未経験からデータアナリストになる方法: さあ、始めましょう!

データ分析の分野に参入することは、特に経験が不足している場合には、恐ろしいように思えるかもしれません。しかし恐れることはありません。データ アナリストとしてのキャリア パスをスタートさせるのに役立つ道筋と戦略があります。

未経験からデータ アナリストになるには、ポートフォリオに追加する関連スキルの構築に重点を置き、潜在的な雇用主と共有する実証済みの実際のテクニックの学習を開始します。

データ分析には通常、ビッグデータから貴重な洞察を収集、解釈、抽出することが含まれており、これにより組織はより適切な情報に基づいた意思決定を行うことができます。適切に対象を絞った教育リソースと実践的な経験があれば、あなたもこの急速に成長する分野で影響を与えることができます。

この記事では、初心者レベルのデータ アナリストの仕事に就くための実行可能な手順を説明するとともに、必要なスキルと知識の構築にさまざまなリソースがどのように役立つかを紹介します。

目次

• 関連するスキルの構築
  • データ アナリストの重要なスキル
  • オンラインコースと認定資格を活用する
  • いくつかの実践的なプロジェクトを試してみる
  • ネットワークを築き、コミュニティに参加する
• 強力なポートフォリオの作成
• データアナリストの職務責任
  • エントリーレベルのデータアナリストの職務責任
  • データアナリストが使用するツール
• 就職活動戦略
  • オンライン求人プラットフォームの活用
  • 履歴書とカバーレターをカスタマイズする
  • ネットワーキングのヒント
• 面接をうまく進める
  • よくある質問への準備
  • 問題解決能力を発揮する
  • エントリーレベルのポジションの平均給与期待値
• 継続的な専門能力開発
  • 業界のトレンドを常に把握する
  • 高度な認証を取得する

関連するスキルの構築

この分野での経験がない場合は、必要なデータ分析スキルと知識を身に付ける必要があります。

このセクションでは、関連スキルを構築するための効果的な方法をいくつか取り上げ、データ分析で成功するための強力な基盤を提供します。

データ アナリストの重要なスキル

データ アナリストとしての役割で優れた能力を発揮するには、いくつかの重要なデータ アナリスト スキルを備えていることが重要です。

• データ管理:データ アナリストは、データ クレンジング、統合、組織化などのデータ管理に関する強力なスキルを持っている必要があります。これには、大規模なデータセット、さまざまなファイル形式、およびデータ ストレージ システムを操作できることが含まれます。
• 統計分析:データ アナリストは、データを分析して有意義な洞察を引き出すための統計的手法とテクニックをしっかりと理解する必要があります。これには、統計モデル、回帰分析、仮説検証、データの視覚化を適用できることが含まれます。
• プログラミング スキル: コンピューター科学者である必要はありませんが、データ アナリストは強力なプログラミングの基礎を持ち、Python や R などの少なくとも 1 つのプログラミング言語に習熟している必要があります。効率的でクリーンなコードを作成できる必要があります。データを操作および分析するためのコード。
• ビジネスの洞察力: ビジネス アナリストは、分析のビジネス コンテキストと、それが組織にどのような影響を与えるかを理解できなければなりません。データの洞察を利害関係者に対する実用的な推奨事項に変換できる必要があります。
• コミュニケーションスキル: 優れたコミュニケーション能力は、優れたソフトスキルです。データ アナリストは、調査結果を技術的関係者と非技術的関係者の両方に明確に伝えることができなければなりません。複雑な情報を簡潔かつわかりやすい方法で提示できなければなりません。
• データの視覚化:データ アナリストは、調査結果を説得力のある視覚的に表現するための強力なデータ視覚化スキルを備えている必要があります。これには、Tableau、LuckyTemplates、Excel などのツールを使用してチャート、グラフ、ダッシュボードを作成できることが含まれます。
• 問題解決: データ アナリストは、データのパターンと傾向を特定し、複雑なデータ問題に対する解決策を開発できる、強力な問題解決スキルを備えている必要があります。

オンラインコースと認定資格を活用する

オンライン コースと専門認定資格は、データ分析に必要なスキルを取得するための良い第一歩です。Udemy、Coursera、LuckyTemplates などの Web サイトには、データ分析の分野で利用できるオンライン コース、ブートキャンプ、チュートリアル、認定資格が多数あります。

