## データサイエンティストは文系でもなれる？

データサイエンティストは、データ分析を通して企業が抱える問題を改善する役割を持つエンジニアです。一般的には、データサイエンティストは統計や確率など、数学に強くなければなれないというイメージが持たれているようですが、理系でなければデータサイエンティストになれないのでしょうか。

*結論から言うと、文系でも、データサイエンティストを目指すことも可能です。*この記事では、文系でもデータサイエンティストを目指す方のために、その仕事内容や、文系でも目指せる理由、データサイエンティストになる方法や、気をつけたいことを解説していきます。

### 数学力だけでなく文系知識も役立つ場面がある

現役のデータサイエンティストは、数学の知識を持つ理系の大学や大学院の出身者が多く、新卒採用も文系学部よりは理系学部からの方が有利だという点は否めないでしょう。文系からデータサイエンティストになるためには、統計学や確率などの勉強を十分行うことはもちろん必須です。

**しかし、データサイエンティストの仕事においては、心理学や経営学など、文系学部の知識が活かせる場面も多くあり、文系出身でデータサイエンティストとして活躍しているエンジニアもたくさんいます。**

### 理系・文系で応募を制限している求人は少ない

データサイエンティストの求人で、「理系のみの応募」や、「文系は応募不可」などの条件が付く求人は少ないため、文系であっても応募できるものは多くあります。

文系であっても、データサイエンティストに必要な知識を熱意を持って学び、データ分析を仕事にしたいという思いや、データを経営や業務改善に活かせる視点、実績などを持っていれば、データサイエンティストとして就職・転職することも不可能ではないでしょう。

*しかし、文系の応募者が、理系の人材に負けないアピールをするためには、自ら数学や統計学を学び、不足している知識を補う努力が欠かせません。そのためには、資格取得なども効果的でしょう。*

データサイエンティストはつらい？実は魅力的な理由・向いている人も解説

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## データサイエンティストとは

ここでは、データサイエンティストがどのような仕事なのかを確認しましょう。仕事内容や、求められるスキル、年収などについて解説します。

### データサイエンティストの仕事内容

*データサイエンティストは、企業のビジネスにおける課題を抽出し、その解決のために、ビッグデータを集取し、加工・分析レポートし、経営戦略を立案する仕事です。*

データ収集のプログラムを作成し、収集したデータのフォーマットを統一して、保管するデータベースを構築します。そうして蓄積したデータをデータの専門家としての様々なアプローチから分析し、ビジネス上の課題を見つけ出して解決策を提言することで、企業活動の向上に貢献します。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

### データサイエンティストに求められる知識やスキル

データサイエンティストにまず求められるのは、微分積分や線形代数、確率などの数学の知識です。中でも特に重要なのは、正しいデータ分析を行うための統計学です。**統計学の知識がないと、どれだけデータを収集しても、業務改善のための有益な提言を行うための分析ができません。**

データ収集やデータの形式を統一する処理を行うためには、プログラミング言語のPythonやR言語のスキルも必要です。また、膨大なデータに隠されたパターンを見つけるために、機械学習やデータマイニングなども学ぶ必要があります。

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

### データサイエンティストの年収

データサイエンティストに近い職種である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1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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、データサイエンティスト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。

データサイエンティストはデータを分析・活用して企業戦略への提言を行う職種です。**企業のIT戦略の策定やシステムの提案を行うITコンサルタントと同様、高い専門性を持ち、企業の課題解決や経営方針に有益な提言ができる人材ほど年収が高い傾向があります。**

【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コンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

## 文系からでもデータサイエンティストになれる理由とは

ここでは、文系未経験からでもデータサイエンティストを目指せる理由について解説します。

### データを活用できる人材の需要が高まっている

近年の情報技術発展に伴って、企業のデータ活用のニーズが増えている一方、社内にデータ活用ができる専門知識を持った人材がいない企業も多くあります。

**日本全体でこのようなデータ利活用人材が不足している傾向があることが、文系や未経験の人材であっても就職や転職できる可能性がある理由の1つです。**

ただし、いくら人材不足とはいえ、企業もデータ分析の専門家としての十分な知識やスキルを持つ人材の採用を望んでいます。しっかりと勉強し、企業の要求に応えることができるデータサイエンティストを目指しましょう。

