## 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。

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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。

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

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！

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

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。

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**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。

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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アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

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？

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！

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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。

**ABC分析は重点分析とも呼ばれ、売上高・コスト・在庫量などの指標でA・B・Cの3段階でランクを付けて、各商品の優先度を決めて管理する方法です。**この重点管理を行うことで、より効率的な商品を増やし、効率の悪い商品を減らすことができ、売上増大や利益率のアップにつなげることができます。

**アンケートのデータを集計する時に、「はい」や「いいえ」のような、2つ以上の観点でまとめる統計手法のことです。** クロス集計では回答者の属性ごとの反応を見ることができます。たとえば商品Aがどの年代やどちらの性別の人が興味が高いのか、といった分析が行え、マーケティングではよく用いられます。

**アソシエーション分析は、「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を見出す手法で、ビッグデータのデータマイニング手法として用いられます。**バスケット分析と似ていますが、バスケット分析はアソシエーション分析の一種で、主に小売りにおける商品の併売について分析する手法です。

一方、アソシエーション分析は小売以外の場面でも使用されています。

**クラスター分析とは、集められたデータの中から似ているデータをグルーピングする分析手法です。**このグルーピングされたデータの集まりをクラスター（集団）と呼びます。クラスターの数には特に制限はなく、必要に応じて任意の数のクラスターにグルーピングできます。

このクラスター分析によって、自店の主な客層はどんなグループなのか、どのような商品を買っているのか、客単価はどの程度なのかといったことが分かっていきます。

**度数分析は集められたデータの分布を可視化して、ある集団の特性をつかむために行われる分析手法です。**度数分析では度数分布表が用いられますが、度数分布表はデータを階級ごとに分けて、その分布を表します。

この階級はたとえば、テストの点の幅であったり年収であったり、分析したいデータによって変わります。この度数分布表を棒グラフにしたものがヒストグラムと呼ばれます。

**主成分分析は、ビッグデータなど多くの変数を持つデータを集約し、主成分に要約するデータ解析手法です。**

たとえば、変数として「接客の質」「品質」「価格」などを利用して主成分分析を行うと、店舗の顧客満足度の総合力が主成分となります。このように、自社の各店舗の顧客満足度を分析したり、商品の総合力を分析したりする場合に利用されるのが主成分分析です。

因子分析の「因子」とは、何らかの結果を引き起こした原因のことです。**因子分析とは、多くの結果（変数）の裏にある要因を明らかにする手法です。**

マーケティングでは、アンケート調査の結果を分析して、回答者に共通する「潜在意識」を見出す目的で利用されます。これによって、売上が予想以上に落ちた店舗や商品などについて、その原因を探り、対策を講じることで売上の回復や向上を図ります。

### Excel（エクセル）の分析ツール

ここまでビジネスで使える主要なデータ分析手法を紹介しましたが、実はExcelにも分析ツールが用意されています。**この分析ツールには相関分析、統計的検定や回帰分析までの機能が備わっており、分析手法の基本的なところは「分析ツール」によってカバーできます。**

【参考】：[分析ツールを使用して統計学的および工学的分析を行う - Microsoft サポート](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/%E5%88%86%E6%9E%90%E3%83%84%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6%E7%9A%84%E3%81%8A%E3%82%88%E3%81%B3%E5%B7%A5%E5%AD%A6%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E8%A1%8C%E3%81%86-6c67ccf0-f4a9-487c-8dec-bdb5a2cefab6)

### Pythonのデータ分析ライブラリ

**機械学習でお馴染みの人気言語、Pythonにはデータ分析の標準ライブラリとしてPandasがあります。**他にNumpyやMatplotlibといったデータ分析ができるライブラリも用意されていますので、データエンジニアを目指す方にはぜひ使いこなして頂きたい言語がPythonです。

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp](https://www.python.jp/index.html)

ここまでデータ分析手法について紹介してきました。これらの手法を身につけることで、データ分析の仕事に就ける可能性は高まることでしょう。

## データ分析の仕事に役立つ資格

未経験でもデータ分析の仕事に就けるのか、転職は可能なのか、不安を覚える方がいるかもしれません。**データ分析を扱う仕事を目指すには、スキル証明となる資格の取得が役に立ちます。**以下、キャリアチェンジに役に立つ資格を4つ紹介しますので、ぜひチャレンジしてみてください。

*■ 基本情報技術者試験（FE）*
情報処理推進機構（IPA）が主催する「基本情報技術者試験（FE）」は、「IT技術者の登竜門」といわれるベーシックな資格です。この資格を取得することで、ITエンジニアに必要とされる各技術の基本知識、プログラミングアルゴリズムなどを有する証明となるからです。

