## 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。

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## 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](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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。

統計検定1級とは？取得するメリットや勉強方法を徹底解説！

## 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。

### データベースの知識と操作スキル

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](https://www.mysql.com/jp/)
【参考】：[PostgreSQL 公式](https://www.postgresql.org/)
【参考】：[Oracle Database 公式](https://www.oracle.com/jp/database/)

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

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](https://www.r-project.org/)
【参考】：[Python 公式](https://www.python.org/)

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。

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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。

### プログラミング言語とSQLを操作する

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](https://docs.python.org/3/tutorial/index.html)

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

### 統計局が提供するオンライン講座を利用する

*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](https://www.stat.go.jp/dss/online01.html)
【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](https://gacco.org/stat-japan2/)
【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](https://www.stat.go.jp/dss/online03.html)

### スクールでデータ分析の講座を受ける

*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](https://www.stat.go.jp/dstart/case/)

## 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](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

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データ分析は注目されている分野ですが、データ分析を行うためには幅広い知識が必要とされます。その勉強方法が分からずお困りの方もいらっしゃるのではないでしょうか。そこで本記事では、データ分析に必要なスキルや勉強方法をご紹介します。

データ分析は統計学からビジネススキルまで幅広い知識が必要とされます

データ分析に必要なITのスキルは、主にデータベースの知識とR言語などのプログラミング言語です

データ分析を無料でオンラインで学べるサービスもあり、ここから基礎的な勉強もできます

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

## システム開発の形態を知ろう

システム開発に携わっていると、開発方式について「受託開発」や「自社開発」という言葉が聞こえてきます。ほかには、「SES」や「SE派遣」、「請負」といった用語もあります。

こうした**契約や取引は営業や上層部が決めていますが、エンジニアとしても自分の仕事がどれに属するのか、それらがどんな意味を持つのかを知っておく必要があります。**

ここではエンジニアとして知っておくべき開発の方式について、「受託開発」を中心に採り上げながら、やさしく解説し、皆さんの疑問に答えていきます。

ITエンジニアの視点から、*受託開発と自社開発の違いを見ていきましょう。*

*■受託開発とは*
**受託開発とは委託先からシステムの開発を委託され、委託先の要求内容に従って開発する方式を指します。**

受託開発のイメージを具体的な例として表すと、次の通りです。

*1. A社はB社に、あるシステム（ソフトウェア）の開発を依頼します。*
*2. B社はシステム要件についてA社からヒアリングし、システム提案書と見積書を提示します。*
*3. A社はB社からの提案書、見積書を精査し、社内調整を経て開発に関する経営側の承認を得ます。*
*4. B社はA社との間に、受託開発に伴う請負契約を締結します。*
*5. B社はA社との間でプロジェクトを編成し、要件定義、基本設計、詳細設計、プログミング、単体テスト、結合テスト、総合テストを経て完成品をA社に納品します。*
*6. A社は納品されたシステムを稼働させて検収を行い、問題がなければ委託費用の支払いを行います。*

大まかには以上が受託開発の流れです。

*■自社開発とは*
**自社開発はまさに、自社でシステムを開発する方式です。自社の企画部門などで考えたアイデアを企画書にして、然るべき会議（企画会議、経営会議など）で承認後にシステム開発部門にシステム開発の依頼をします。**

社外向けにパッケージ製品として開発するケースもあれば、自社内システムとして社内だけで利用する場合もあります。また社内開発では、開発パワーの不足をSESなどで補うケースもありますが、開発主体が社内であれば、社内開発と言えます。

ITベンダーやSIerでは、受託開発という言葉に対して、SESという言葉をよく耳にします。**SESとは「System Engineering Service」の略語で、IT企業などにエンジニアを常駐させて業務をおこなう契約形態を指します。「準委任契約」とも呼ばれる契約形態で、人月単価契約となります。**

例えばSEは1人月80万円、PGは1人月60万円といった形で報酬額が決まります。報酬額はエンジニアのスキルや仕事内容によって変わってきます。この**SESはあくまでも労働力の提供であり、ソフトウェアなどの完成責任は負いません。派遣する側としては、リスクが少ないのがメリットです。**

