践後の状態：応用スキルを活かしてデータ分析を進められる状態
- 身につくスキル：目標設定のやり方、機械学習の基礎、KPI設計のやり方
ステップ⑥：転職活動をする
基礎から応用まで学習が大枠できたら、転職活動を始めていきましょう。
転職活動は、ポートフォリオや職務経歴書の準備と、求人選び・選考対策をこの順番で進めると遠回りしにくくなります。
25〜29歳・第二新卒の方は、まず全体の流れを把握してから各記事で詳細を確認してください。
ここで詰まりやすいのは「どの求人に応募するか」「職務経歴書をどう見せるか」「面接で何を話すか」の3つです。
自力で判断しきれない場合は、転職エージェントを使うべきかの判断も早めに確認しておきましょう。
▼転職活動で詰まりやすいポイント
| 詰まりやすいポイント | 先に確認する記事 |
|---|---|
| 未経験OK求人の見分け方がわからない | 未経験OK求人の探し方 |
| 職務経歴書の構成が決まらない | 職務経歴書の構成と書き方 |
| 面接で何を話せばいいかわからない | 未経験データアナリストの面接対策 |
| 求人選びや書類添削を相談したい | 転職エージェント4社比較 |
▼転職前の準備（学習と並行）
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| 第二新卒・25〜29歳の進め方を把握する | ★ | 第二新卒・未経験からデータアナリスト転職を成功させる5ステップ |
| 狙う業界をリサーチする | ★★ | 【知ってトクする】データアナリストの業界選定について解説 |
| 年収の現実と求人選びの考え方を押さえる | ★★ | データアナリストの年収は低い？未経験転職で後悔しない求人選び |
| ポートフォリオを作成する | ★★★ | データ分析ポートフォリオの作成方法とコツを解説 |
| 職務経歴書を書く | ★★★ | 【未経験】データアナリストの職務経歴書の書き方【例文つき】 |
▼転職活動の実行順（応募〜内定）
| 順番 | 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|---|
| 1 | 未経験OK求人の見分け・探し方 | ★★★ | 未経験OKのデータアナリスト求人の探し方 |
| 2 | 書類選考で落ちる原因と対策 | ★★★ | 未経験データアナリストが書類選考で落ちる5つの理由と対策 |
| 3 | SPI・適性検査の要否と対策 | ★★ | 未経験データアナリスト転職でSPIは必要？対策の要否と最短ルート |
| 4 | 面接でよく聞かれる質問を把握する | ★★ | 未経験データアナリストの面接対策！よく聞かれる質問と回答例 |
| 5 | 面接で落ちる原因と対策 | ★★ | 未経験データアナリストが面接で落ちる5つの理由と対策 |
| 6 | 転職エージェントを比較する | ★★ | 【データアナリスト向け】転職エージェント4社比較｜未経験・経験者別に解説 |
転職スキルは、自分が働きたい環境で働けるために必要なスキルだよ！
準備と対策をしっかりと把握しておこう^^
第二新卒・25〜29歳の進め方を把握する
25〜29歳・第二新卒から未経験転職する場合、一般の未経験者とは求人選びや書類の見せ方が少し異なります。
転職成功までの5ステップで全体像を押さえ、自分が今どの段階にいるかを確認しましょう。
第二新卒って、一般の未経験と進め方が違うんだね！
狙う業界をリサーチする
転職活動を始める前に、どの業界を狙うかを決めておくと、求人選びやポートフォリオのテーマも一貫しやすくなります。
業界選定の前提条件と4ステップのリサーチ手順で、入り口がある業界かどうかを確認しましょう。
業界選びは、転職後のモチベーションにも直結するから大事だよ！
年収の現実と求人選びの考え方を押さえる
「データアナリストの年収は低いのでは？」という不安は、転職を迷わせる原因のひとつです。
初年度の年収だけでなく、将来的にスキルが伸びる環境かどうかを見極める視点を先に押さえましょう。
年収の数字だけで決めない方がいいんだね…
ポートフォリオを作成する
事前準備としてポートフォリオの作成は有利に働きます。
自分のポテンシャルをアピールする強い転職材料になるので、ぜひ作成してみましょう。学習ステップ③〜⑤と並行して進められます。
自分のスキルや行動力を唯一アピールできるのがポートフォリオ。
ぜひ作ってみてね！
職務経歴書を書く
職務経歴書の書く事を整理できたら、実際に書いてみよう。
