データ分析の勉強は難しい？

IT分野の中でもデータ分析は、昨今注目を集めている分野です。しかし、難しい印象を持たれることが多いデータ分析は、勉強方法も難しそうだと懸念されがちです。

確かにデータ分析はデータベースやプログラミング言語などの勉強が必要です。しかし最近では、データ分析に必要なスキルの学習をWebサイトやテキストでも充分勉強することができます。

そこで本記事では、データ分析をこれから始めたい方のために、データ分析に必要なスキルをご紹介したうえで、さらに勉強方法を詳しく解説していきます。

データ分析に必要なスキルをそれぞれマスターすれば、データ分析に関するエンジニアとしての活躍が期待できます。現在注目されているデータ分析のスキルを獲得し、ぜひエンジニアとしても市場価値を高めていきましょう。

データ分析に関する職種の年収

データ分析のスキルセットを習得すると、IT業界でご自身の市場価値を高めることも可能です。データ分析を使う職種の例としては、ITコンサルタントなどがあります。ここではITコンサルタントの年収について見てみましょう。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのITコンサルタントの年収は512万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、ITエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

データ分析はプログラミング言語やデータベース、統計学の知識など様々なスキルが必要です。また、企業の売上改善などにも寄与する重要な仕事のため、他のエンジニア職よりも年収が高いと考えられます。

【参考】：マイナビエージェント 職種図鑑 ※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

ITコンサルタントは激務で大変？後悔しないポイントや向いている人を解説

データ分析は理数系の分野か？

データ分析は理数系の分野だといわれることが多く、これが勉強を懸念される理由の1つでもあります。確かにデータ分析では統計学の知識が必要なため、数学などの理数系の知識が必要です。

しかし、データ分析では分析した結果を読み取り、経営的な目線で課題解決する力も求められます。また特定のビジネス分野への知識なども求められるため、経営的な知識を持つ人はそれも強みになるでしょう。

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データ分析には複数分野の勉強が必要

データ分析の勉強方法が難しいと捉えられるもう1つの理由は、勉強範囲の広さが挙げられます。いくつか例を挙げると、大きく分けてデータベース、プログラミング言語、数理統計学などが必要です。またその他にも、分析したデータからビジネスへ活かすためのスキルも必要です。

このように多様なスキルや知識を求められるデータ分析ですが、ここからは、それぞれのスキルで具体的にどういった知識が必要なのかをご紹介します。

大量のデータを扱い、そこからデータを正確に読み取るためには統計学の知識が欠かせません。統計学の中にはいくつか種類がありますが、その中でもデータ分析に必要なのが数理統計学です。

数理統計学とは、統計学を数学的に扱うものを指します。母集団から標本を抽出し、集団の状態などを分析したり推測したりします。データ分析ではこの数理統計学の基本的な理解が必要ですので、統計にあまり触れたことのない方は、この機会にぜひ勉強してみましょう。

大量のデータを蓄積したり、分析したりする際に使うツールとしてデータベースの知識が必要です。そのため、データベースの基本的な扱いについては理解を深める必要があります。

また、データベースを操作するスキルも必要です。具体的にはSQLの記述やクエリの方法などの知識が必要です。

SQLを使うデータベースは、例えばMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseなどが当てはまります。MySQLやPostgreSQLなどは無料で使えますので、ぜひ勉強してみましょう。

【参考】：MySQL 公式 【参考】：PostgreSQL 公式 【参考】：Oracle Database 公式

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PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

こちらもデータ分析をする際に、必要な言語を習得しておく必要があります。一般的にデータ分析に向いている言語は、PythonやRなどが挙げられます。

Rは統計解析のために使われる言語であり、研究者などのデータ分析をする方向けのプログラミング言語です。配列や演算子はもちろん、データ分析に必要な操作ができます。

PythonはC言語をもとに開発された言語で、データ分析の他にアプリケーションの開発などでも活用されているプログラミング言語です。より簡単に記述しやすくなっているため、今後ますます人気が高まっていく言語でしょう。

【参考】：R 公式 【参考】：Python 公式

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

最後に必要とされるのが、課題を解決しビジネスを改善するためのビジネススキルです。データ分析ではただITの知識だけを身に付けるだけでなく、分析したデータの結果から解決策を提案するスキルも必要です。

データ分析においては、提案能力や問題を解決する能力なども必要です。また特定の業界に精通している方は、ビジネススキルにおいてアドバンテージになるでしょう。

データ分析の勉強方法

ここまでの内容から、データ分析には様々なスキルが求められることが分かりました。一見難しそうにみえるデータ分析の勉強法ですが、実はそうでもありません。

現在ではプログラミングの学習サイトなどがあるため、独学でも基本的な知識を理解することができます。そこでここからは、データ分析ができるようになるための勉強方法を詳しく解説します。

データ分析の勉強をするなら、実際に手を動かしながら勉強を進めましょう。なぜならプログラミングやSQLの記述方法は、実際に記述をして慣れていく方が定着が早いからです。

また、専門用語なども実際にツールを動かしながら覚えた方が理解しやすいでしょう。例えばPythonなどの言語やツールの公式サイトには、ドキュメントにチュートリアルやマニュアルが記載されていることが多いです。ここから基本的な知識を習得できますので、ぜひ確認してみてください。

【参考】：Python公式 - チュートリアル

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

実は、国勢に関する統計を作成している「総務省統計局」という機関からも、講座が提供されています。「社会人のためのデータサイエンス入門」「社会人のためのデータサイエンス演習」「誰でも使える統計オープンデータ」という3つのテーマで、データサイエンスの概要や、統計の事例と分析方法を詳しく教えてくれます。

また「社会人のためのデータサイエンス演習」では、Excelでの分析演習やRの基本操作といったものも講義内容に盛り込まれています。R言語を使いたい人にとっては、プログラミング言語の入門にもなるでしょう。

こちらの講座は受講登録をすれば、無料かつオンラインで受講ができますので登録をおすすめします。詳細は総務省統計局の公式サイトを参照してください。

【参考】：総務省統計局公式 - 社会人のためのデータサイエンス入門 【参考】：総務省統計局公式 - 社会人のためのデータサイエンス演習 【参考】：総務省統計局公式 - 誰でも使える統計オープンデータ

上記のような方法で基本的な学習を終え、もし本格的なデータ分析をもっと学びたいという場合には、スクールなどを検討しても良いでしょう。

また、スクールによってはオンラインで受講可能なところもありますので、ご自身のライフスタイルに合った講義がないか探してみましょう。

先述した総務省統計局の統計データ利活用センター「DataStaRt」では、地方公共団体におけるデータ分析の活用事例や、分析手法を紹介しています。こちらでは、地方公共団体がどのような改善策をしたのかも、併せて紹介されています。

ここから自分のビジネスに近いケースモデルを探し、データを分析してどのように解決、提案しているのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

【参考】：DataStaRt 公式 - 先進事例

データ分析を勉強し専門家を目指そう

データ分析には様々なスキルや知識が必要だということをこれまで解説しました。またそれぞれの勉強方法もお分かりいただけたかと思います。しかし、勉強だけしていてもデータ分析の専門家に転職することは難しいでしょう。

そこでぜひご利用いただきたいのがマイナビIT エージェントです。 

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