新人向けのデータ アナリストの仕事: 知っておくべきこと

あなたは大学を卒業したばかりで、データ分析のキャリアを始めたいと考えています。どこから始めますか?

新卒でデータ アナリストとしてのキャリアをスタートするには、まず関連する技術スキルとソフト スキル、そして強力なポートフォリオを構築し、再び自分の能力を発揮するために使用できる実践的な経験を獲得することが不可欠です。

基礎知識を身につけたら、インターンシップ、フリーランス プロジェクト、またはボランティアの機会を探し、その分野の専門家とネットワークを築いて、業界での機会を見つけてください。

このガイドでは、必要なスキルや学歴、実務経験を積む方法、初めてのフルタイムの仕事に就くのに役立つ就職戦略など、新入生として働き始めるために知っておくべきことをすべて網羅しています。

始めましょう、あるいは「データの詳細に取り組む」と言うべきでしょうか。

目次

• データアナリストの仕事に必要なスキル
  • データアナリストになるために不可欠な技術スキル
  • データ アナリストになるために不可欠なソフト スキル
• データ アナリストに必須の教育資格
• 実践的な経験を積む
  • インターンシップ
  • フリーランスのプロジェクト
  • オンラインコースと認定資格
• 新進気鋭のデータ アナリスト向けの重要な就職活動戦略
  • オンライン求人サイト
  • ネットワーキング
  • ソーシャルメディア
• 効果的な履歴書の準備
  • 関連するスキルを強調する
  • 学術プロジェクトの紹介
• 面接を成功させる
  • データ アナリストの就職面接でよくある質問
  • 面接のベストプラクティス
• 最終的な考え

データアナリストの仕事に必要なスキル

データ アナリストは LuckyTemplates や Tableau などのツールを使用してデータを視覚化し、洞察を得る

データ分析には、複雑なデータセットから洞察を抽出するための分析ツールと手法の使用が含まれます。

データ アナリストとして成功するには、洞察を効果的に収集、処理、分析、伝達できる技術的スキルとソフト スキルの組み合わせが必要です。

このセクションでは、データ アナリストの仕事に必要な重要な技術スキルとソフト スキルのいくつかについて説明します。

データアナリストになるために不可欠な技術スキル

LuckyTemplates を使用して作成された、管理会社の主要な指標の統計的な視覚化。

テクニカル スキルとは、技術的なタスクを実行するために必要な、業界に関連した特定の能力と知識のセットを指します。これらのスキルは定量化でき、練習することで習得できます。

データ アナリストの仕事に不可欠な技術スキルには次のものがあります。

• Microsoft Excel: Excel は、データ分析に最も広く使用されている汎用性の高いプログラムの 1 つです。これは、データ処理、分析、視覚化のためのさまざまな機能を提供する、データ モデルを処理するための強力なツールです。データ サイエンスでは、専門家または少なくとも中程度の熟練度が不可欠です。
• プログラミング: Python、R、SQL など、少なくとも 1 つのプログラミング言語の熟練度は、ほとんどのデータ アナリストの役割にとって重要な要件です。初心者レベルの役割のアナリストであっても、データを操作および分析できる効率的なコードを作成することが期待されます。
• データベース管理:大量のデータを扱う業界 (ヘルスケア、金融、小売など) で働くことが目標の場合、データ収集、データ管理、処理のためのデータベース管理システムの使用に慣れている必要があります。一般的なシステムには、MySQL、PostgreSQL、Oracle Database、MongoDB、Microsoft SQL Server などがあります。
• 統計的な視覚化: アナリストは、データの処理に加えて、データから洞察を引き出すために使用できるチャートやグラフを作成することが期待されています。TableauやMicrosoft LuckyTemplates などのツールに精通していると、データ結果を視覚的に魅力的で理解しやすい表現を作成できるようになります。
• 機械学習: 機械学習のアルゴリズムと技術、および機械学習ツールの使用方法に関する知識は、アナリストが隠れたパターンを発見し、データに基づいて予測を行うのに役立ちます。人気のある機械学習ツールには、IBM Watson Studio、Apache Spark、Microsoft Azure Machine Learning などがあります。