これらのコースでは、構造化されたプロジェクトベースの学習が提供され、スキルを磨き、実践的な経験を積むことができます。

登録する価値のあるコースの例としては、次のようなものがあります。

• Coursera のデータ分析および視覚化の基礎スペシャライゼーション: IBM が提供するこのスペシャライゼーションは、Excel、Tableau、R などのツールを使用したデータ分析と視覚化の基礎をカバーする 5 つのコースで構成されています。トピックには、データ操作、回帰分析、およびデータ駆動型の視覚化。
• DataCamp の Python を使用したデータ アナリスト トラック: このトラックは、Python を使用してデータ アナリストになるために必要な基礎スキルを教えるように設計されています。このトラックでは、pandas、Matplotlib、seaborn などの Python ライブラリを使用したデータ操作、データ視覚化、統計分析などのトピックを取り上げます。
• LinkedIn のデータ分析スペシャリストになる: このコースでは、データ分析に必要な統計の基礎について説明します。トピックには、確率、仮説検定、フレームワーク、回帰分析が含まれます。
• HackerRank のデータ構造演習: このリソースでは、データ構造に関するスキルの向上に役立つ一連のコーディングの課題を提供します。課題は、アルゴリズム、データ構造、数学など、さまざまなトピックをカバーしています。
• 。これは、PL-300 に自信を持って合格するために不可欠な幅広いスキルを構築する、実証済みの教育モデルです。

いくつかの 実践的なプロジェクトを試してみる

のポートフォリオを構築することは、技術スキル、創造性、データから洞察を引き出す能力をアピールするために非常に重要です。

現実世界のプロジェクトに取り組むことで、潜在的な雇用主に対して自分の能力を実証することができ、理論的な知識と実際の応用の間のギャップを埋めるのに役立ちます。印象的なポートフォリオを作成するには、次の点を考慮してください。

• データの視覚化: 関心のあるデータセットを選択し、ストーリーを伝えるのに役立つ一連の視覚化を作成します。Tableau、LuckyTemplates、Matplotlib などのツールを使用して、重要な洞察を強調するチャート、グラフ、ダッシュボードを作成します。
• テキスト分析:顧客レビューやソーシャル メディアの投稿などのテキストのコーパスを選択し、自然言語処理技術を使用してテキストを分析します。これには、感情分析、トピックモデリング、テキスト分類が含まれます。
• データのクリーニングと前処理:欠損値、重複レコード、または一貫性のないデータ型を含む乱雑なデータセットを選択し、データをクリーニングして前処理します。これには、補完、正規化、カテゴリ変数のエンコードなどの手法が含まれます。
• Web スクレイピング:関心のある Web サイトを選択し、Web スクレイピング技術を使用してサイトからデータを収集します。これには、 BeautifulSoupやScrapyなどのツールを使用してHTML タグからデータを抽出したり、API を使用して Web サービスからデータを収集したりすることが含まれます。
• データ ストーリーテリング:関心のあるデータセットを選択し、データに関する物語を作成します。データの視覚化、テキスト、マルチメディア要素を使用して、データとその意味についての説得力のあるストーリーを伝えます。

これらのプロジェクトを完了することで、意欲的なデータ アナリストは、技術的スキル、創造性、有意義な方法でデータを扱う能力を実証できます。

さらに、これらのプロジェクトは、使用された方法論とデータから得られる洞察の詳細な説明とともに、データ アナリストのポートフォリオに含めることができます。

ネットワークを築き、コミュニティに参加する

ネットワーキングや専門家コミュニティに参加すると、データ分析分野で貴重なつながり、リソース、機会が得られます。

ネットワークを開発して露出を増やす方法には、次のようなものがあります。

• 業界のカンファレンス、セミナー、ワークショップに参加してください。これは、他のデータ アナリストとネットワークを築き、この分野の最新のトレンドやテクニックについて学ぶための優れた方法です。人気のあるデータ サイエンス カンファレンスには、Data Science Summit、Strata Data Conference、Predictive Analytics World などがあります。
• オンライン フォーラムやディスカッション グループに参加してください。たとえば、DiscordとReddit にはデータ サイエンスに特化したコミュニティが多数あります。これらは、業界のニュースを入手したり、他の意欲的なデータ アナリストやデータ サイエンティストと出会うのに最適な場所です。
• LinkedIn、Meetup、Kaggleなどのプラットフォームを通じて、その分野の専門家とつながりましょう。その分野の他の専門家との関係を築くことで、仕事の機会について学び、新たな見識や知識を獲得し、業界の専門家としての地位を確立することができます。