企業によっては、資格取得者に対して資格手当や報奨金を支給するところもあるため、おすすめです。

【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のアルゴリズムは難しすぎる？克服のコツを解説

*■ OSS-DB技術者認定試験*
特定非営利活動法人エルピーアイジャパン（LPI-Japan）が主催する「OSS-DB技術者認定試験」は、オープンソースのデータベースを運用する際に必要となる技術や知識を有していることを認定する試験です。

レベルによってシルバーとゴールドの区分があり、データベースシステムの設計・開発・導入・運用を行うことができる指標となります。ゴールドレベルを取得すると大規模DBに携わり、その改善やコンサルティングができるスキルとして認定されます。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験｜LPI-Japan](https://oss-db.jp/)

*■ 統計検定*
一般社団法人日本統計学会が認定する「統計検定」は、一般財団法人の統計質保証推進協会が実施する、統計学に関する知識や活用力を評価、認定する検定試験です。レベルによって1級から準1級・2級・3級・4級までの5レベルがあります。

統計学を学び、応用力を身に付けることで、データ分析のどの分野においてもスキルを活かせます。キャリアチェンジを目指す方は2級以上を目標にするとよいでしょう。

【参考】：[統計検定とは｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate](https://www.toukei-kentei.jp/about/)

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！

*■ オラクルマスター*
日本オラクルが運営する資格「オラクルマスター」は「Oracle Database」に関する技術の認定資格です。データベース製品には様々な製品がありますが、その中でも常に高いシェア率を維持しているのが「Oracle Database」です。

オラクルマスターは、ブロンズ・シルバー・ゴールド・プラチナの4つのグレードに分かれています。オラクルマスターは民間資格ですが、認知度は高く、世界に通じる資格として高い評価を得ています。

【参考】：[IORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University](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

## データ分析関連の仕事に就くためのポイント

データ分析の仕事に就く上で、押さえておきたいいくつかのポイントがあります。ここでは、そのポイントについて解説しますので、キャリアチェンジを目指す方はぜひ参考にしてみてください。

### システムエンジニアからのキャリアチェンジを目指す

**システムエンジニアなどのエンジニア職を目指している方は、データアナリストなどの仕事へキャリアアップ、キャリアチェンジが可能です。**

システムエンジニア職として培った要件定義、システム設計、プログラミングスキル、データベース、サーバ・ネットワークなどの知識はデータ分析の仕事でも必要であり、スキルアップすることでそれらを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？

### ビジネススキルを身につける

データアナリストやコンサルタントなどを目指すには、統計学が得意、データ分析スキルが高いという以外に求められるスキルがあります。データアナリストやコンサルタントは経営者に対して、データ分析から導きだした経営戦略やビジネス戦略の提案を求められます。

そのためには、**経営に関する知識、流通業や製造業などの実務知識や経験などのビジネススキルが必要です。こうした経験やスキルがあることで、転職を有利に進められます。**

### 転職エージェントを活用する

以上、データ分析の仕事に就く上で役に立つ資格やビジネススキルの必要性について紹介しましたが、これらの**資格やスキルを活かしてキャリアチェンジを目指すには、未経験者を積極的に採用し、育成に熱心な企業などへの転職をおすすめします。**

## データ分析関連職への転職を成功させよう

ここまで、データ分析の手法や、データ分析の仕事に役立つ資格、キャリアチェンジを目指すためのポイントなどについて紹介しました。

数学や統計学が得意分野だという方でも、IT業界の経験がない方、経験が浅い方にとって、データ分析の仕事に関わるのは簡単なことではありませんので、様々な不安を拭えないかもしれません。

では、**データ分析の仕事に携わるという目標を実現し、活躍を支えてくれる企業と出会うには、どうすれば良いのでしょうか。**

膨大な求人の中から、未経験者を採用し、育成に熱心な企業を自分で探し出すのは容易なことではありません。企業の研究、資格手当の有無や資格取得プログラムの有無などを公開していない企業も少なくありません。また面接対策も必要でしょう。

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。

データ分析にはどのような手法があるのでしょうか？今やビジネス戦略や経営戦略の立案、推進にデータ分析は欠かせない工程です。ここでは、データ分析の手法と、役立つ資格を紹介しますので、データ分析スキルを身につけて転職を目指したい方はぜひ参考にしてみてください。

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る

データ分析を扱う仕事を目指すには、スキル証明となる資格の取得が役に立つ

未経験者がデータ分析関連の仕事に転職する場合には、転職エージェントの活用がおすすめ

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

プログラマーはITエンジニアの登竜門と言われています。システムエンジニア志望の皆さんも最初はプログラミングを学んだことと思います。しかし、プログラミングが「つまらない」「なかなか上達しない」と嘆くエンジニアの方は少なくありません。