上記のリストは、データ アナリストに必要な技術スキルの概要を示しています。たくさんあるように見えるかもしれませんが、圧倒されないでください。

特に初心者レベルのポジションの場合、リストされているすべてのテクノロジーに精通していることを期待する人は誰もいません。ただし、少なくともこれらのスキルの基本を理解するように努力する必要があります。

次に、見落とされがちなソフトスキルを確認してみましょう。

データ アナリストになるために不可欠なソフト スキル

ソフト スキルとは、他の人とうまく働き、課題に適切に対応し、対立を管理できるようにするため、職場での成功に必要と考えられる対人能力を指します。

技術的なスキルとは異なり、ソフト スキルは教えたり数値化したりするのが難しいですが、前向きな職場環境を育むためには重要です。

データ アナリストが持つべき中核となるソフト スキルには次のものが含まれます。

• コミュニケーション:熟練した弁論者である必要はありませんが、複雑なデータの洞察を技術的および非技術的な利害関係者の両方に快適に伝達し、その洞察に基づいて推奨事項を作成できる必要があります。
• 問題解決:データに関する問題には体系的に取り組む必要があります。問題を小さな部分に分解し、技術的および分析的スキルを活用して適切な解決策を見つけることができるはずです。
• クリティカルシンキング:データ分析の大部分は、大量のデータを調べて傾向とパターンを特定することです。アナリストとして、仮説を立ててテストし、複数の視点を検討し、データドリブンにするための強力な批判的思考スキルが必要です。推奨事項。
• 細部への注意:生データには多くの詳細が含まれているため、データ アナリストはデータが正確でエラーがないことを確認するために細部への強い注意を払う必要があります。たとえ小さなエラーや不正確さであっても、データの品質に大きな影響を与える可能性があります。
• 時間管理:ジュニア データ アナリストであっても、複数のプロジェクトに同時に取り組んでいることが多いかもしれません。タスクの優先順位を付け、時間を効果的に管理できることは、プロジェクトの期限を守り、作業を時間通りに確実に完了するために非常に重要です。

データ アナリストにとって技術的なスキルは重要ですが、この分野で成功するには、強力なソフト スキルを開発することも同様に重要です。技術スキルとソフトスキルの両方を一緒に開発することに重点を置くことで、初めての仕事に向けて準備を始める新人としての優位性が得られます。

これを十分に表現することはできませんが、今日の職場ではソフト スキルが非常に重要であり、データ アナリスト、ビジネス アナリスト、さらには郵便配達員であっても関係ありません。

データ スキルと並行してソフト スキルも練習すると、優位性が得られます。

データ アナリストに必須の教育資格

が提供する初心者データ アナリスト向けのコース。

あなたは新卒なので、ようやく学位を取得したことになります。しかし、それはデータ分析のキャリアに適しているのでしょうか?

エントリーレベルのポジションに就きやすくなる学歴がいくつかあります。

考慮すべき必須の資格には次のようなものがあります。

1. 数学、統計、経済学、コンピューター サイエンスなどの関連分野の学士号または修士号。数年の経験を経て、上級データ アナリスト、データ サイエンティスト、またはデータ エンジニアの役割を引き受ける場合は、高度な学位が必要になる場合があります。
2. 統計分析やデータ操作のための R や Python などのプログラミング言語の知識。
3. ビジネス データを分析、視覚化、表示するための、SQL、Tableau、Excel などのさまざまなデータ分析ツールとソフトウェアの理解。
4. 定量的および定性的調査手法を使用して生データから洞察を引き出す能力。

無関係な分野で学位を取得していても、データ アナリストの仕事に就きたいと考えている場合でも、パニックにならないでください。無関係な分野の学位を持っていても、あるいはまったく学位を持っていなくても、この業界で働くことは可能です。

関連分野または関連分野で強力な基礎を築くことは競争上の優位性をもたらしますが、必要なスキルを習得する方法は他にもたくさんあります。

たとえば、オンライン コースに登録したり、専門的な証明書を取得したり、データ分析に必要な技術的ノウハウを習得するのに役立つ専門のブートキャンプに参加したりすることができます。