さあ、ポートフォリオを作成しましょう。

強力なポートフォリオの作成

経験のないデータ アナリストとしてスタートする場合、スキル、創造性、データから洞察を引き出す能力をアピールするには、強力なポートフォリオを構築することが不可欠です。

これは、個人的なプロジェクトや自主的に始めたプロジェクトであっても、信頼性を確立し、以前に取り組んだプロジェクトを実証するのに役立ちます。ポートフォリオでは以下を強調する必要があります。

1. 完了したプロジェクト:ポートフォリオにさまざまなプロジェクトを含めて、さまざまな種類の分析における実践的な経験と専門知識を示します。あまり複雑である必要はありません。紹介できる基本プロジェクトの例には、Web サイトからのデータのスクレイピングやデータのクリーニングなどがあります。解決しようとしていた問題、実行したプロセス、分析から得た洞察など、各プロジェクトのコンテキストを必ず提供してください。
2. 応用可能なスキル: データ分析に直接関係しない場合でも、これまでの経験から得たスキルです。譲渡可能なスキルの例としては、Microsoft Excel、統計分析、R や Python などのプログラミング言語の経験などが挙げられます。

これらの要素をポートフォリオに組み込むことで、データ アナリストとしての経験がなくても、スキル、創造性、データを扱う能力を効果的に示すことができます。

データアナリストの職務責任

データ アナリストのポジションに応募し始める前に、データ アナリストの日常的な責任と取引ツールについてよく理解しておく必要があります。

このセクションでは、初心者レベルのデータ アナリストの職務の責任、知っておくべき主要なスキル、データ プロフェッショナルが使用する一般的なツールについて詳しく説明します。

エントリーレベルのデータアナリストの職務責任

初心者レベルから始める人の主な役割は、データを収集、クリーニング、分析することで、意思決定に貴重な洞察を提供することになるでしょう。

仕事の内容はさまざまですが、主な責任としては次のようなものがあります。

• データの収集と整理: これには、さまざまなソースから関連データを収集し、分析のために構造化された形式に整理することが含まれます。
• データのクリーニングと前処理: データが正確で分析の準備が整っていることを確認するために、不整合、エラー、重複を削除してデータをクリーニングして前処理する必要があります。
• データの分析:データを分析し、洞察を抽出するには、統計手法とソフトウェア ツールを使用する必要があります。
• レポートと視覚化の作成:チャート、グラフ、その他の視覚補助手段を使用して洞察と調査結果を提示する必要があります。
• 調査結果を伝達する:調査結果を関係者に伝達し、洞察に基づいて推奨事項を作成する必要があります。
• チーム メンバーとの協力:プロジェクトが時間どおりに高水準で完了するようにするには、チームの他のメンバーと協力する必要があります。
• 継続的な学習:自分のスキルが関連性があり効果的であることを確認するには、データ分析分野の新しい手法、テクノロジー、トレンドを常に最新の状態に保つ必要があります。

データアナリストが使用するツール

フルタイムのデータ アナリストが使用する人気のあるツールがいくつかあります。これらのツールに慣れると、効率と有効性が向上します。

では、未経験者がデータ アナリストの仕事に就くにはどうすればよいでしょうか?