SESとは？派遣との違いやメリット・デメリットをわかりやすく解説

SIerとSESの違いとは？それぞれの詳細から将来性まで徹底解説

「SESってSE派遣と同じでは？」と考えた方は多いと思いますが、実はこの2つは異なります。この2つを間違えると法令違反となりますので、注意しましょう。

**SES契約でクライアント企業に常駐するエンジニアは、外注契約を受注した側の企業の指揮の下に仕事を行います。**

これに対して、**労働者派遣の形でクライアントに派遣されたエンジニアは、クライアントの管理、監督下で仕事を行います。**両者は非常によく似ていますが、契約形態によって指示命令系統が大きく異なるのです。

*SESのエンジニアに対して、クライアント側の企業が直接、指示や命令を行うことは違法です。これがよく言われる「偽装請負」です。*

またITベンダーがSEを派遣する場合は、「派遣元責任者資格」が必要です。「派遣元責任者資格」を得たら、さらに「派遣事業の許可」を得る必要があります。

### 受託開発に納品義務はない？

契約形態には「受託」と「請負」という2つの形態があります。**「受託」とは、クライアントからの依頼により、業務を行う契約のことです。その契約には期間、条件などが定められていますが、成果物などの納品義務はありません。**

一方、「請負」もクライアントからの依頼によって業務を行いますが、**請負の場合は成果に対する責任を負います。**クライアントに対して、完成物や成果物の納品義務がある点が大きく異なります。

受託契約には「納品義務」がないことが分かりましたが、では「受託開発」にも納品義務がないのでしょうか？

実は、**「受託開発」は請負契約なのです。**言葉が紛らわしいので混乱してしまいそうですが、*「受託開発」は完成義務、納品義務を負いますので、誤解のないようにしてください。*

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ここでは、受託開発を行うエンジニアの年収について、プログラマーやシステムエンジニアの年収を参考に考察していきます。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は322万円、システムエンジニアの年収は同ランキング/職種図鑑で431万円（※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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、マイナビエージェントにおけるプログラマー・システムエンジニアは一般平均年収よりもやや低め、経済産業省の調査ではやや高めであることが分かります。

受託開発を行うエンジニアの年収は勤める企業によっても変わってきます。業績が安定している企業では年収も比較的高いと思われます。また、個人の経験やスキルも年収に影響します。高いスキルを持ち、それに対して適切な評価を得られれば、平均以上の年収を得られるでしょう。

年収が平均よりも低い、スキルや経験に見合っていないという場合には、他の企業へ転職することで年収アップを実現できることも多いです。資格の取得によるスキルアップやスキル証明も、年収アップに繋がるでしょう。企業によっては資格手当を貰える可能性もあります。

【参考】：[システムエンジニア/マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【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】：[プログラマー/マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## 受託開発で発注するメリット

受託開発の概要については理解されたと思いますが、より理解を深めるために、そのメリットについても確認しておきましょう。但し、*メリットはあくまでも発注者側の視点でのメリットです。*

自社で新たにシステムを開発する場合、システム開発のリソース（要員、時間、手間）確保の負担が大きくなりがちです。受託開発方式を採用し、システム開発を外出しすることで、**自社のリソース負担を抑えることが可能になります。**

また、受託開発の場合は複数社によるコンペが一般的で、*価格競争によるコスト引き下げが期待できます。*

自社開発方式では、自社内にエンジニアを確保する必要があります。システム開発の業務量に波があるため、ある程度の余裕を持った人員確保が必要なため、人件費が水膨れしがちです。**受託開発を併用することで、要員過剰や要員不足を防ぎ、安定開発が可能になります。**

### 開発ノウハウの吸収ができる

受託開発を採用することで、自社だけではなかなか獲得ができない**システム開発ノウハウを、外部企業から吸収することが可能となります。**なお、ノウハウを吸収するためには、外部企業に丸投げするのではなく、*自社も主体的に関わるという姿勢が求められます。*