また、関連する学位を取得したとしても、新しいトレンドに追いつき、データからより良い洞察を引き出すには、引き続き専門分野の専門知識を開発し続ける必要があります。

最終的には、学歴とスキルや分野の知識がデータ アナリストとしての成功に重要な役割を果たします。

次のセクションでは、データ分野での仕事を見つけるために使用できるいくつかの戦略と、雇用のチャンスを高める方法について説明します。

実践的な経験を積む

LuckyTemplates を使用した簡単なデータ管理の例。

データ分析の実践的な経験を積みたいと考えている新人は、スキルを獲得し、潜在的な雇用主に対して自分の能力を証明するためのさまざまな手段があります。

これらのオプションのいくつかを見てみましょう。

インターンシップ

インターンシップは、業界専門家の指導の下、実社会での経験を積むための素晴らしい方法です。多くの組織が、新卒者やデータ分析の分野への移行を検討している学生向けに特別に設計されたインターンシップを提供しています。

自分の興味やスキルに合ったインターンシップに応募すると、実際のデータ分析プロジェクトに取り組む機会が得られます。

フリーランスについてはどうですか？

フリーランスのプロジェクト

データ アナリストが作成した LuckyTemplates ダッシュボードのサンプル

実務経験を積むもう 1 つの方法は、データ分析のフリーランス プロジェクトに取り組むことです。Upwork のようなプラットフォームを使用して、データ分析サービスを必要とするクライアントとつながります。

噛み切れる以上に噛み切らないでください。より複雑な仕事に応募する前に、ビジネス分析のためのデータ入力などの単純なタスクを試してください。

フリーランスとして働くことで、自分のスキルをさまざまなプロジェクトに活かし、複数の業界でアルバイトの経験を積むことができます。

フリーランスのプロジェクトを完了すると、肯定的なレビューや推薦につながる可能性があり、潜在的な雇用主に対して目立つことができます。

オンライン学習はどうですか？

オンラインコースと認定資格

が提供するデータ変換とモデリングのコース。

データ分析の概念とツールに関する詳細な教育を提供するさまざまなこれらのコースには、実践的なスキルの開発に役立つ実践的な演習、プロジェクト、評価が含まれていることがよくあります。

認知された機関から認定資格を取得することは、学習への取り組みを証明し、データ分析能力を証明することにもなります。

時間をかけていくつかのオンライン コースを完了し、潜在的な雇用主にとってあなたの履歴書がより魅力的なものになる認定資格を取得してください。

新進気鋭のデータ アナリスト向けの重要な就職活動戦略

就職活動のプロセスはどの業界でも、特に職歴のない新卒者にとっては困難です。

また、データ分析が競争の激しい分野であることも役に立ちません。だからこそ、夢の仕事に就きたければ戦略を立てることが重要です。

適切な戦略は、雇用市場を効果的にナビゲートし、潜在的な雇用機会を特定し、雇用主に目立つようにするのに役立ちます。

このセクションでは、ネットワーキングや強力なオンライン プレゼンスを構築するためのヒントなど、データ アナリスト向けの効果的な就職戦略をいくつか検討します。

オンライン求人サイト

DataJobs は、データ アナリストに特化したオンライン求人掲示板です。

新人がデータ アナリストの仕事を見つける最も効率的な方法の 1 つは、オンラインの求人サイトを利用することです。これらのプラットフォームでは、場所、職種、経験レベルに基づいて検索をカスタマイズできるフィルターを備えたエントリーレベルのポジションの求人アラートを提供できます。

Indeedなどの大手求人サイトは、データ分析の入門レベルの機会を探し始めるのに最適な場所です。データ アナリストの役割を探す場合は、よりカスタマイズされた求人検索エクスペリエンスを得るために、DataJobsなどの業界固有の求人掲示板もチェックしてください。

ネットワーキング

ネットワーキングは、データ分析業界に参入するための優れた戦略です。オンラインとオフラインの両方で業界イベントに参加したり、カンファレンス、ミートアップ、ワークショップに参加して専門家と出会い、ネットワークを広げましょう。

