データアナリストに向いている人の特徴は？将来性も解説
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デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する人材として近年注目を集めているものの、
「どんな人がデータアナリストに向いてるの？」
「私もデータアナリストになれる？」
というのは気になるところではないでしょうか。
この記事では、DX時代に注目されているデータアナリストとはどんな仕事なのか、向いている人の特徴と必要なスキルについて詳しく解説します。
データアナリストとは？
データアナリストとは、膨大なユーザーデータや業務データなどを、適切な手法によって分析するデータ分析のスペシャリストです。世界中でDXが加速するなか、企業・組織において、多様で膨大なデータ、いわゆるビッグデータをいかに効率的に利活用できるかが、生産性や売り上げを大きく左右するようになりました。
データアナリストは、これらのデータを分析することにより、消費者の動向や規則性、将来の予測などを導き出し、企業・組織に内在する課題や問題を解決へ導くという重要な役割を担っています。
データアナリストの年収
「求人ボックス給料ナビ」の求人統計データ（2023年10月時点）でデータアナリストの年収を見てみましょう。正社員のデータアナリストの平均年収は約696万円で、月給に換算すると約58万円となります。これは日本全体の平均年収と比較すると高い傾向にあります。なお全体の給与幅は420～1,165万円とかなり広く、ボリュームゾーンは607～700万円の水準となっています。
参考：データアナリストの仕事の年収・時給・給料｜求人ボックス給料ナビ
参考：データサイエンティストの年収
比較として、同求人統計データのITエンジニアを見てみると、平均年収は約477万円、月額で約40万円となっています。
参考：ITエンジニアの仕事の年収・時給・給料｜求人ボックス給料ナビ
データアナリストは幅広い知識や専門性が求められる職種であることから、高い年収が期待できることが分かります。
データサイエンティストとの違い
データアナリストと似た職業として、データサイエンティストが挙げられます。データサイエンティストは、企業・組織における課題解決に向けた戦略を立案し、それを実行するために必要なビッグデータの分析、および分析モデルの構築などを行う職種です。
ともにデータを扱い、データを分析する職種ですが、データサイエンティストの業務領域はデータアナリストの上流工程に及ぶ幅広いものであり、より高い技術力や専門性が求められます。
参考：データサイエンティスト年収
データアナリストに向いている人の特徴
データアナリストに向いている人にはどのような特徴があるのでしょうか。具体的に見ていきましょう。参考：データアナリストはやめとけ？
数学やデータが好き
データアナリストが行うデータ分析の仕事には、確率・統計や線形代数、微分積分、最適化理論といった数学の知識が必要です。そのため、数学系の学問や学習が好き、データを見たり考察したりするのが好きという人は、データアナリストに向いていると言えるでしょう。
逆に言えば、「計算は嫌い」「数字を見るのも苦手」という人では、データアナリストになれないということになります。
細かい作業が得意
データアナリストは、膨大で細かい数字データを分析することで、企業・組織の意思決定に貢献します。わずかな数字のミスが分析に大きな誤差をもたらす可能性があり、慎重さと丁寧さ、忍耐強さが求められる仕事です。そのためデータアナリストは、性格が几帳面・慎重な人、細かい作業が好き・得意という人に向いています。金融業界や企業の経理部のように1円単位でお金をやり取りする業務経験がある人には、データアナリストの適性があると言えるかもしれません。
参考：データアナリストはやめとけ？
知的好奇心が強い
データアナリストは、統計学を初めとする数学の知識をはじめ、ITスキルや企業経営、経済情勢、消費者動向のトレンドやニーズなど、幅広い知識をもとに分析を行います。そのため、さまざまなことに関心を持つ知的好奇心の強い人は、データアナリストに向いていると言えるでしょう。
AI技術が進化し続ける昨今、データアナリストの扱うデータ分析の手法もまた日々進化し続けています。ニュースやSNSを通じて日々の最新の情報をチェックし、常に学び続けることで自らをアップデートできるかどうかが、大きなカギを握っているのです。
論理的思考ができる
データとは、個人の感情や意見、主観を一切排除した客観性・中立性を持っているものです。このようなデータの客観性を正しく理解し、示された数値に基づいて論理的に思考できる能力が、データアナリストには不可欠であると言えます。データの分析において、直感的な決めつけや思い込みは致命的なミスに繋がります。数値を客観的に俯瞰し、具体的な根拠に基づいて考え、説明できる能力が重要になるのです。
データアナリストになるために必要なスキル
最後に、データアナリストになるためには、どのようなスキルが必要になるのかも見ておきましょう。統計学・数学の知識