## 受託開発で発注するデメリット

受託開発には前記のようなメリットがある反面、デメリットがあることも理解しておくことが求められます。*デメリットは発注者側の意識や姿勢によっては解消することも可能ですので、デメリットを理解した上で採用することが必要です。*

### 自社のエンジニアの成長機会が減る

当然のことですが、**自社のシステム開発を外部企業に委託すれば、自社エンジニアが関わる機会は減り、成長の機会が制限されてしまいます。**それを防ぐには、可能な限り、自社のエンジニアもプロジェクトに関わらせることが必要です。

開発作業そのものはアウトソーシングしても、定例ミーティングやレビュー会議など、受託開発企業との接点をできるだけ設け、*自社エンジニアの参画機会を極力増やすことが望ましいでしょう。*

### 開発着手後の仕様変更や改良が難しくなる

丸投げのような形で、システム開発の外出しをしてしまうと、**仕様変更が難しくなるばかりか、システム稼働後の改良も困難になります。**

ユーザーの立場から要件定義やレビューに能動的に関わり、あくまでも*プロジェクト管理の主体は自社にあるという意識を持って受託開発を活用することをおすすめします。* 

## 受託開発を行う側のメリットとデメリット

受託開発を発注する側だけでなく、*受託開発を行うエンジニア側にもメリットとデメリットがあります。*

受託開発を行う一番のメリットは、スキルアップが期待できることです。**さまざまな案件をこなすことで、幅広い知識とスキルが培われます。**クライアントからの要求に答えるため、品質管理などシステム開発を管理するノウハウも身に付きます。

また、*客先常駐になることも多いため、人脈づくりや多様な業界での学びが期待できます。*受託開発での経験が今後のキャリアにも活きてくることでしょう。

受託開発では、予算や納期、仕様の縛りなどがあるため、**開発の自由度が下がるのがデメリットです。**クライアントからの要求に応えるのが最優先のため、予算や納期がタイトな案件もあり、「つらい」と感じる人もいるようです。

また、*2次請け、3次請けなど多重下請けになるほど下流工程ばかり担当することになり、報酬も下がります。*

企業選びの際は、クライアントから直接受注しているか、設計から開発・運用まで一貫して行っているかなどを考慮すると良いでしょう。転職エージェントでは求人票だけではわからない細かな情報もしっかり精査できるので安心です。

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**「受託開発は終わった」「受託開発はオワコン」といった声がありますが、実際のところはどうなのでしょう。**そう言われる*理由と、今後の受託開発の方向について考察をしてみましょう。*

「受託開発は終わった」と言われる主な理由は次の通りです。

*1.人月単価ベースの限界*
受託開発を依頼すると、見積書に提示される人月単価が予想外の数字になることがあります。この見積もり方式は何十年も変わっていません。まるで人をモノのように扱うことに抵抗を覚える人もいるでしょう。

また、*"人月単価が高い=優秀"ではありません。*こうした前時代的な見積もりを続けている限りは受託開発への期待は下がる一方です。

*ステップ単価での見積もりをする受託開発会社もありますが、ステップ単価にも合理性は見出せません*。**クライアントを納得させられる見積もり方式を編み出す必要性があります。**

*2.クラウド化の流れ*
**クラウド技術の進展と普及が、システムの形を根本から変えようとしています。**クラウド化の流れは、SIer業界のあり方を大きく変えると言われています。

クラウドが普及する以前は、メーカー系の大手SIerが自社の大型サーバと抱き合わせで大規模システムの開発を請け負っていました。ハードとシステム開発がセットになり、その価格の合理性、妥当性は曖昧なままでしたが、顧客は疑問を持つことなく発注をしてきました。

クラウドの進展によって、今はハードを1から調達する必要もありません。初期投資は最小限で、利用した分だけ費用を払うという従量制料金体系のおかげで、システム開発が見える形になってきました。

この**クラウド化の結果、中小企業やベンチャー系IT企業の活躍分野が広がり、さらに従来型のウォーターフロー型開発からアジャイル型開発に移行したことによって、大手SIer企業による受託開発の強みが以前よりも弱くなってきました。**