その分野の専門家との関係構築に努めてください。そうすることで、貴重な紹介やエキサイティングな取り組みへのアクセスにつながる可能性があります。誠実に対応し、データ分析に対する熱意を示すように努めてください。

また、オンライン フォーラム、データ分析コミュニティ、LinkedInグループに参加して、同じ考えを持つ人々とつながり、業界のトレンドについての最新情報を入手することも検討してください。

これらのプラットフォームでディスカッションに参加したり、関連コンテンツを共有したりすることで、その分野に対する専門知識と情熱を示すこともできます。

また、自分の作品を紹介すれば、潜在的な雇用主に注目してもらう機会が得られます。LinkedIn には巨大なデータ コミュニティがあります。

ソーシャルメディア

就職活動におけるソーシャル メディアの力を過小評価しないでください。LinkedIn や Twitter などのプラットフォームは、データ アナリストの求人を見つけたり、業界のインフルエンサーとつながるための効果的なツールとなり得ます。

データ分析に関連するスキル、経験、プロジェクトを紹介して、ソーシャル メディア アカウントを最適化します。この分野の企業や専門家をフォローして、彼らの活動やコラボレーションの機会に関する最新情報を入手してください。関連するハッシュタグやディスカッション スレッドに参加して、注目を集めてください。

ソーシャル メディア プラットフォームに専門的に関与すると、オンラインでの存在感が大幅に向上し、データ分析ドメインでのフルタイムの仕事の機会につながる可能性があります。

再び LinkedIn の話に戻りますが、これは間違いなくソーシャル メディア データ タイプにとって推奨されるハングアウトです。

ただし、仕事に応募し始める前に、履歴書を完璧に仕上げる必要があります。それについては次のセクションで説明します。

効果的な履歴書の準備

印象的でよく構成された履歴書は、新入生が仕事を確保するのに重要な役割を果たします。このセクションでは、関連するスキルを強調し、学術プロジェクトを紹介して魅力的な履歴書を作成する方法について説明します。

関連するスキルを強調する

履歴書で関連スキルを強調する方法の例

新人の場合は、データ アナリストとしての可能性を示すスキルを強調する必要があります。これらのスキルは、コースワーク、インターンシップ、課外活動を通じて習得された可能性があります。

履歴書で関連スキルを効果的に強調するためのヒントをいくつか紹介します。

1. 関連するスキルを特定する: まず、職務内容を確認し、雇用主が求めている主なスキルを特定します。これらには、データ分析、データベース管理、プログラミング言語などのテクニカル スキルだけでなく、コミュニケーション、チームワーク、問題解決などのソフト スキルも含まれる場合があります。
2. 履歴書をカスタマイズする: 応募している仕事に最も関連するスキルを強調するように履歴書をカスタマイズします。職務内容のキーワードやフレーズを使用して、履歴書が最初の審査プロセスを通過できるようにします。
3. 定量化可能なデータを使用する:可能であれば、定量化可能なデータを使用して、スキルの影響を強調します。プロジェクトや会社のお金や時間を節約するために何かを行った場合は、それらの指標を具体的な数字で含めてください。

関連するスキルを効果的にアピールすることで、潜在的な雇用主に好印象を与え、仕事を確保できる可能性が高まります。

学術プロジェクトの紹介

履歴書における学術プロジェクトの例

新卒者として、学術プロジェクトは、現実世界のデータの課題に対処した経験の確かな証拠を提供します。目立つようにするための重要な戦略をいくつか紹介します。

1. 関連するプロジェクトを選択する:応募している仕事に最も関連のある学術プロジェクトを選択します。これは、データ分析の特定分野におけるスキルと経験を証明するのに役立ちます。
2. 自分の役割を強調する:自分の役割と具体的な貢献の概要を明確にします。これは、技術スキル、問題解決能力、チームワーク スキルを証明するのに役立ちます。
3. 指標を含める: 可能な限り、プロジェクトの影響を示す指標や結果を含めます。たとえば、ビジネス プロセスの改善に役立つプロジェクトに取り組んでいた場合は、その改善に関する具体的な詳細を含めます。
4. 効果的なフォーマット: 学術プロジェクトをリストする場合は、読みやすく視覚的に魅力的な一貫したフォーマットを使用します。プロジェクトのタイトル、期間、簡単な職務内容が含まれます。また、潜在的な雇用主があなたの作品にアクセスできる GitHub またはその他のリポジトリ上のプロジェクトへのリンクを含めることもできます。

