40代からのフリーランスエンジニア向け・案件検索サイト【SEES】
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データアナリストはどのくらいの年収を得られる職業なのでしょうか。この記事ではデータアナリストの仕事の種類やデータアナリストの平均年収、データアナリストが持っておくべきスキルなどを紹介するため、参考にしてみてはいかがでしょうか。
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目次
「データアナリストってどんな仕事？」
「データアナリストの平均年収ってどのくらい？」
「データアナリストになるためにはどんなスキルが必要なの？」
このように、データアナリストという仕事やデータアナリストの年収について興味を持っているという人もいるのではないでしょうか。
この記事では、データアナリストの仕事の種類やデータアナリストの平均年収などを解説しています。この記事を読むことで、データアナリストがどのような仕事なのか把握できるでしょう。
また、データアナリストが持っておくべきスキルや取得すべき資格なども紹介しているため、データアナリストを目指す上でも参考にできます。
データアナリストの年収を知りたい方は、ぜひこの記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。
データアナリストとは、データ分析や調査、さらにデータ分析の結果から得た知見をもとに企業の課題解決やサービス改善などを行う職種です。データ分析を仕事とする職業ですが、具体的な定義はありません。
ただし、データサイエンティストと比較すると、データアナリストの場合は目標やデータ分析の手法などがあらかじめ決まっているケースが多いと言えるでしょう。
データアナリストと一言で言っても、業務内容や役割によってさまざまな種類にわかれています。実際にデータアナリストの求人をチェックした場合、エンジニア型のデータアナリストやWebディレクター型のデータアナリストなどの募集を見かけることもあるでしょう。
ここではデータアナリストの仕事の種類を紹介するため、どのような種類があるのか参考にしてみてはいかがでしょうか。
エンジニア型データアナリストとは、データエンジニアリングに強みを持つデータアナリストです。主な仕事としては、AI開発やデータサイエンス案件でのアルゴリズム構築などを行うことです。
そのため、エンジニア型データアナリストは一般的にイメージされるタイプのデータアナリストだと言えるでしょう。エンジニア型データアナリストには、PythonやR言語のプログラミングスキルや機械学習の経験などが求められます。
Webディレクター型データアナリストとは、ビジネス面に強みを持つデータアナリストです。Webディレクター型データアナリストの仕事はさまざまですが、自社サービスを運営している企業であれば、自社サービスの分析や効果検証などマーケター的な業務を行うことがあります。
また、データの可視化などを行いプロダクトの改善や提案を行うため、Webディレクター型データアナリストには高いマーケティングスキルや経験が必要とされるでしょう。
コンサル型データアナリストとは、クライアント企業のコンサルティングに強みを持つデータアナリストです。コンサル型データアナリストはコンサルティング会社やマーケティング支援会社などに所属し、企業が抱える課題解決のためのアドバイスを行うことが主な仕事になります。
そのため、コンサル型データアナリストには課題設定や検証などの分析スキル、プレゼンテーションスキルなどが求められるでしょう。
統計分析型データアナリストとは、データサイエンスに強みを持つデータアナリストです。統計分析型データアナリストの仕事は、クライアントからヒアリングを行うことで課題の抽出を行い、課題解決のためのデータ収集や集計、データ分析などを行うことです。
統計分析型データアナリストに求められるスキルとしては、マーケティング知識や市場調査のスキルなどがあります。また、PythonやR言語などのプログラミングスキルが求められるケースもあるでしょう。
データアナリストとデータサイエンティストは混同されることも多く、企業によっては明確な違いがないケースもあります。また、どちらもデータ分析を仕事にしているという共通点があります。
しかしデータアナリストがデータの可視化や提案といったアナリスト的な要素が強いのに対して、データサイエンティストはモデル構築などのサイエンス要素が強いという点が両者の違いだと言えるでしょう。
データアナリストにはさまざまなスキルが必要とされるため、データアナリストを目指すのであれば早めの準備が必要になります。それではデータアナリストになるにはどうすれば良いのでしょうか。
ここではデータアナリストになるための方法について解説していきます。
データアナリストは資格が必須の職業ではないため、特に資格がなくてもデータアナリストになることは可能です。たとえばデータ分析やPython、R言語を使ったプログラミングなどの必要なスキルを習得していれば、データアナリストになることは可能でしょう。
また、未経験の場合は資格を取得することで知識やスキルを証明できるため、データアナリストに役立つ資格を取得するのも良いでしょう。
データアナリストの求人には未経験可の求人も存在します。未経験可の求人の場合、年齢の若い人ほどデータアナリストとして採用してもらいやすいでしょう。
