企業におけるデータアナリストの需要、活用できるスキル、仕事やキャリアの将来性について今回記事で紹介、解説します。これらは今後近年注目されていくデータサイエンティストの職種に分類される仕事です。データアナリストは、データの処理や現状分析などに特化したプロであり、高い数理処理を得意とします。データアナリストはフリーランスとして独立することは可能なのでしょうか？
データアナリストの平均年収
データアナリストは会社員である場合は、年収が500～600万円前後であることが多いです。これがフリーランスになるとどうなるかというと、データアナリストの案件は50万～80万前後の仕事が多く、単純計算でいえば、600万～1000万近くを狙うことが可能になります。しかしこれは結局のところスキル次第になってしまうため、その人によるというのが答えになります。データアナリストとして高収入の仕事を取れるかどうかは以下のような必須スキルを持っているかどうかがポイントになるでしょう。
数学、統計学の素養
データサイエンティストの職種はすべて学力が必要です。データアナリストとしてキャリアを構築して活躍するには、大学基礎レベルの数学知識が必要とされています。データ分析の基礎となる統計学の知識を重点的に身につける必要があります。これが身に付いていないと、仕事を処理することができないからです。そのため企業は統計学の学位などを求めることが多いため、未経験の場合は理系の大学を目指すのがベストです。経験を積めばクライアントの課題の解決がコンサルのように行いできるようになります。
データベースの知識
データアナリストは、領域としてデータベースの中にある膨大な量のデータを収集して見ることになります。データベースの操作やSQLなどで実務環境で操作する技能や理解も必要になります。勿論、具体的にOracleやSQL Server、BIツールなどもwebで無料で使えるのでできるようになっておくことがとても好ましいです。高度な技術能力を身につけると自社での課題解決や予測、サービス提案の施策の実施もできるようになります。専門性を身につけましょう。
プログラミングスキル
データ分析をもとに自ら手を動かして簡単なプログラミングをすることもあります。Pythonが筆頭的な存在ですが、SASやRなど解析ツールも十分できておくととても良いです。さらにAWSなどのパブリッククラウドに慣れ親しんでおくと、最新のシステムやマーケティング事業の専門家として活躍の幅が広がり可能性も広がりますし改善もできます。ニーズが高まっている分野で人手不足なので採用も増えております。簡単な集計をして携わることで運用してできるようにしましょう。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストとデータサイエンティストを間違えてしまう人がとても多いです。それも仕方ありません。データサイエンスの世界は近年になってようやく注目を浴びるようになった世界だからです。データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、問題解決のためにコンサルティングを行う職業や、データアナリストや機械学習エンジニアの側面を持ち合わせた総合職を指していますが、データアナリストは、ビッグデータを分析に特化したエンジニアを指します。
データアナリストの需要
データアナリストに限らず、データサイエンスの職種全般がまだそれほど認知されていない分野になります。そんな背景もあり、データアナリストのフリーランスの仕事というのは、システム開発やインフラエンジニアに比べると、明らかに少ないです。熟練したアナリストであったとしても、多くの仕事があるわけではないため、まずはエージェントにできるだけ多く登録することをお勧めします。仕事量が少ない分、競争相手も少ないため、案件が見つかれば仕事がすぐに決まるのですが、案件数が少ないため、とにかくたくさんのエージェントから紹介をもらうことが大事です。
データアナリストに役立つ資格
データアナリストに必須の資格はありませんが、以下の資格を取っておくと仕事の受注は明らかにしやすくなります。仕事を探すうえではニッチ分野ですが特定の分野で高い需要があります。これらをやることで抱える問題の解決策の提示ができ、統計手法やモデルの駆使ができるなど得るものは大きなものになります。より深い分野で作業ができるようになります。人材の不足が深刻なので担当はマーケターなどでも中心に働けるようになります。
理系大学卒業
数学や統計の専攻において、大学を卒業しておくと、とても評価されます。統計学におけるベースの知識を持っているという解釈をされるからです。これがあるだけで、フリーランスだけでなく、就職するとしてもとても有利になるため、とてもおすすめです。学費は文系に比べると高いです。
統計検定
統計検定は統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。4級～1級まで5つのレベルで構成されており、1級を取れるとかなりの素養があるという証明になります。統計学で得られる知識はデータ分析に欠かせないものなので、取得しておいて損はないでしょう。
Oracle Master
データサイエンスの仕事においてデータベースの素養はかなりキーになります。商業用データベースとしてNo.1のシェアを誇るOracle Databaseの管理スキルを証明する資格なので、取っておいた方が有利になります。Bronzeをはじめ、Silver、Gold、Platinumまで4段階の積上げ式の資格となっています。
Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python3 エンジニア認定データ分析試験も重要です。Pythonもデータサイエンティストの大半が操れる言語であり、商業の世界でもかなり需要があります。基礎構文に加え、「データ分析」「数学」など実際の開発業務で頻繁に使用される知識が出題されます。
データアナリストのキャリアパス
データアナリストのキャリアパスとしては以下があります。自身で適切な学習をして習得をしてノウハウを積むことで仮説を立てた課題解決コンサルタント、データマイニング、人工知能、システム効率化実装と自動化支援、など専門家としてさまざまで幅広い豊富なキャリアパスがあります。アドバイザーや企画プレゼンテーションなどのキャリアもあります。
スペシャリスト
このまま日々統計学の検定を取り扱い、基本、上流のデータアナリストの役割を行い、担当者としての仕事を極めて実績を積んでいくというパターンです。これは職能を磨き続けていくことで成長していくプラン。現状分析のスペシャリストとして、分析の目的を定義する、分析方法を選定するといった設計のスキルに加え、得られた結果を把握してひとつのビジネスの売上の向上や意思決定に導くことに活かす視点も必要です。キャリアアップしていけば市場の価値も高まるのです。
マネジメント
データ分析のチームを率いるマネジメント職への転身があります。コミュニケーションスキルや戦略を策定するスキル、さらには顧客やユーザーとの折衝スキルをますます磨いていくというキャリアプランがあります。興味があれば精通していくことで大きく自身の価値が高まりますので組織に常に関わることをお勧めします。テクノロジーの進化、展開や代替技術の検証なども進んでいるので、技術革新に対しても敏感である必要があります。
異業種転職
最後には違う分野へ転身していくという手段があります。データアナリストの場合はデータサイエンティストになれます。またデータエンジニアや機械学習エンジニアというキャリアプランも用意されているため、選択肢は多いでしょう。学ぶ方針や傾向を変えて、新しいR言語の習得や社内SE、コンサルタントなど他の異なるキャリアもあります。求人情報がそれぞれあり、人材不足なのでチャンスはあります。
コメント