学術プロジェクトのポートフォリオを含めることで、履歴書をさらに強化し、データ分析における実践経験をアピールできます。

インタビューの前に、以下のビデオをチェックして、データ視覚化の例を確認してください。

優れた履歴書があれば合格への道が開けますが、それは最初のステップにすぎません。次は、避けられない就職面接の準備です。

次のセクションでは、就職面接を突破するための戦略をいくつか見てみましょう。

面接を成功させる

就職面接は採用プロセスにおける重要な段階です。ここでは、自分のスキル、経験、個性を披露し、その役割への適性を証明することができます。

面接を成功させるには、企業や役割についてのリサーチから、よくある面接の質問の練習、適切な服装まで、入念な準備が必要です。

このセクションでは、よくある面接の質問に答えるためのヒントや面接の準備など、データ アナリストとして面接を成功させるための効果的な戦略をいくつか検討します。

データ アナリストの就職面接でよくある質問

データ アナリストのポジションに応募したばかりの初心者は、面接でよくある質問に備えておくことが重要です。以下にいくつかの例を示します。

• 教師あり学習と教師なし学習の違いを説明できますか?
• データセット内のデータが欠落している、または矛盾している場合はどのように対処すればよいでしょうか?
• SQL とデータベース管理についてはどのような経験がありますか?
• 分析の精度をどのように確保しますか?
• データ分析で課題に直面した状況と、それをどのように克服したかについて説明していただけますか?

データ アナリストの面接で考えられる他の質問を必ず確認し、回答を練習してください。

面接での重要な質問はたくさんありますが、この本以上にそれを紹介しているものはありません。

面接の準備はできましたか? それを成功させるためのベストプラクティスについて話し合いましょう。

面接のベストプラクティス

新たにデータ アナリストとして成功する可能性を高めるために、面接に関する次のベスト プラクティスを考慮してください。

1. 企業研究: 面接前に企業の業界、製品、データ関連の課題を理解します。
2. 自分の強みに焦点を当てる : データ分析、プログラミング言語 (Python や R など)、データベース管理、およびデータ視覚化ツールに関するスキルを強調します。
3. プロジェクトを紹介する: 学業上または個人的な経験から得たプロジェクトを紹介して、自分の能力を実証します。作成したダッシュボードを表示したり、作成したレポートを表示したりして、他よりも目立ちます。
4. 思考プロセスを説明する: 技術的な質問に答えるときは、分析スキルを示すために推論と思考プロセスを明確に説明します。
5. 行動に関する質問に備える: チームワーク、コミュニケーション、問題解決スキルに関する質問が予想されます。具体的な例を用意しておきましょう。
6. 思慮深い質問をする: 会社のビジネス インテリジェンス戦略とその役職の具体的な責任について、関連性があり洞察力に富んだ質問を準備します。

面接の準備を徹底的に行い、これらのベストプラクティスに従うことで、成功の可能性を高めることができます。

最終的な考え

データ分析は、キャリアの成長と雇用の機会に大きな可能性を秘めた急速に成長している分野です。しかし、明確な計画と効果的な就職戦略がなければ、新卒または新卒でこの分野に参入することは困難になる可能性があります。

適切な技術スキルとソフト スキルを開発し、業界固有の求人サイトやネットワーキングの機会を利用し、強力な履歴書を作成することで、新卒者はデータ アナリストとしての仕事を確保できるチャンスを増やすことができます。

さらに、就職面接の準備をし、履歴書で関連するスキルや学業を効果的にアピールすることは、他の応募者との差別化に役立ちます。

私たちがこれまでに経験してきたこれらの戦略に従い、キャリア目標にコミットし続けることで、データ分析のキャリアをうまく​​スタートできることが保証されます。

データ アナリストが使用するデータ視覚化手法について学びたい場合は、