データアナリストは膨大な数字データを扱って分析を行うため、統計学と数学の知識は必須です。特に統計学は業務の基盤となるので、基礎知識はもちろん、仮説検定や統計モデリング、因果推論、回帰分析、ベイズ統計などについての知識・理解を深めておきましょう。近年はAI技術が進化しており、機械学習や深層学習（ディープラーニング）に関する知識も必要です。アルゴリズムや分析手法、活用できる分野など、幅広い方面に精通していれば、精度の高い分析が可能になります。
参考：AIの勉強
統計学の学習をするなら、「統計検定」を取得するのがおすすめです。統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定する「統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験」であり、総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省が後援しています。
参考：統計検定とは｜統計検定
データベースに関する知識
業務によって収集した膨大な量のデータは、データベースに格納して利活用するのが一般的です。そのためデータアナリストには、データベースを操作するための知識が必須です。データベース操作を行うためのプログラミング言語SQLの知識をはじめ、データの加工や最適化、パフォーマンス管理などの理解を深めましょう。
データベースに関する学習には、データベース関連の資格を取得するのがおすすめです。データベース関連の資格には、「Oracleマスター」「OSS-DB技術者認定資格」「データベーススペシャリスト」などさまざまな種類の資格があります。
プログラミングスキル
データアナリストのなかでも「エンジニア型」と呼ばれる職種では、統計や数理に強いとされるプログラミング言語「Python」「R言語」を利用してデータ分析を行います。そのため、プログラミングを書き、実行できるスキルも必要です。なおプログラミング学習には、書籍やWeb教材を用いて独学でプログラミングを勉強するか、プログラミングスクールに通うのが一般的です。日々の仕事や家事・育児で忙しいという人は、オンラインのプログラミングスクールでスキル習得を目指しましょう。
この記事では、おすすめのプログラミングスクールと、オンラインプログラミングスクールおすすめや選ぶときのおすすめポイントをわかりやすく比較します。ITスクールやエンジニアスクール、プログラミング講座とも呼ばれていて、IT業界への転職や副業、フリーランスを目指す方におすすめです。
2025/04/22 16:23
データアナリストを目指せるおすすめスクール
ここではデータアナリストを目指せる、データサイエンススクールを紹介します。データ分析でフリーランスも目指すことも将来的には可能です。
データラーニングスクール
加えてオンラインコミュニティで横のつながりも構築可能。一緒に学ぶ仲間の存在が、学習を続けるモチベーションになります。
さらに学んだ知識やスキルを活用した転職サポートも充実。自己分析や履歴書・職務経歴書の添削などを通し、転職成功までサポートを受けられます。
- 20代 男性
- メーカー/製造業
- 在籍生
多くの人におすすめしたい、分析で新たな気づきを教えてもらえる！
★★★★★
4.0
私自身未経験でも、半年で社内のプロジェクトで成果物だす事ができたので、興味を持って取り組める人であれば、おすすめしたい。詳細をみる
- 30代 女性
- サービス業
- 在籍生
キャリアチェンジや転職を考えられている方におすすめです
★★★★★
5.0
分からないことがあればメッセージでの質問にも対応してくださったので未経験でも学習を進めやすかったです。詳細をみる
DMM WEBCAMP学習コース
多様なコースが用意されており、その中から自身の目指すキャリアに合ったスキルを選択できます。
なお、料金形態は学習期間に準じており、最短4週間のプランを選択した場合は169,800円（税込）で学習を開始できます。経済産業省「リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業」の認定講座でもあるため、条件に該当すれば実質61,746円（税込）で受講できる、リーズナブルな価格も魅力と言えるでしょう。
データアナリストになるためには、様々な知識の習得が求められます。しかしDMM WEBCAMP学習コースであれば、メンタリング機会も設けられています。現役エンジニア講師がトータルで学習をサポートしてくれるため、挫折することなく最後まで知識とスキルを学び深めていくことができるでしょう。
- 20代 女性
- 百貨店/小売
- 卒業生
未経験でも、アパレルからIT業界へ転職できました！
★★★★★
4.0
確実に力がついた、結果的に満足のいく転職ができたから、充実した学習期間だった詳細をみる
- 20代 女性
- 金融
- 卒業生
未経験業界・業種にはいりたい方であれば受講おすすめ
★★★★★
5.0
未経験業界・業種での転職活動だったため、何から始めたら良いのか、どういった企業があるのか、など右も左もわからない状態でした。その中でライフコーチの方やキャリアアドバイザーの方が将来の目標のために寄り添ってくださる環境が心強く感じました。 そのため、特に未経験業界である方にはおすすめしたいと思います。詳細をみる