就職活動戦略

データ アナリストとしてスキルを磨き、強力なポートフォリオを作成したら、実際の楽しみが始まります。仕事の機会を探し始めましょう。しかし、未経験の場合どうやって仕事を探すのでしょうか？

このセクションでは、データ アナリストとしての最初の仕事に就くのに役立ついくつかの就職戦略を検討します。オンライン求人サイトの活用から業界専門家とのネットワーキングまで、競争の激しい求人市場で目立つために役立ついくつかの戦略があります。

オンライン求人プラットフォームの活用

オンライン求人プラットフォームは、意欲的なデータ アナリストにとってチャンスの宝庫であり、業界の採用担当者とつながるのに最適な場所です。まず、 Indeed、LinkedIn、Glassdoorなどの人気の求人検索 Web サイトでプロフィールを作成します。

「エントリーレベルのデータ アナリスト」や「データ アナリスト インターンシップ」などの関連キーワードを使用して、適切な求人情報を見つけます。新しい機会の通知を受け取るには、これらの検索の求人アラートを設定します。

さらに、 Kaggle JobsやiCrunchDataなど、データ分析に特化したニッチな求人掲示板に参加することを検討してください。これらのプラットフォームはデータ サイエンス コミュニティに対応しており、関連するポジションを見つける可能性が高まります。

履歴書や履歴書についてはどうですか？

履歴書とカバーレターをカスタマイズする

履歴書とカバーレターを特定の仕事に合わせてカスタマイズすることを恐れないでください。、関連プロジェクトを必ず強調してください。

履歴書に含めるべき重要な要素をいくつか紹介します。

• 資格: 関連するコースや修了済みの業界認定資格に重点を置きます。技術分野で学士号以上の学位を持っていると非常に役立ちますが、どの学位でも少なくともドアを通過できる必要があります。
• データ分析プロジェクトまたはボランティアの経験: 実際の実務経験の代わりに、特に誇りに思っているプロジェクトまたはボランティアの機会を強調します。これらのプロジェクトはデータ分析に関連している必要があります。
• スキル: あなたが持っている技術的なスキルを強調表示します。これには、プログラミング言語、データ視覚化ツール、統計の経験が含まれます。

カバーレターでは、データ分析分野に対する熱意を示し、最も重要な成果やプロジェクトを強調する必要もあります。企業が分析をどのように使用しているかを深く理解していることを示すことで、あなたの知識と意欲を示すことができます。

ネットワーキングのヒント

ネットワーキングは、仕事の機会を見つけ、業界の貴重な洞察を得る上で重要な役割を果たします。カンファレンス、ワークショップ、ミートアップ、ウェビナーに参加して、その分野の専門家とつながりましょう。自己紹介をしてアドバイスや推薦を求めると、仕事を紹介してもらえる可能性があります。

さらに、LinkedInやMeetupなどのオンライン ネットワーキング プラットフォームを利用してつながりを広げましょう。関連するグループに参加し、ディスカッションに参加し、記事や洞察を共有して、データ分析に対する知識と熱意を示しましょう。

面接をうまく進める

おめでとう！データ アナリストの就職活動の面接段階まで進みました。

これは、この分野に対するあなたのスキル、経験、情熱を披露する素晴らしい機会です。しかし、就職面接は、特に何を期待するかわからない場合には緊張するものです。わかります、わかっています！

このセクションでは、データ アナリストの面接に合格するための戦略をいくつか紹介します。

企業と役割の調査から、面接でよくある質問の準備、問題解決スキルの実証まで、これらのヒントは、自信を持って次のデータ アナリストの面接に備えるのに役立ちます。

よくある質問への準備

データ アナリストの面接に合格するための鍵の 1 つは、よくある質問に備えておくことです。まずは企業を調査し、そのニーズとその企業が事業を展開している業界を理解することから始めます。

これは、就職面接の質問に対する答えを調整し、その役割に対する熱意を示すのに役立ちます。

データ アナリストの面接で採用担当者から聞かれる一般的な質問には、次のようなものがあります。

• データ分析および視覚化ツールについてはどのような経験がありますか?
• あなたがこれまで取り組んできた挑戦的なプロジェクトと、それにどのように取り組んだのかについて説明していただけますか?
• 大規模なデータセットをどのように処理し、データ品質を確保しますか?