### 文系の人材が持つ有利な傾向もある

文系の人材の場合、語学や文学の勉強をしたり、討論を行ったりする機会が多いでしょう。*データサイエンティストのスキルに加えて、こういった経験により得られたコミュニケーション能力や問題解決能力を発揮できれば、特徴ある人材として活躍できるでしょう。*

また、データサイエンティストは社会学的な題材を取り扱うことも多く、その際には、心理学や社会科学などの文系の知識が役に立ちます。データの分析結果から正しく課題を抽出し、増収や企業の成長につなげる過程においては、経済学の知見も大いに活用できます。

## 文系からデータサイエンティストになるためには

文系からデータサイエンティストを目指す場合、不足している統計学や確率などの数学の勉強だけでなく、データ分析のためのプログラミングや、データサイエンスの専門知識もしっかりと学ぶ必要があります。

### データサイエンスに触れるためにプログラムを動かしてみる

**データ分析の第一歩として、まずはPythonを学習し、プログラムを自分で書いて動かしてみることをおすすめします。**

Pythonは比較的シンプルで少ないコードで記述できる、初心者でも取り掛かりやすいプログラミング言語として知られており、機械学習やディープラーニングに多く活用されています。

データサイエンスの基本は、データ収集環境を構築したり、機械学習を活用したりするためにプログラムを書いて動かすことでもあります。まずはプログラムを組んで動かすことを実践してみましょう。

【入門編】Pythonでできることは？基本知識や実用例を解説

### 学習サイトやスクールを活用して勉強する

データサイエンスは非常に広い分野を扱うため、体系的・網羅的に学ぶことは難しいものです。*まずはデータサイエンスのわかりやすい入門書などで概要を理解し、さらに必要な専門的知識を学ぶためには、学習サイトやスクールを活用することも検討すると良いでしょう。*

データサイエンスとは？注目されている理由と基礎スキルについて解説！

## データサイエンティストを目指す場合に気をつけたいこと

文系からデータサイエンティストを目指すためには、資格の取得も検討すると良いでしょう。また、未経験からデータサイエンティストになるためには、転職する企業をよく選ぶことが重要です。

データサイエンティストの仕事をするために、必須の資格はありません。しかし、データサイエンティストになるためには、データ分析に必要な知識やスキルを持っていることを企業にアピールする必要があります。

**特に文系の人材の場合は、数学や統計学を高校や大学で専門的に学んでいない分、それを補うために熱心に学ぶ姿勢があることを証明するためにも、資格取得を前向きに考えてみましょう。**

ここで、データサイエンティストを目指す文系出身者の方におすすめの資格を2つ、ご紹介します。

*■基本情報技術者試験*
IPA（独立行政法人情報処理推進機構）が主催する、ITエンジニアとしての基本的知識・スキルを持つ能力を持つことを認定する国家資格です。未経験でデータサイエンティストを目指す方には特に、ITリテラシーの基礎を固めるために取得を検討して欲しい資格です。

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：基本情報技術者試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

基本情報技術者試験とは？資格のメリットや学習方法を解説！

*■データサイエンティスト検定（DS検定）*
一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する資格試験で、データサイエンティストを目指すビジネスパーソンや大学生・専門学校生を受験対象者としています。

DS検定を受験するための学習を通して、データサイエンティストに必要とされるスキルであるビジネス力、データサイエンス力、データエンジニア力を培うことができます。データの加工や処理などのデータサイエンティストの基礎を身に付けたい方におすすめの資格です。

【参考】：[データサイエンティスト検定 リテラシーレベル | 一般社団法人 データサイエンティスト協会](https://www.datascientist.or.jp/dskentei/)

データサイエンティストにおすすめの資格7選！難易度や勉強法も解説

### 未経験でもデータサイエンティストになれる？

文系未経験からデータサイエンティストになるためには、ここまで解説してきたように、数学や統計学の知識・プログラミング・データサイエンスの専門知識の学習など、高いハードルをいくつも越える必要があります。

しかし、データサイエンティストになりたいという熱意を持って十分な学習を行ったら、積極的に就職・転職活動をおこなうことをおすすめします。

現実として、データサイエンティストの求人は、実務経験を求めるものが多いため、コンスタントに求人をチェックし、未経験可の求人があれば、応募してみましょう。

未経験者採用企業を探すのであれば、転職エージェントを利用するのもおすすめです。*文系で未経験の方にとっては、自分にデータサイエンティストとしての完璧な知識やスキルがあるか判断するのは難しいでしょう。*

