学ぶべき最も重要なことはどれですか?

データアナリストになるには何が必要ですか? 業界のトップに上り詰めるために必要なデータ アナリスト スキルとは? 膨大なデータセットの分析を必要とする仕事から予想されるように、データ アナリストは、技術的スキルとソフト スキルの幅広いポートフォリオを備えているだけでなく、コア ビジネスを深く理解している必要があります。

データ アナリストのスキルの分析に移る前に、少し時間を取ってジョブを定義する価値があります。 一部の人々は「データ アナリスト」を「データ サイエンティスト」の同義語として扱いますが、実際には役割を交換することはできません。 データ アナリストは、そのスキルとツールを使用して、(多くの場合、大規模な) データセットの正確な分析を組織に提供します。 それは、仕事がより戦略的であり、企業のデータに対してより包括的なアプローチを取ることが多いデータ サイエンティストとは異なります。

最も重要なデータ アナリストのスキルは?

Lightcast (以前の Emsi Burning Glass) は、全国から何百万もの求人情報を収集して分析しています。 これは、雇用主が必要とするスキルを判断するための強力なツールです。 また、スキルを必要なスキル、定義するスキル、区別するスキルの 3 つのカテゴリに分類します。 それを念頭に置いて、雇用主がデータ アナリストに知ってもらいたいことを分析してみましょう。

Lightcast は、必要なスキルを「その仕事に必要であり、他の同様の仕事に関連する専門的なスキル」と定義しています。 必要なスキルは基礎です。 一度習得すると、データ アナリストはより専門的なスキルの学習に集中できます。 データ アナリストに必要なスキルは次のとおりです。

  • データ管理
  • プロジェクト管理
  • データ品質
  • ビジネスプロセス
  • データ収集
  • 顧客サービス
  • 経済
  • オラクル
  • ビジネス分析
  • 主要業績評価指標 (KPI)

データ アナリストはビジネス (およびビジネス全般) の基礎を理解する必要があるため、これらのスキルはすべて意味があります。 データセットの品質とコレクションを評価し、そのストレージとフローを管理してから、組織の全体的な戦略のコンテキストで分析する必要があります。

次の層は、Lightcast が「定義スキル」と呼んでいるもので、プロジェクトの戦術的および戦略的目標を達成するために必要な日常のスキルです。

  • データ分析
  • SQL
  • パイソン
  • 写真
  • マイクロソフト パワー BI
  • データサイエンス
  • データの可視化
  • ビジネス・インテリジェンス
  • データ ウェアハウジング
  • 抽出変換と読み込み (ETL)

ここでツールの出番です。データ アナリストは、データベース (SQL) と分析 (Python) に関連するプログラミング言語を習得する必要があります。 Tableau の知識とデータ ビジュアライゼーションの原則も、主要な利害関係者に分析結果を示す際に重要です。

その後、製品マネージャーが混雑した市場で差別化するために使用できる高度なスキルとして定義される Lightcast の「差別化スキル」が続きます。

  • ビッグデータ
  • データ検証
  • R
  • アパッチ・ハドゥープ
  • データ アーキテクチャ
  • データ統合
  • SPSS
  • データ構造
  • SQL Server レポート サービス (SSRS)
  • Visual Basic for Applications (VBA)

多くのデータ アナリストの役割では、これらのスキルの少なくとも一部が絶対に必要です。 それらを習得することで、野心的なデータ アナリストは、データ サイエンティストの役割に飛び込むこともできます。これには、データ アーキテクチャ、データ統合、およびデータ検証の知識が必要になることがよくあります。

データ分析は人気のある職業ですか?

過去 12 か月間で、雇用主は約 64,985 のデータ アナリストの仕事をリストアップしました。新しいポジションを埋めるまでの平均時間は 38 日であり、強い需要があることを示しています (文脈上、ソフトウェア エンジニアなどの「ホットな」技術職は、多くの場合、より多くの時間を要する場合があります)。記入するのに40日より)。 データ アナリストも成長専門職と見なされており、Lightcast は今後 10 年間で求人数が 11.8% 増加すると見積もっています。

データ アナリストの年収は?

Lightcast によると、データ アナリストの給与の中央値は 70,461 ドルです。 一方、Glassdoor は、米国でのデータ アナリストの推定総報酬を年間 86,563 ドル、推定基本給を 76,262 ドルとしています。 そのような給与の数値は経験とともに上昇します。 たとえば、上級データ アナリストは年間平均 93,000 ドルを引き下げることができ、経験、スキル、業界、および会社によっては、この数値がさらに高くなる可能性があります。

データ アナリストには高度な学位が必要ですか?

短い答えは「いいえ」です。 Lightcast によると、オープン データ アナリストのポジションの約 82.2% が学士号を求めており、3.2% のポジションは少なくとも準学士号があれば問題ありませんでした。 データ アナリストのポジションで修士号を求められたのはわずか 3.9% でした。 (オープン データ アナリストの仕事のうち、博士号を求められたのは 1% 未満でした。)

データアナリストには「ソフトスキル」が必要ですか?

共感やコミュニケーションなどの「ソフトスキル」は、ほとんどの仕事で重要ですが、分析結果を他の関係者にわかりやすく伝える必要があるデータアナリストにとっては特に重要です。 また、データ アナリストは、最終的に分析結果を自分の仕事に使用するチーム メンバーや他のメンバーからの賛同を得なければなりません。

ソフト スキルが気になる場合は、スキルを向上させるための簡単なヒントを次に示します。

  • 同僚やチームメンバーの意見に耳を傾けてください。 彼らの懸念は正当です。
  • あなたの会社がソフトスキルの評価とトレーニングを提供している場合 (そして多くの企業が提供しています)、積極的に参加するようにしてください。
  • 状況に関係なく、フィードバックは礼儀正しく建設的なものにしてください。
  • フィードバックをするだけではいけません。 同僚やマネージャーに、できるだけ頻繁に自分のやり方を共有するように勧めてください。
  • メンターや非公式のアドバイザーに頼って、対人スキルを向上させてください。
  • パフォーマンスの目標と評価を形成する機会が与えられた場合は、定期的にソフト スキルを評価するよう依頼してください。 あなたの上司は、あなたの積極性を承認します (そして、あなたの会社はすでにそのような基準を設けているかもしれません)。

どのような就職面接でも、面接担当者は、データ アナリストのスキルをどのように使用してプロジェクトを完了し、課題を克服し、以前の雇用主に成果をもたらしたかを説明するよう求めます。 物語を紡いでいる間は、チームワークとコミュニケーションをどのように活用してポジティブな結果を達成したかを忘れずに含めてください。 データ アナリストの仕事に関しては、バランスの取れたものであることが常に重要です。

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