データ分析の直接の経験がない場合でも、これらの質問に対する答えを練習し、自分のスキルや経験をどのようにアピールできるかを検討してください。

また、コミュニケーション、問題解決、学習意欲など、応用可能なスキルにも焦点を当てます。

問題解決能力を発揮する

データ アナリストとして、問題解決は重要なスキルです。面接中に、その場で問題を解決したり、データセットを分析したりするよう求められる場合があります。問題解決能力をアピールするには、次の手順に従います。

1. 質問を理解する: 時間をかけて問題文を読んで理解してください。不明な場合は、面接官に説明を求めてください。
2. 細分化する:問題をより小さな管理可能なタスクに分割します。これは、整理整頓を維持し、体系的なアプローチを示すのに役立ちます。
3. 計画を作成する:データ分析テクニックの知識を利用して、最適なアプローチを選択して、各タスクに取り組むための計画を作成します。
4. 実行して適応する:計画を実行するときは、得られた結果に基づいて計画を適応させる準備をしてください。これは柔軟性と適応性を示しています。
5. 調査結果を提示する: 調査結果と洞察を面接官に明確に伝えます。結果を理解しやすくするために、可能であればビジュアルを使用します。

これらの手順に従うことで、問題解決スキルを自信を持ってアピールし、データ アナリストの面接で目立つことができます。

エントリーレベルのポジションの平均給与期待値

話すのは気まずいかもしれませんが、面接プロセスの重要な部分です。つまり、組織があなたにいくら支払うつもりなのか? アメリカの初心者レベルのデータ アナリストの給与範囲は、場所、スキルセット、特定の企業によって異なります。

Glassdoor によると、2023 年 3 月時点で、米国の初心者レベルのデータ アナリストの平均給与は年間 62,453 ドルです。ただし、平均給与の範囲は、上記の要因に応じて、年間 43,000 ドルから 89,000 ドルの範囲になります。

Indeed も同様の数字を報告しており、 2023 年 3 月の時点で、米国の初心者レベルのデータ アナリストの平均基本給は年間 60,679 ドルです。

これらの数値は単なる平均であり、ポジションの特定の状況によって異なる可能性があることに注意することが重要です。ただし、データ アナリストのキャリアを開始する際に、これらは優れたベースラインとなるはずです。

さらに、これらの数値には、特定の企業が提供するボーナス、福利厚生、ストック オプションなどの他の要素が考慮されていない場合があります。

継続的な専門能力開発

経験レベルに関係なく、データ アナリストとして成功するには、専門能力の開発を継続することが重要です。

この最後のセクションでは、業界のトレンドを常に最新の状態に保ち、高度な認定を取得することについて説明します。

業界のトレンドを常に把握する

データ分析分野の最新のトレンドと発展を追い続けることは、雇用市場での競争力を維持するために不可欠です。最新の状態を維持する方法は次のとおりです。

• データ分析に焦点を当てた関連ブログや Web サイトをフォローして、新しいツール、テクニック、ベスト プラクティスに関する最新情報を入手してください。例としては、Github、Towards Data Science、KDnuggets、そしてもちろん
• データ アナリストが洞察、テクニック、ソリューションについて議論し、共有するオンライン フォーラムやコミュニティに参加してください。Reddit、Discord、Twitter、DataTau などのプラットフォームと、
• 関連するニュースレター、ポッドキャスト、YouTube チャンネルを購読して、データ分析の最新ニュースや開発に関する最新情報を入手してください。ポッドキャストについては、Data Sketic、DataFrame、およびをチェックしてください。フォローすべき優れた YouTube チャンネルには、sentdexやTwo Minute Papers などがあります。

高度な認証を取得する

初級および中級のデータ分析認定資格やコースを通じて取得した基礎的なスキルに加えて、資格や専門知識をさらに強化するために高度な認定資格の取得を検討することもできます。

よく言われるように、練習すれば完璧になります。それが私たちが「ワークアウト」を開発した理由です。当社のデータ スキル ワークアウトは、スキルを練習し、他の人とコミュニケーションをとり、自分の仕事についてのフィードバックを得る素晴らしい方法です。

私たちのワークアウトについては以下をご覧ください。

まとめると、経験がなくてもデータアナリストとして仕事を見つけるのは難しいかもしれませんが、不可能ではありません。

強力なポートフォリオを構築し、需要の高いスキルを開発し、他の専門家とネットワーキングし、オンライン リソースを活用することで、意欲的なデータ アナリストは、この分野で最初の仕事に就く可能性を高めることができます。

時間と労力はかかるかもしれませんが、粘り強く学習に取り組む姿勢があれば、誰でも (あなたでも!) データ アナリストとしてのキャリアを始めることができます。