データアナリストになる方法

データ アナリストは、SQL、Python、R などのプログラミング言語に加えて、データ視覚化ソフトウェアや統計分析を使用して、データを分析し、組織全体に広めます。 データ アナリストは、機能横断的な利害関係者と協力し、構造化されたデータ セットを操作して、深い技術知識や短時間で多くの情報を解析する時間がない人でも簡単に理解できる視覚化を作成する必要があります。

データ アナリストの役割には、平均的な人よりも複雑なデータ解析に関する深い理解が必要です。 また、複雑な概念を分かりやすく伝えることも求められる役割です。 最後になりましたが、データ アナリストは行動と結果を予測するための直感を磨く必要があります。 これらすべてを習得すれば、かなりの給与とともに、やりがいのあるキャリアパスをいくつでもアンロックできる可能性があります。

(始める前に、この役割は「データ サイエンティスト」と交換できないことにも注意してください。一般に、データ サイエンティストの仕事はより戦略的であり、多くの場合、会社のデータに対してより包括的なアプローチをとります。)

しかし、実際にデータ アナリストになるにはどうすればよいのでしょうか。 この役割を開始する (そして働き続ける) ために必要なことについて、数人の専門家に話を聞きました。

データ アナリストとして成功するには、どのような教育が必要ですか?

「データ アナリストとは、データと情報を研究して、組織がより良い意思決定を下せるようにする人のことです」と、Census の CEO である Boris Jabes 氏は述べています。 「一般的に、最も成功しているアナリストは、数学、統計、コンピューター サイエンス、経済学などの分野で少なくとも学士号を取得しています。 多くのデータ アナリストは、データベースやプログラミング言語の使用経験もあります。 さらに、この役割で成功するには、強力な批判的思考力と問題解決能力が不可欠です。」

Jabes は、ウォータールー大学で数学とコンピュータ サイエンスの学位を取得し、カーネギー メロン大学で情報ネットワーキングの修士号を取得しています。 しかし、彼は次のように付け加えています。 これらのプログラムは、データ マイニング、機械学習、予測分析などの分野で追加のトレーニングを提供できます。」

Final Approach Consulting LLC のプリンシパル コンサルタントである Justin Logerfo は、Dice に次のように語っています。

しかし、Envoy Global のデータおよび分析担当ディレクターである Neetha Sindhu 氏は、STEM の学位が重要であることに同意しません。 「データ アナリストになるためにある程度の学位が必要だとは決して言いませんが、私の意見では、情報システムやソフトウェア エンジニアリングを含むプログラムの正式な教育とヒント統計モデリングを組み合わせることで、データ アナリストとして成功するための優れた基盤を築くことができます。 .

何年にもわたって、Sindhu 氏は次のように付け加えています。 そうです、正式な教育を受けたかどうかにかかわらず、データ アナリストとして成功するために必要なスキルを習得することは可能です。」

キャリアを成功させるために必要なスキルは何ですか?

データ アナリストに必要なスキルのリストは、実際にはかなり長くなります。 「MS Office、Google Suite、Excel などの基本的なオフィス スキル」と Logerfo 氏は言います。 「技術的な観点からは、AWS、Snowflake、Teradata、MySQL などのプラットフォームでリレーショナル データベースにアクセスするための SQL コーディング能力が重要です。 深い統計分析とデータの視覚化のための R と Python は、データ アナリストが理解し始めるべきもう 1 つのハード スキルです。」

この役割に成功した人は、必然的に次のようなデータ視覚化ツールを習得する必要があります。

さらに、それらのツールからの視覚化と結果を、経営陣を含む組織のあらゆるレベルの利害関係者に提示する方法をマスターする必要があります。 それには、コミュニケーション能力だけでなく、批判的思考力も必要です。 これらのスキルを習得したら、データ アナリストの履歴書に記載することが重要です。自動化された履歴書スキャン ソフトウェアは、実際の人間に履歴書を送信する前に、その存在をチェックすることがよくあります。

全体的なワークフローは次のようになります。Logerfo 氏は次のように付け加えています。何が起こったのか、なぜそれが起こったのか、そして次に何をすべきか」

どのスキルに集中する必要がありますか?

「私はこれを、テクニカル スキルと非テクニカル スキルの 2 つのカテゴリに分類します」と Sindhu 氏は付け加えます。 「データ アナリストは少なくとも、SQL などのクエリ言語を 1 つ、Python などのデータ操作言語を 1 つ、Tableau などの BI ツールを 1 つ、そして最後に Excel にも精通している必要があります。 それは技術的なスキルセットをカバーし、非技術的なスキルに関しては、優れたビジネス感覚を持ち、データを実用的な洞察に変換できる人が成功するデータ アナリストです。」

Jabes 氏は、プログラミング言語の習熟度、データベース管理、およびデータ解釈が重要であることに同意し、「データ アナリストにとって最も重要なスキルの 1 つは、データを解釈する能力です。 このデータは、数値、テキスト、画像、またはビデオの形式である場合があります。 データ アナリストは、このデータを理解し、そこから意味を抽出できる必要があります。 これは、企業や組織の意思決定を支援するために使用できます。」

「データ アナリストは、創造的なソリューションを必要とする複雑な問題に対処しなければならないことがよくあります」と Jabes 氏は続けます。 「これは、この仕事には批判的思考力が不可欠であることを意味します。 データ アナリストは、問題に対する最善の解決策を見つけるために、既成概念にとらわれずに考えることができる必要があります。」 就職面接の過程で、採用担当者や採用担当者はほとんどの場合、あなたがスキルを使って克服したデータ分析の課題について質問します。 あなたのスキル、知識、問題解決を可能な限り最高の形で表現するストーリーを用意してください。

データ アナリストが受けるべき特定のトレーニングはありますか?

「データ モデリング、データ ウェアハウジングの概念、データ分析と BI (レポート作成)、およびデータ サイエンスのトレーニングを強くお勧めします」とシンドゥ氏は Dice に語っています。 「データ アナリストはデータ ウェアハウスを構築するのではなく、データ ウェアハウスを使用するだけですが、アナリストとして成功するには、データ ウェアハウスがどのように設計および構築されるかの概念を理解することが非常に重要であると私は信じています。」

多くのデータ分析プラットフォームは、Web サイトを介して無料のトレーニングを提供します。多くの場合、無料です。 自分のペースで学習することは、失敗して失敗から学び、何の影響も受けないための優れた方法です。

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