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

SIerとは？やめとけと言われる理由や将来性についてわかりやすく解説！

アジャイル開発の特徴、メリット・デメリット、DXとの関係など

### それでも受託開発は残り続ける

政府系、自治体、大企業中心の大規模案件はDXブームの影響もあり残っていますが、*中小企業を中心にクラウドやWeb、スマホ中心のシステム開発が中心となっています。大手SIerはその周辺をカバーしきれていないのが実情です。*

とは言っても、企業のシステム化ニーズがある限り、受託開発はなくならないでしょう。専門分野は専門家に任せるという発想は一般化しており、アウトソーシング化の流れは変わりません。

まして、DX推進が企業の義務にもなっている今日、**システム化の需要は増えることはあっても、減ることはありません。しかし、その需要に応えていくには、受託開発の在り方そのものが見直される必要があります。**

エンジニアの単価で見積もるような受託開発はもはや限界という見方が強いです。SIerもその認識は持っており、クライアントを納得させられる見積もり手法を編み出しています。

システムは投資です。投資を上回るリターンがあれば、システムを開発する意味があります。そのリターンを見積もる手法が求められています。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

### エンジニアとして備えること

*DX推進、エンジニア不足という追い風がある一方、その先を考えた時にエンジニアの方々が将来に不安を感じるのは当然のことです。*しかし、現実を直視し、未来を見据えて、予想される課題に備える事はできます。

**クラウドやアジャイル開発に関する知識やスキルを身に着けることは必要です。それに加えて受託開発、SES、自社開発のすべてに対応できるエンジニアを目指すこと、さらには自身のキャリアパスを明確に描き、目標に向かって自己研鑽に努めること、それがこれからもエンジニアとして活躍していく方法です。**

## 受託開発の特徴を理解して企業選びをしよう

ここまで、受託システム開発とは何か、その特徴や他の開発形態との違い、メリット・デメリットなどについて解説してきました。*開発形態にはそれぞれ長所と短所があり、システムを必要とする側の事情によって選ぶべき形態は異なります。*

また、**エンジニアの働き方も開発形態によって異なります。**転職活動で企業選びをする際は、その企業がどのような形態でシステムを開発しているのか、担当する業務や働き方にはどのような特徴があるのか理解する必要があります。しかし、個人で収集できる情報には限界があります。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)です。 

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

システム開発の方式には、受託開発、自社開発、請負、SES、SE派遣などさまざまな方式があります。エンジニアとしてはそれぞれの方式の違いを知っておく必要があります。ここでは、受託開発のメリット・デメリットを中心にさまざまな開発方式について解説します。

受託開発の概要、SESとSE派遣・委託と請負の違いを理解する

受託開発のメリット・デメリットを知り、これから進む道について考える

受託開発は終わっていない、受託開発でエンジニアとして活躍を続ける方法

受託開発とは？メリット・デメリットや他の開発方式との違いを解説

*データ分析という言葉はよく耳にするものの、データ分析が何なのかよく分からない人は多いのではないでしょうか。*データを分析して何のメリットがあるのか、なぜ流行っているのか、データ分析を行う仕事にはどういったものがあるのか、など気になることも多いはずです。

この記事では、データ分析の目的・やり方・職種例・転職方法について解説します。

### データ分析は規則性を見い出し有益な情報を取得すること

**データ分析とはデータから規則性を見い出し、企業にとって有意義な情報を導き出すことです。**たとえば売上情報を分析し、パターンを探すことで、商品が売れるタイミングや売れる条件などの情報を取得します。そして、取得した情報を元に商品を改善したり新規事業を行ったりします。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## データ分析に関する基礎知識

データ分析に関する基礎知識についてまとめました。データ分析が注目されている理由やデータ分析に関わる仕事例、データ分析関連の仕事の年収について解説します。

### データ分析が注目されている理由

データ分析は昨今注目されており、導入する企業が増えています。

データ分析が注目される主な理由は、SNSやスマホの普及によりネットに情報が増え、それらを分析することの重要性が高まったためです。SNSなどに書き込まれた商品の感想を種類別に整理することで、商品の改善点や他社と差別化を図る方法などが見えてくる可能性があります。