そこで転職エージェントに相談し、応募できる企業や案件を探してもらうことをおすすめします。

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## 文系からデータサイエンティストを目指すなら

ここまで、データサイエンティストを目指す文系出身者の方に向けて、データサイエンティストの仕事内容や、文系でも目指せる理由、なれる方法などについて解説しました。データサイエンティストになる道筋が少しでも見えてきたのではないでしょうか。

*しかし、自分で数学や統計学の不足している知識を補い、さらにデータサイエンスの専門的な勉強をして、データサイエンティストに転職しようとしても、1人で転職活動を行うのは難しいものです。*

そこで利用を推奨するのが[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。 

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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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データサイエンティストはデータを分析し、企業の業務改善や企業戦略に提言を行います。数学や統計学の知識が必要とされますが、文系出身者でもなれるのでしょうか。この記事では、文系でもデータサイエンティストになれる理由や、目指す方法などについて解説します。

データサイエンティストはデータを収集・分析し、経営戦略を立てる仕事である

不足している数学や統計学の知識を補う努力があれば、文系出身者がデータサイエンティストになることも可能

データサイエンティストには、心理学や経済学など文系学部の専門知識が役立つ場面も多い

データサイエンティストは文系でもなれる？必要なスキルや目指す方法を解説！

## プログラミングはどうやって勉強すればいい？

プログラミングの勉強を始めたいものの、どうやって勉強すればいいのか分からない方は多いのではないでしょうか。最近のIT化促進やプログラミング教育増加の流れに伴い、1からプログラミングを勉強する社会人も多くいるため、勉強方法に関するコンテンツは数多くあります。

そのため、どれを参考にすべきか分からない人もいるでしょう。

本記事では、プログラミングの勉強方法に関して整理を行っていきます。*どのような勉強方法があり、各勉強方法にどのようなメリットがあるのかみていきましょう。*

プログラミング言語とは？種類や選び方ついてわかりやすく解説

## プログラミングの勉強方法は大きく分けて2種類

プログラミングの勉強方法はさまざまなものがありますが、大きく分けると「独学」と「スクール」の2種類です。まず、この2種類のうちどちらを選択するかを決める必要があります。

プログラミングは誰かに教えてもらわなくても、自分で独学していくことができます。最近では分かりやすい教材も増えたため独学のハードルが下がっているためです。

**独学の方法は「公式サイトのリファレンスやチュートリアルで学ぶ」「市販の参考書を使う」「有料のオンライン学習サービスで学ぶ」などがあります。**

ひとまず基礎のみ習得したい方におすすめなのは、学習サービスを使うことです。学習サービスは要点のみに絞って解説されているため、1周するのに時間もかからず挫折する心配が少ないでしょう。また、教材は図やイラストが使われていることが多く、未経験者でも理解しやすくなっています。

最近では大人向けのプログラミングを学べるスクールも増えています。スクールでは講師の方に1からプログラミング言語を教えてもらえます。

*スクールには「学校のように講師が教室で教える」スタイルと「基本独学で進め、分からない箇所を講師に聞く」スタイルの2種類があります。独学が難しいと感じる方は前者を選ぶと良いでしょう。*

ただ、後者の場合でも、講師が学習カリキュラムを立ててくれたり、学習進捗を管理してくれたりするため、メリットは多くあると言えます。

## プログラミングに関する基礎知識

ここでは、プログラミングに関する基礎知識についてまとめました。そもそもプログラミングとは何かや、プログラマーの年収についてみていきます。

*プログラミングとは、プログラミング言語を使ってコンピュータへの命令文を書くことです。*コンピュータに特定の動作を繰り返すように命令することで、Webアプリや業務システムなどを作成します。プログラミングをメイン業務として行う方はプログラマーと呼ばれています。

プログラミングの基礎知識とは？未経験の方にも分かりやすく解説

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年4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「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、マイナビの調査では民間企業平均年収よりもやや低く、経済産業省ではやや高いという結果が出ています。

**プログラマーの年収自体は低めですが、プログラマーからシステムエンジニアやプロジェクトマネージャーなどの上流工程の仕事に昇格することで、年収も次第に上げていくことが可能です。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.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)