各項目のポイントを抑えて書いていきます。
NG例も書いたので、ぜひ注意しながら書いてみてください！
未経験OK求人の見分け・探し方
「未経験歓迎」と書いてあっても、実務経験必須の求人は少なくありません。
求人票の見分け方と応募の優先順位を押さえ、無駄な応募を減らしましょう。
詳しくは未経験OK求人の探し方の記事で解説しています。
求人選びがズレると、書類も面接も全部遠回りになるよね…
書類選考で落ちる原因と対策
書類選考で落ち続ける場合、職務経歴書の書き方だけでなく、求人とのミスマッチが原因のこともあります。
落ちる5つの理由から自分の原因を1つ特定し、次の修正アクションを決めましょう。
同じ書類で何度も落ちるなら、原因の切り分けが先だよ！
SPI・適性検査の要否と対策
データアナリストの未経験転職では、SPIや適性検査が必須とは限りません。
対策が必要かどうかを先に判断し、書類・面接との優先順位を整理してから取り組みましょう。
SPIって、全部の会社で必要なわけじゃないんだ！
面接でよく聞かれる質問を把握する
転職で避けては通れないのが、「面接」です。
よく聞かれる質問と回答例を事前に確認し、自分らしく答えられるように準備しましょう。質問10選と20選の両方をチェックしておくと安心です。
面接は経験しても思うけど、事前準備が8割で決まるよ！
だから、ぶっつけ本番の考え方はやめてある程度の回答を考えておこう！
面接で落ちる原因と対策
面接で落ち続ける場合、回答内容だけでなく、志望動機や前職の見せ方に原因があることもあります。
落ちる5つの理由から原因を特定し、次の面接までに修正ポイントを1つ決めましょう。
面接後に「なんとなくダメだった」で終わらせないで、理由を言語化しよう！
転職エージェントを比較する
独学だけで転職活動を進めるのが不安な場合は、IT・データ職に強い転職エージェントを活用するのがおすすめです。
求人選び・書類添削・面接対策まで相談できるエージェントを比較し、自分に合う1社を選びましょう。
エージェントは無料で相談できるから、最後に比較して選ぼう！
- 実践後の状態：転職活動をスムーズに行える状態
- 身につくスキル：職務経歴書・面接対策・ポートフォリオの作り方
ステップ⑦：学んだスキルで副業を行う
| 内容 | レベル | チェックする記事 |
|---|---|---|
| 副業でおすすめのジャンルを把握する | ★ | 未経験からデータ分析スキルで副業するやり方とおすすめジャンル5選を解説 |
| 副業・フリーランス向け案件サイトを比較する | ★★ | 【市場価値がわかる】副業・フリーランスを目指すならBIGDATA NAVIがおすすめな理由 |
このステップでは、副業のやり方についてまとめました。
本業で実績を積んだ後は、自分の価値を広げていくためにも、当記事では副業も行うことを推奨しています。
このステップで自分の価値を広げていこう！
副業でおすすめのジャンルを把握する
データ分析の副業では、色んなジャンルの副業があります。
自分に合うデータ分析の副業を選んで、自分の価値を最大に高めていきましょう。
報酬が高いからOKという決め方で副業してはダメだよ！
副業・フリーランス向け案件サイトを比較する
本業で実績を積んだあと、副業やフリーランスで単価を上げたい場合は、案件サイトの選び方が重要です。
正社員データアナリスト向けの案件エージェントの特徴を比較し、自分に合うサービスを選びましょう。
副業はジャンル選びの次に、案件の取り方も戦略的に考えよう！
- 実践後の状態：本業と副業を両立し、自分の力でお金を稼げるようになる状態
- 身につくスキル：ジャンルの選び方・副業の始め方
まとめ：ロードマップを活用して未経験からデータアナリストを目指そう！
今回は、未経験からデータアナリストになるためのロードマップを7ステップでまとめました。
データアナリストとしてキャリアを築くには、短期的な結果ではなく、長期的に学び続ける姿勢が大切です。
今回紹介したステップは以下の通りです。
このロードマップは一例だから、自分のペースに合わせて進めていけば大丈夫！
ロードマップと合わせて、下記の記事も合わせてチェックして、学習のモチベーションを高めてください。
ロードマップに沿って学習を進めたら、次は求人を見て「今の自分に足りないスキル」を確認しましょう。
独学だけで判断するのが不安な場合は、IT・データ職に強い転職エージェントを使うと、求人選び・書類添削・面接対策まで相談できます。
▼現役データアナリストが使った転職エージェントはこちら
以上、とめでした！