また、未経験からデータアナリストを目指すのであれば、自分のスキルを証明できるようにポートフォリオを作成すると良いでしょう。
また、前述のとおりIT企業での経験があると転職しやすくなるため、先にITエンジニアに転職して実務経験を積んでからデータアナリストを目指すのもおすすめです。
IT系企業でエンジニアやマーケターとして働いている場合、データアナリストへの転職も十分可能でしょう。すでにIT企業での業務経験があれば、データアナリストとして仕事をするために必要なスキルもある程度習得できています。
また、転職活動前にデータ分析のスキルを習得すれば、より転職成功率を上げることができるでしょう。そのため、エンジニアからのキャリアアップの手段としてもデータアナリストはおすすめです。
データアナリストの年収は企業規模や経験などによっても違いがありますが、相場としては400万円〜1,200万円となっています。このように年収の幅が広いことから、データアナリストになった場合にどのくらいの年収を得られるのか断言することはできません。
しかしデータアナリストとしての豊富な実務経験があり、機械学習などの専門的な知識やスキルを身につけている人材であれば、高い年収を得やすいでしょう。
前述のとおり、データアナリストは年収の幅が広く、年収アップさせる手段もさまざまです。そのため、データアナリストになってからも努力次第でより高い年収を得ることも可能でしょう。
ここではデータアナリストが年収をアップさせる方法を紹介していきます。
データアナリストに近い職業にデータサイエンティストがあります。データアナリストがデータ集計や分析を行うのに対して、データサイエンティストはデータ分析の結果を活かしてビジネスを発展させていく役割を持つため、データサイエンティストの方が年収が高い傾向があります。
そのため、データアナリストからデータサイエンティストにキャリアアップするのも年収アップの方法としておすすめです。
外資系企業や大企業の場合、データアナリストに求められるスキルも高くなります。外資系企業や大企業の場合は中小企業よりも扱うデータが膨大かつ複雑になるため、このようなデータ分析に対応できるようなデータアナリストになれば高い年収を得ることができるでしょう。
ただし、外資系企業に転職する場合はデータアナリストに必要なスキルの他に語学力も求められます。
会社に所属してデータアナリストとして仕事をしながら、副業で収入を増やすという方法もあります。近年ではデータの利活用を行う重要性が増しており、データ分析に対応できる人材の需要も増しているのです。
しかしそのような人材を十分に配置できている企業は少ないことから、データ分析や解析などの業務を外部に発注している企業も存在します。そのため、データアナリストのスキルを活かして副業をすることもできるでしょう。
会社から独立し、フリーランスのデータアナリストになったりデータ分析を専門とする企業を設立したりすることで収入を大きく増やせる可能性があります。企業に雇用されていると給料から天引きされますが、独立すれば報酬を100%受け取ることができます。
そのため、高いスキルを持っているデータアナリストであれば、独立する方が高い収入を得られる可能性が高いでしょう。
データアナリストがキャリアアップを目指すのであれば、習得しているスキルを伸ばしていくことが必須です。データアナリストには多くのスキルが求められるため、仕事と並行しながら積極的に学習してスキルアップを目指しましょう。
スキルアップのためには資格勉強を行うことも有効であるため、データアナリストに役立つ資格取得を目指して勉強するのもおすすめです。
Webサイトを活用してスキルアップを目指すのもおすすめです。Webサイトを利用するのであれば、企業とデータ分析のプロをつなぐプラットフォームなどを活用すると良いでしょう。
このようなプラットフォームでは、多くのデータアナリストやデータサイエンティストが課題に取り組み、コンペ形式で技術を競っています。
書籍を使って知識を習得し、資格を取得するのもキャリアアップにおすすめです。統計学やデータ分析などを学べる書籍を利用することで必要な知識を習得し、資格取得を目指すことができるでしょう。
データ分析のスペシャリストを目指すことも年収アップに繋がります。データアナリストはデータサイエンティストよりも分析業務に重きが置かれているため、解析スキルを磨くことでデータ分析の専門家として地位を確立することができるでしょう。
データ分析に特化したデータアナリストを目指す場合は、早い段階からスペシャリストを目指して一般的なデータアナリストと差別化していくことが大切です。
データアナリストには幅広いスキルが求められるため、データアナリストを目指すのであれば必要とされるスキルを身につける必要があります。
データアナリストの種類によって求められるスキルには違いがありますが、どのデータアナリストにも求められるスキルがあります。ここではデータアナリストが持っておくべきスキルを紹介するため、参考にしてみてください。
データ分析を行う場合、分析に必要とされるデータはデータベースに保存することになります。そのため、データアナリストにはデータベースに関連したスキルが必要になるでしょう。
データの保存や抽出などデータベースの操作を行うためには、データベース言語であるSQLに関する知識も身につける必要があります。
データ分析を行う場合、さまざまな分析ツールを活用することになります。そのため、データアナリストはデータ分析やデータの可視化などに役立つ分析ツールを活用するスキルを身につける必要があるでしょう。