プログラマーの年収1,000万円達成を目指す方法とは？必要スキルも解説

## 独学でプログラミングを勉強する流れ

続いて、独学でプログラミングを勉強する効率的な流れについて解説します。独学の場合、自分で学習カリキュラムを立てる必要があります。どのような手順で学習するのが効率的なのか知ることで、カリキュラムも立てやすくなるでしょう。

### 勉強する目的を明確化させる

まずは、勉強する目的を明確化させ、プログラミング言語を決めることが大切です。たとえばWebアプリを作りたいならPHPやPython、家電製品に組み込まれるシステムを作りたいならCやC++などが学ぶ言語の候補です。

*ただし、言語によって文法の難易度や覚えることの量は異なるため、初心者の方は簡単な言語から取り組むことをおすすめします。*

PHPの入門として概要やプログラムの記載方法、文法について解説

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

自分のパソコンでもプログラムを実行できるように、必要なソフトをインストールする必要があります。*開発環境の整え方は、学習サービスや初心者向けの参考書に基本的には書かれていますが、なるべく最新の情報を参考にすることが大切です。*

昔と今では、公式サイトのデザインやインストール方法が変わっている場合もあるためです。

### プログラミング言語の文法を覚える

学習環境を整えたら、学習サービスなどの教材に沿って文法を覚えていきます。文法を覚えないことにはアプリも作れないため、実際に手を動かしながら丁寧に覚えていくことが大切です。**分からなくなったら、前の単元からやり直すのが良いでしょう。**

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

### プログラミング言語のメソッドを覚える

プログラミング言語のほとんどには、メソッドや関数と呼ばれるものが備わっています。メソッドをプログラム内で呼び出すことで、メソッドが持つ機能を利用することが可能です。*主要なメソッドの仕様や使い方は覚えておいた方が、効率よくシステム開発を行えます。*

Pythonのメソッド一覧を紹介！基礎知識についても解説

### 簡単なアプリやツールを作成する

簡単なものでも良いので、一通り基礎を終えたらアプリやツールを作ってみましょう。たとえば「フォームに入力した数字を足し算する」のような、1つの機能しかないツールでも問題ありません。**ひとまず動くものを完成させ、後で機能を付け足していく方が挫折する心配が少ないでしょう。**

## プログラミングの勉強を継続するポイント

独学で勉強してみたものの途中で挫折してしまう、といった場合もあるでしょう。そこで、プログラミングの勉強を継続するポイントについて解説します。

プログラミングに関する質問ができるコミュニティサイトがありますので、自分の開発環境と分からない箇所を書き込んで質問してみるのも良いでしょう。特に「エラーが消えない」という問題は、自分で考えてもなかなか解決しない場合が多いです。

*延々と悩んでいても上達には繋がりにくいので、「30分考えて分からないなら質問する」などルールを設けて質問サイトを活用してみましょう。*

### 勉強が続かないなら研修が手厚い企業を目指す

どうしても勉強が続かない場合、研修が手厚い企業に転職するのもおすすめです。IT企業の中には、新人を1から育てる方針の企業もあります。企業研修なら勉強にも身が入りやすいですし、分からない箇所も講師に質問できるため、挫折しにくいと言えます。

**研修が手厚い企業を目指すなら、エージェントを活用するのがおすすめです。**研修が手厚いおすすめ企業をエージェントの担当者が教えてくれます。

プログラミングには向き不向きがある？それぞれの特徴を理解してスキルアップを目指す方法

## プログラミングの知識を転職で活かしたいなら

本記事では、プログラミングの勉強方法についてまとめました。どのような方法でプログラミングを学んでいけば良いのか、お分かりいただけたかと思います。

*プログラマーは人手不足のため、未経験者でも事前にプログラミングを学んでいれば、学習意欲やポテンシャルを評価されて採用される可能性は多くあります。*しかしながら、IT企業に向けた転職対策の取り方が分からないという方も多いのではないでしょうか。

「勉強したことを面接でどう話せば良い？」「学んだ言語を活かせる企業はどうやって探せば良い？」など、疑問点は多々あるでしょう。

プログラミングの勉強を始めたいものの、何から始めれば良いか分からないという初心者の方も多いのではないでしょうか。プログラミングは効率的な手順で学ぶことが大切です。本記事ではプログラミングの勉強方法やロードマップについて解説します。