そのような人は、恐らくプログラミングの考え方の理解が不足しているか、プログラミング脳が十分に鍛えられていないのかも知れません。

この記事では、**プログラミングの考え方を理解し、プログラミング脳を鍛える方法について解説していきます。**プログラミングで挫折しそうになっているエンジニアの皆さんはぜひ参考にしてみてください。

<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=acv12_2)</center>

## プログラミングの考え方を身に付ける

「プログラミング」はコンピュータに対して作業の手順を指示するためのプログラムを作ることであり、それがプログラミングの考え方です。

プログラミングを行うためにはプログラミング言語を覚えることも必要ですが、それとともに大切なことは、*コンピュータに指示する手順、すなわちアルゴリズムを鍛えることです。*

ここでは、プログラミング言語の種類やアルゴリズム、プログラマーの年収などについて紹介します。

### そもそもプログラミング言語とは？

システム開発においてプログラミングの行程はとても重要な役割を持ち、プロジェクトの内容によって使用される言語が異なります。プログラミングの考え方を知る前に、まずはプログラミング言語にはどのような種類があり、それぞれどういった場面で活用されるのかを理解しましょう。

以下に、システム開発においてよく使用される言語を用途別にまとめました。

【Webサイト制作】
・HTML
・CSS
・JavaScript
・PHP
・Rudy
・Java

【アプリ開発】
・Swift
・Java
・C#
・Kotlin

【ゲーム開発】
・C#
・JavaScript

【AI（人工知能）・機械学習】
・Python
・C++

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

### アルゴリズムを理解し習得する

アルゴリズムとは何らかの問題を解決するための手順です。この手順が正しくなければ、コンピューターは正しく動作してくれません。従って、**正しいプログラミングを行うためにはアルゴリズムを鍛えなければなりません。**

プログラミング言語には基本的なアルゴリズムは用意されていますが、アルゴリズムに対する理解がないと使えません。また複雑な処理を行うプログラムでは、自分で手順を考えてアルゴリズムを組む必要があります。

### アルゴリズムは論理的思考で編み出される

プログラミングとはアルゴリズムを組み立てることですが、アルゴリズムはロジカル・シンキング（論理的思考）によって編み出されます。ロジカル・シンキング（論理的思考）とは、複雑なものを整理して、シンプルにしていく思考方法のことです。

特に問題解決の際に論理的思考が役立ちます。以上を整理すると、**プログラミングにおいて重要なのはアルゴリズムであり、それにはロジカル・シンキングが重要だということです。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

前述のように、システム開発においてはさまざまなプログラミング言語を駆使し、アルゴリズムを理解せねばなりません。こういったスキルを習得している代表的な職種例には、プログラマーが挙げられます。プログラマーを目指す上で、どの程度の年収を得られるのでしょうか。ここでは、プログラマーの年収例を紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は344万円（※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、プログラマーは一般平均年収と比較すると、調査媒体によって年収に幅があることが分かります。

**プログラマーは現場で用いる様々な言語を身につけ、多種多様な要求に答えられるようにスキルアップを目指すことで、より高収入を目指せます。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](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)

未経験からプログラマーになれる？転職方法や文系でもなれるのか解説

プログラミングが得意な人は、プログラミング脳を持っている人です。プログラミング脳とはロジックを組み立てる力を持った脳のことで、これを鍛えると日常生活や仕事でも役立ちます。ロジックとは、プログラムにおける処理内容・手順・方法のことを指します。

*プログラミングスキルを高めるためには、ロジックを組み立てられるプログラミング脳を鍛えることが有効です。*

### プログラミング脳を鍛える5つのステップ

プログラミング脳を鍛えるには、論理的思考力を高めることが有効ですが、**プログラミングによってもプログラミング脳を鍛えることは可能です。**そのためには、次のステップでプログラミングを行うことです。

*1.プログラム仕様を理解する*
プログラムの目的を設定し、プログラムの要件を満たすための要求事項を理解し、ロジックを組み立てます。

*2.確認を行う*
組み立てたロジックが正しいか、ロジックに間違いがないかなどの確認を行います。思い込みで誤ったプログラミングを行わないためにも、第三者に確認してもらうことも必要です。

*3.プログラムのフローを考える*
プログラムの工程を細分化して、最適なフローを考えます。フローチャートを使ってみると良いでしょう。

*4.コーディングを行う*
プログラムの工程を組み立て、フローに落とし込んでから実際のコーディングに取り掛かります。この手順を踏むことで、プログラミング脳が鍛えられます。

*5.コードの改善*
プログラミングの最後のステップとして、コードを見直し、改善を行います。料理で言えば仕上げです。無駄なコードや冗長なコードを見直します。この習慣を付けることで、読みやすく分かりやすい、効率の良いプログラミングスキルが身に付いていきます。

