## 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。

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## 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。**

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## 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。

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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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。

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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。

**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？

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！

<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)</center>

## 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。

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## 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。

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