プログラミング勉強方法は「独学」と「スクール」の2種類に分けられる

勉強中に分からないことがあったら質問サイトなどを活用するのがおすすめ

プログラミング学習の成果を活かせる企業に転職したいならエージェントを活用

プログラミングの勉強方法とは？何から始めるべきか初心者向けに解説

## データ分析の仕事について詳しく知らない方は多い

昨今人工知能の発展やコンピュータの性能向上などに伴い、テータ分析の重要性が高まっています。たとえばSNSに投稿された商品の口コミを収集することで、商品改善の鍵になる情報が見つかる可能性があります。

データ分析に関わる仕事にはさまざまな種類がありますが、具体的にどのような仕事があるのか、仕事内容やどういったスキルが必要なのか、ご存知ない方が多いのではないでしょうか。

*データ分析というワード自体は注目されているものの、具体的に何をやっているのかまでは知らない方が多いでしょう。*

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## データ分析の仕事は大きく2種類に別れる

**データ分析関連の仕事は大きく2種類に分かれます。**

- データの収集・分析を行う仕事
- 分析したデータを使い課題解決を行う仕事

1つ目がデータの収集や分析を行う仕事であり、データサイエンティストやAIエンジニアが該当します。どちらかと言えばエンジニア寄りの仕事です。

2つ目が分析データを課題解決に活かす仕事で、コンサルタントやAIアナリストが該当します。こちらはエンジニアよりも経営側の仕事といえるでしょう。

ここでは、データ分析の基礎知識についてまとめました。そもそもデータ分析は何なのか、データ分析を行う仕事の年収についても解説します。

データ分析とはデータを収集・加工し、何らかの規則性を見出すことです。規則性を見出した後は、企業の課題解決や商品・サービスの改善に役立てます。

データ分析の手法は昔から多く研究されてきましたが、実用化が注目されたのは最近のことです。*その理由は、SNSやスマホの普及に伴い、ネットに多くの情報が記録されるようになったうえに、コンピュータのスペックが上がり多くの情報を処理できるようになったためです。*

### データ分析を行う仕事の年収

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1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。

データ分析は企業の売上アップにつながる可能性のある仕事です。**成果を出すことができれば昇給が狙える仕事であり、平均年収が高めなのもそれが原因であると推測されます。**

【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)

## データ分析関連の仕事の種類

データ分析関連の仕事にはどういったものがあるのか詳細を解説します。各職種の仕事内容や必要なスキルについてまとめました。

データアナリストは統計学などの知識を使ってデータ分析を行い、その結果を元にビジネスの意思決定を行う仕事です。*データ分析に関する知識だけでなく、ビジネス知識も要求される仕事です。*ゼネラリスト寄りの仕事といえるでしょう。

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

データサイエンティストは専門的なデータ分析スキルを活かし、新しい分析モデルを構築したり機械学習を使ってデータ動向を予測したりする仕事です。データアナリストよりも専門的な仕事であり、高度なデータ分析スキルや人工知能関連の知識が要求されます。

**データアナリストはゼネラリスト寄りの仕事ですが、データサイエンティストはスペシャリスト寄りといえるでしょう。**

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

*AIエンジニアは人工知能そのものの開発に携わったり、AIを導入したスマホアプリやWebアプリなどの開発を行ったりする仕事です。*高度なデータ分析を行う場合、AIの導入が欠かせないため、AIエンジニアがデータ分析のためのAIを開発する場合もあります。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

コンサルタントは企業課題を顧客からヒアリングし、課題解決方法を提案する仕事です。コンサルタントは顧客の業界に関する知識はもちろんのこと、顧客の売上データなどを分析するためにデータ分析スキルも要求される場合があります。

**顧客課題をシステム開発によって解決する職種はITコンサルタントと呼ばれており、IT業界で多く活躍しています。**ITコンサルタントはプログラマーなどのエンジニア職からも狙える仕事です。

新しいデータ分析手法に関する研究を行う仕事もあります。*研究者は、大学や行政などの研究機関や大手企業のラボなどに在籍する場合が多いです。*データ分析関連の仕事の中でも特に専門知識が要求される仕事で、データ分析の最新スキルについても熟知している必要があります。

## データ分析関連の仕事に必要なスキル

最後に、データ分析関連の仕事に必要なスキルをまとめました。これらのスキルは独学でも習得は可能なので、データ分析に興味のある方は勉強してみると良いでしょう

**データ分析を行うには統計学を始め、微分積分や線形代数などの大学レベルの数学知識が必要です。**数学知識は大学で学ぶ人が多いですが、独学で学ぶことも可能です。

### プログラミングなどのIT知識

データ分析を行うためにはプログラミングなどのIT知識も必要です。データ分析に使われるプログラミング言語はPythonとRです。特にPythonは汎用性が高く、初心者でも覚えやすいのでおすすめです。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