- 30代 女性
- 運輸
- 卒業生
自走力とは"自ら"問題をみつけ解決法をみつけて目標に向かって進む力だと思います。
★★★★★
5.0
目標を見据えて、具体的な計画の立て方、自走力の付け方から教えてもらえるからです。 教材や指導は親切ですし、ステップに応じて難しくなるので、最初はとてもありがたいです。 スクールの方針をきいてモチベーションが上がらない人には、結局つまづくことになりそうなので、おすすめしません。詳細をみる
- 20代 その他
- サービス業
- 卒業生
本当にDMM WEBCAMPに入学してよかった！！！
★★★★★
5.0
サポート体制がかなり整っている。 学習中はもちろんですが、とくに転職活動ではサポートの手厚さに驚いた。詳細をみる
Aidemy Premium（アイデミープレミアム）
短期間でデータ活用できるようになるのは、初心者でも取り組みやすいPython特化型のスクールであるためです。マーケティング・営業・販売管理など、仕事をする上でデータ分析のスキルを活用し、成果アップを目指せます。
学習はオンライン教材で自由な時間に行い、不明点についてチャットやオンラインカウンセリングで相談するスタイルです。
- 20代 女性
- メーカー/製造業
- 在籍生
未経験から、株式会社アイデミーのデータ分析講座を受講しました
★★★★★
5.0
学習が、小単元事に別れていて、学んだ後にすぐ確認テストがありました。 それが自分には合っていて、インプットだけでなくアウトプットしながら学習でき、定着も早かったかなと思います。詳細をみる
- 30代 男性
- 不動産
- 卒業生
【初学者からのススメ】プログラミング初学者は可能な限りオンラインを活用せよ
★★★★★
5.0
完全にオンラインで完結する、夕方から夜の時間帯に講師の方々に質問が出来る、スラックであればいつでも質問できる、など、学習意欲さえあればいくらでも学習できる環境が整っていました。詳細をみる
- 30代 女性
- 薬剤師
- 卒業生
先生方が素晴らしい！自分のペースで進められて育児中の母でも2コース修了できました
★★★★★
5.0
先生の質が高い。 完全オンラインのためモチベーションの維持が大変でしたが、先生のお陰で最後まで続けることができました。 転職活動中も励ましていただいたお陰で、アルバイトですがフルリモートで就職することができました。 講座が始まったばかりのころ、未経験でAIエンジニア、しかもフルリモートで働くのは厳しいと他の所で言われて凹んでいたのですが、Aidemyの先生がとてもポジティブに励ましてくださいました。 具体的にどのように転職活動すべきかアドバイスもくださり、その通り実践したところ内定をもらうことができました。 その後も、モチベーションが下がると先生方とカウンセリングして元気をもらい、当初予定していたデータ分析講座だけでなく、E資格講座も受講を終えることができました。詳細をみる
キカガク
転職してデータアナリストになりたいと考えているなら、キカガクの長期コースが向いています。データ活用に関する専門的な知識を、担任のサポートを受けながら進められるスクールです。
効率的に必要なスキルを身につけられるのは、1,000社を超える企業へ研修を提供していることと関係しています。現場で役立つ学習内容を提供することに長けているスクールのため、ゴールへ向け着実な成長を目指せます。
dodaの転職支援を受けられるのも特徴。受講期間中はもちろん卒業後も、IT業界をよく知るエージェントのサポートを受けながら、転職活動に取り組めます。
- 40代 男性
- メーカー/製造業
- 卒業生
「AI人材育成長期コース」はプログラミング経験がほとんどない方にオススメ！
★★★★★
5.0
プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対１で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。詳細をみる
- 20代 男性
- アルバイト・接客業
- 卒業生
AI人材育成長期コースを楽しめたと感じた一例と学習スタンス
★★★★★
5.0
能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わるかと思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。 講座の内容は３カ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習期間として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間に当てるくらいがちょうど良かったです。詳細をみる
データアナリストに向いている人まとめ
情報で溢れる現代社会にあって、膨大なデータを分析するデータアナリストの存在感は高まっています。AI人材としてのキャリアを描いている人は、統計学・数学やデータベースの知識、プログラミングスキルを習得し、将来性の高いデータアナリストを目指してみてはいかがでしょうか。WRITERこの記事を書いた人
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