以下では、データ分析に関わる仕事についてまとめました。

- ITコンサルタント
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- AIエンジニア
- クオンツ
- シンクタンク研究員

*このような仕事に就くためには統計学・プログラミング・データベースなど、データ分析関連のスキルが必要です。*また、ITコンサルタントなど分析したデータを元にコンサルティングを行う仕事は、ビジネススキルやプレゼンスキルなども重要といえるでしょう。

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### データ分析に関わる仕事の年収

データ分析を行う仕事の中でも、代表的なITコンサルタントの年収について解説します。

ITコンサルタントの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は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コンサルタント一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**データ分析には多くのスキルを必要とするのに加え、データ分析関連の仕事は企業の方向性を左右する責任の重い仕事でもあるため、年収は高めに設定されていることが多いです。**

ここでは、データ分析の基本的な流れについて解説します。データアナリストやデータサイエンティストなどの仕事に興味のある方は参考にしてください。

まず、分析計画を立てる必要があります。どのようなデータを集めるのか、データの収集先を確定させます。続いて、*何のツールでデータを収集・加工するか、どのようなアルゴリズムでデータを分析するかを固めます。*

データ分析を行う前に、データの収集・加工が必要です。データはAIがスムーズに分析できるように形式を統一させるなど加工が必要な場合も多いです。**収集・加工したデータはMySQLなどのデータベースに整理します。**

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

最後に、AIや分析ツールを動かしてデータを分析します。分析が完了したら、分析結果を資料にまとめ、経営者や顧客相手にプレゼンを行います。*プレゼンでは単に分析結果を伝えるだけでなく、これまでの商品・サービスの問題点および、改善の方針について話す必要があります。*

## 未経験でもデータ分析関連の仕事に転職できる？

データ分析の仕事に興味があるものの、未経験からデータアナリストやデータサイエンティストを目指せるのか不安な方は多いでしょう。未経験からデータ分析の仕事に転職する具体的方法について解説します。

### システムエンジニアなどからのキャリアアップを目指す

**システムエンジニアなどのエンジニア職から、データアナリストなどの仕事へキャリアアップすることは可能です。**エンジニア職で培ったプログラミングやデータベース、サーバ・ネットワークの知識はデータ分析関連の仕事でも活かすことができます。

システムエンジニアになるには？資格やプログラミング経験は不要？

### 未経験で採用してくれる企業を探す

求人数は多くないものの、未経験でもデータアナリストとして採用してくれる企業もあります。未経験の場合、最初は上司の補佐役として資料整理などを任される場合が多いと予想されます。

*未経験からデータ分析関連の仕事を目指すなら、理想の企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。*

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

## データ分析関連の仕事に転職するポイント

最後に、データ分析の仕事に未経験から転職するポイントをまとめました。これらのポイントを意識することで、面接や書類選考の通過率を少しでも上げることが可能です。

### データ分析関連の資格を取得する

**データ分析関連の資格には、統計検定やオラクルマスターなどの種類があります。**資格を取得することで、未経験でも一定レベルのスキルを保有していることを証明できます。また、資格取得における勉強を通じて基礎スキルを身につけることができるメリットもあります。

【参考】：[統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/)
【参考】：[オラクル認定資格制度](https://www.oracle.com/jp/education/index-172250-ja.html)

オラクルマスターは難しい？試験区分と出題範囲から難易度を解説

### ビジネススキルも平行して身につける

データアナリストなどは単にデータを分析するだけでなく、分析したデータからビジネス課題の解決方法を見出す必要があり、そのためにはビジネススキルが必要です。*ビジネススキルを前職で活用した経験があればアピールすることができ、未経験でもある程度有利に立つことができます。*

### 転職エージェントを活用する

**データ分析関連の未経験求人は数が少なく、転職サイトにはそこまで掲載されていないため、転職エージェントを活用することをおすすめします。**転職エージェントに登録すると担当者が自分に合った求人を紹介してくれます。また、求人サイトにはない非公開求人を紹介してくれることもあります。

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