たとえばビッグデータ分析ツールやWebスクレイピングツールなどのスキルを身につけると良いでしょう。
データ分析によって得られた知見を問題解決に活かすには、論理的に考えるスキルが必須になります。データアナリストとして問題点を見つけ出し、解決へと導くためには、物事を道筋立てて矛盾なく検討できる思考スキルを身につけるようにしましょう。
データアナリストにはプログラミングスキルが必要になります。特にPythonやR言語などの機械学習やディープラーニングに用いられる言語が必要とされるケースが多いですが、他のプログラミング言語のスキルが求められるケースもあります。
複数言語のプログラミングスキルを身につけておけば、エンジニア型データサイエンティストとしても活躍できるでしょう。
データ分析には数学や統計学などの基本知識が必須になります。そのため、データアナリストになるには確率や線形代数、微分積分などの数学の知識を身につけるようにしましょう。
また、数学に関連して統計学の知識や機械学習論などの知識を身につけておくことが大切です。
データアナリストはプロジェクトマネジメント業務を担うこともあるため、マネジメントスキルが必要とされます。そのため、マネジメント経験のある人材はデータアナリストとしても需要があります。
また、マネジメントスキルを身につけておくことで、より上のポジションへのキャリアアップも目指しやすくなるでしょう。
データアナリストに資格は必須ではありませんが、資格を取得することで知識やスキルを客観的に証明することができます。また、データアナリストに必要な知識を身につけるためにも資格取得はおすすめです。
ここではデータアナリストが取得すべき資格を紹介するため、資格取得の参考にしてみてはいかがでしょうか。
情報処理技術者試験とは、情報処理技術者としての知識や技能を有していることを認定する国家資格です。経済産業省が認定している試験で、情報システムの構築や運用を行うエンジニアから、システムを利用するユーザーまでITに関係したすべての人が活用できます。
情報処理技術者試験はITSSのレベル4まで対応しており、全部で12の資格区分で構成されています。データアナリストの場合は基本情報技術者試験や応用情報技術者試験、データベーススペシャリスト試験合格を目指すと良いでしょう。
出典：情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/
統計検定とは、統計に関連した知識や活用力を認定する資格です。統計検定には4級、3級、2級、準1級、1級の5段階の試験や、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンスなどの試験が設けられています。
データアナリストを目指す場合は、大学基礎統計学の知識や問題解決力を認定する統計検定2級以上の合格を目指すのがおすすめです。
ORACLE MASTERとは、オラクルデータベースの管理スキルを認定しているベンダー資格です。ORACLE MASTERの資格勉強を通して、データアナリストに求められるデータベースに関連したスキルを体系的に学べるでしょう。
ORACLE MASTERの認定パスには「Bronze DBA」「Silver DBA」「Gold DBA」の3つと「Silver SQL」の計4種類があります。
OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースのデータベース管理システムであるPostgreSQLに関する知識や技術を認定する資格です。LPI-Japanが認定しており、データベースの設計や開発、導入、運用、改善、コンサルティングなどのスキルを証明できます。
OSS-DB技術者認定試験にはOSS-DB GoldとOSS-DB Silverの2種類があります。オープンソースのデータベースに関連した資格であるため、データアナリストにおすすめだと言えるでしょう。
データアナリストは種類によって活躍できる場所が異なります。たとえばエンジニア型データアナリストの場合はWebメディア運営会社やアドテクノロジー企業など、コンサル型データアナリストの場合はコンサルティングファームやマーケティング支援会社などで活躍できるでしょう。
データ分析は現在需要があるため、データ分析のプロであるデータアナリストは将来性のある職業だと言えます。また、今後IT業界は拡大していくことが予想されているため、データアナリストの需要も増していくと言えるでしょう。
データアナリスト目指すのであれば、この記事で紹介したような幅広いスキルを身につけることが大切です。
データアナリストは今後も将来性の高い仕事だと言えるでしょう。
データアナリストに興味がある方は、この記事で紹介したデータアナリストの仕事の種類や年収、持っておくべきスキルなど、データアナリストについての知識を身につけておきましょう。
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2007年設立のシステム開発会社。首都圏を中心にWeb・IT関連事業、コンサルティングサービス、人材派遣サービスなどを展開。 SES事業や受託開発などを中心にノウハウを蓄積しながら、関連事業へとビジネスの裾野を広げています。
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