コーディング規約とは？メリットやデメリット定めるべき内容を紹介

プログラミングにおいて論理的思考力（ロジカル・シンキング）が重要ですが、**論理的思考力は先天的なものではなく、後天的に身に付けられるスキルです。**

論理的思考力を高めるには、次のようなトレーニングが有効です。

*▪何事にも疑問を持ち、自問自答する*
*▪結論から話す*
*▪理由を整理する*
*▪物事を分類したり、整理したりする*
*▪文章にして書き出す*
*▪データを用いて説得力を高める*

これらは反復して習慣化していくことが大切です。ぜひ試してみてください。

## プログラミングが上達しない人の良くない行動パターン

プログラミングがなかなか上達しない、プログラミングが面白くないという人には共通する行動パターンがあります。ここでは、*誰もが陥りやすい間違ったプログラミングの方法を挙げていきます。*思い当たる節があれば、1度プログラミング方法を見直してみましょう。

プログラミングとクイズはよく似ています。クイズは自分の頭で考え、答えを見つけるから楽しいのです。それと同じように、**答えをすぐに検索してしまうとプログラミングの楽しさは半減します。**プログラミングスキルも上がりにくく、検索でしか答えをみつけられなくなってしまいます。

プログラミングは問題解決の手段です。問題意識がなく、目的や目標も、*ただ機械的にプログラミングをこなしているだけではモチベーションは上がらず、プログラミングの達成感も得られません。*

プログラマーの中にはコピペを多用する人がいます。*コピペが悪いわけではありませんが、多すぎると自ら考える機会が減り、成長が期待できません。*また他人のプログラムを流用しているため、達成感や成長をしている実感もありません。

プログラミングで壁にぶつかった際には、まず自己解決です。1人で考えても答えが見つからない場合は、先輩や周囲の人に尋ねて教えてもらいましょう。分からないのは恥ではありません。分からなければ、先生・先輩・プログラミングが得意な同僚に相談しましょう。

**自分で一旦調べてから相談することで理解が早まり、教えてもらったことは自分の知識になります。**

## プログラミングを上達させる3つのコツ

プログラミングの勉強をしてもなかなか馴染まないという方、勉強しても上達しないという方に試してみてほしい方法が3つあります。ぜひお試しください。

お経を書き写すことを「写経」と言いますが、**プログラミングの上達に「写経」は有効です。**参考書などのサンプルコードを見ながら、実際にコーディングをしてみましょう。これを行うことで、プログラミング言語ごとの基礎文法の理解が進み、言語固有のコード構成や特徴が身に付きます。

プログラミングの考え方が次第に理解できるようになります。さらに、プログラムが実際に動くことで達成感を得ることができます。ただし、コピペでは何も覚えられないのでやめましょう。

### とにかく自力でプログラミングをしてみる

*プログラミングはコピペに頼らず、自分の頭と手を使ってプログラミングを行うことが大切です。*コピペは思考停止を招きます。実際にプログラムを動かしてエラーが出たら、エラーの原因を調べて修正します。その繰り返しによって次第にプログラミングスキルが高まっていきます。

エラーの解決に執着をし過ぎるのもよくありません。30分考えても分からない時は、分かる人に尋ねましょう。**自力解決は大切ですが、一定時間以上掛かると、自力解決は難しくなります。**

限界を感じた時は遠慮なく質問しましょう。自分で1度考えて調べた後に質問することで理解が早まり、スキルが身に付きやすくなります。

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## プログラミング脳を鍛えるのにおすすめの書籍

プログラミングでは、プログラミングの考え方を理解し、プログラミング脳を鍛えることが重要です。これから、**プログラミング脳に必要なロジカル・シンキング（論理的思考力）を高め、プログラミング脳を鍛えるのに役立つ、おすすめの本を紹介します。**

### 東大ケーススタディ研究会 伝説の「論理思考」講座: ケース問題で「広い視野」「深い思考」をいっきに鍛える

本書は35万部以上を誇る「東大ノート」シリーズの1つであり、広い視野と深い考察で解決する思考法やそのトレーニング法を体系化した書籍です。論理的思考についてつまずきやすい部分をわかりやすく解説しており、誰でも論理的思考力が身につきやすくなります。

応用編として、理解度がチェックできる例題もついているため、理解できている部分と不足している部分を把握できるためおすすめです。

▪著者：白木 湊、東大ケーススタディ研究会（編集）
▪ページ数：272ページ
▪出版社：東洋経済新報社
▪発売日：2022/04/01

【参考】：[東大ケーススタディ研究会 伝説の「論理思考」講座: ケース問題で「広い視野」「深い思考」をいっきに鍛える](https://str.toyokeizai.net/books/9784492558072/)

### ニュートン別冊　論理的思考 事例編

転職・キャリアの記事（45ページ目）