プログラミングは学習サイトや参考書を使って独学することができます。*独学が難しい場合は、研修制度が整っている企業への転職を目指し、働きながらプログラミングを学ぶ手もあります。*

未経験からデータ分析関連の仕事を目指すなら、研修制度が整っている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。

**データアナリストなどビジネス寄りの仕事の場合は特に、分析したデータをビジネスで活かすためのビジネス知識が必要です。**市場動向や売上状況なども踏まえて、今後企業がどの方向へ進んでいくのが最適なのか、答えを導き出さなくてはいけません。

## データ分析関連の仕事を目指すならエージェントを活用する

本記事では、データ分析関連の仕事について解説しました。データ分析を行う仕事にはどういったものがあるのか、必要なスキルについても分かりました。

データ分析は昨今注目されている分野であり、ITコンサルタントなどのデータ分析関連の仕事は年収が高い傾向があります。データ分析に興味がある方は、まずは統計学やプログラミングなど必要なスキルを身につけるところから始めましょう。

*しかしながら、データ分析の仕事は年収が高い分、転職難易度も高いと予想されます。*特に未経験から目指す場合、面接で上手く過去の実績や保有スキルをアピールしなくてはいけません。

また、データ分析の仕事は未経験者採用が少ないのが現実です。総合型の転職サイトやエージェントには、未経験者採用の仕事が掲載されていない可能性もあります。

データ分析の仕事に就きたいと思っているものの、具体的にどのような仕事があるのかわからない方も多いのではないでしょうか。本記事ではデータ分析関連の仕事について解説し、各仕事に必要なスキルや転職ポイントについてもまとめました。

データ分析関連の仕事は、データの収集・分析を行う仕事とデータをビジネスに活かす仕事に分かれる

データ分析の仕事を行うには、統計学やIT知識、ビジネススキルなどが必要

データ分析関連の仕事を目指すならエージェントの活用がおすすめ

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データ分析は、ビジネスなどの目的に必要と考えられる収集したデータを分類・整理・取捨選択し、ビジネスにとって有意義な情報を解釈することです。このデータ分析には、分野や目的、データ分析ツールごとに様々な種類や手法があります。

ITエンジニアとしてデータ分析の仕事に携わるには、まず代表的なデータ分析の手法を知り、的確なデータ分析を行えるスキルが必要です。

**この記事では、データエンジニアへの転職を目指す方に押さえておきたいデータ分析手法と、データ分析に役立つ資格を紹介していきます。**ぜひ記事を参考にしてデータエンジニアとしての転職を成功させてみませんか？

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## データ分析手法は何に役立つ？

データ分析を行うことで、客観的かつ定量的な評価を得ることができます。**これまで主観的な判断に頼ってきたものが、客観的で定量的な評価によって、より合理的・効率的な判断ができるため、経営計画や事業計画の精度が上がります。**

また、これまで見落としがちだったものが浮き彫りになり、新たなビジネスチャンスに結び付くことがあります。このように、ビジネスの世界ではデータ分析の重要性がさらに高まっています。

### データ分析に関わる仕事の年収

データ分析手法を身に付け、データ分析に関わる仕事に就くと、どの程度の年収が期待できるのでしょうか。データ分析を行う職種としてはデータアナリストやITコンサルタントがあります。ここではITコンサルタントの年収について見ていきましょう。

「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」から近しい職種のコンサルタントの平均年収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433万円ですので、ITコンサルタントは一般の平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**データ分析には統計学以外に様々なスキルが求められるとともに、データ分析が企業や事業の方向性を左右する責任ある仕事であることから、高年収が期待される職種であると言えます。**

## データ分析で押さえておきたいデータ分析手法8選

データ分析手法は何十種類もあり、一覧形式で紹介しているケースもありますが、ここでは主にビジネスで用いられる代表的なデータ分析手法を8つ紹介します。

**バスケット分析は小売業においてよく使われる手法で、商品同士の関係性を明らかにして品揃えなどに活かします。**例えば、A商品を購入した顧客は、同時にB商品を買う傾向が強い、といったことが分かります。これにより購買促進を図り、売上増に結び付けることができます。

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