データアナリストはやめとけ？将来性も解説
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専門知識やスキルが身に付き、将来性や収入面も安定していることから、データアナリストになりたいと考える人も多いのではないでしょうか。
しかし、一方で「データアナリストになるのはやめとけ」という意見があるのも事実。
データアナリストへの就職・転職を考えているのであれば、「やめとけ」と言われる理由を知っておきたいですよね。
そこで今回はデータアナリストが「やめとけ」と言われる理由について、解説していきます。
データアナリストとは？
データアナリストは、クライアントや自社が抱える課題を解決するために、大量のデータを収集・分析し、分析結果を基に課題を解決に導く策や戦略を提案・実行する仕事です。データアナリストは次の通り、大きく2つの種類に大別できます。
- データ分析結果を使って具体的な解決案の提案や検証を行う「コンサル型」>>>コンサル業界に強い転職エージェント
- サービスの品質向上を目的としたシステム構築や改善を担う「エンジニア型」>>>AIエンジニアに強い転職エージェント
ビッグデータを扱う現代社会では欠かせない仕事であり、高い将来性が見込める職種と言えるでしょう。
また、数学の知識やデータ分析能力、エンジニアとしての技術力、ビジネスマンとしてのプレゼン力など多種多様なスキルを必要とするため、他エンジニア職種と比較して年収は高くなる傾向にあります。
参考：データサイエンティストの年収
データアナリストがやめとけと言われる理由｜将来性は？
データアナリストの仕事内容や将来性などを紹介しましたが、将来性が期待でき、高収入も得られる“良い仕事” と印象を受けた人も多いのではないでしょうか。しかし、なぜデータアナリストが「やめとけ」と言われるのか。
本項目では、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由を解説します。
関連記事：データサイエンティストはやめとけ？向いている人の特徴も解説
数学やIT知識など、学ぶことが多岐に渡る
データアナリストの必要スキルでもお伝えしたように、データアナリストになるためには数学やITをはじめとする多様な知識が求められます。特に学生時代に深く数学に触れていない人にとっては、数学をゼロから学ぶことになります。
並行してITやプログラミングについても勉強する必要があり、そのハードルは決して低くありません。
問題解決能力が求められる
データアナリストは、膨大なデータを分析することが仕事です。また分析したデータを基に、どのように問題や課題を解決に導くのかといった解決推進も業務の1つ。
意外と地味な作業が多いデータアナリストの仕事は、じっくりと腰を据えて試行錯誤していく根気が必要となります。
技術力の他、ビジネス力も求められる
数学やITの知識・スキルを駆使してデータを分析する技術力が求められる一方で、データアナリストには課題解決のための具体的な道筋を立てるビジネス的思考力や提案力、クライアントや社内で良好な関係を築けるコミュニケーション能力なども求められます。マルチ的な幅広いスキルを求められる点も、人によってはハードルが高く「やめとけ」と言われる要因になっていると考えられます。
過度な期待を持たれやすい
企業によっては、データアナリストに過度な期待をしている場合があります。データの分析によって画期的な結果や解決策がすぐに出てくると勘違いされることもあります。しかし実際には試行錯誤しながら最適解を導いていくことになるため、時間がかかるものです。
ただ理解の乏しいクライアントからは、理不尽な要求や叱責をされることも。
そのような期待がプレッシャーとなるため、人によってはストレスが溜まってしまう仕事かもしれません。
やめとけ！データアナリストに向かない人の特徴
一見華やかな仕事に見えるデータアナリスト。しかし、その仕事内容は多岐に渡ります。クライアント相手にプレゼンを行う一方で、非常に地味な作業を黙々と繰り返すなど、多様な業務をこなす必要があることが分かりました。
ここでは、データアナリストに向かない人の特徴を具体的にご紹介します。
参考：データアナリストに向いている人
コツコツ作業が苦手な人
データアナリストの仕事の約半分以上は、データ収集や分析作業です。膨大な量のデータをミスのないよう集中して分析していくため、1日中1人で作業に取り組み誰とも喋らない日もあるかもしれません。
コツコツと作業を積み重ねていく業務が苦手で苦痛に感じる人には、向いていない仕事と言えるでしょう。
人と接することが苦手な人
データアナリストの仕事は、人とコミュニケーションを取ることが苦手な人もあまり向いていません。データ分析結果によって導き出された課題解決のための方策をクライアントに提案したり、共に解決に向けて動いていくことも仕事の一環。
そのため担当者として信頼関係を築くためのコミュニケーションは、欠かせません。
このように人と接する場面も多々あるため、人との関わりを避けたい人には適さないでしょう。
新しい知識の習得が苦手な人
IT業界の進化のスピードは他に比べても速く、どんどん新たなソフトウェアや新しい技術が生まれています。データアナリストの仕事に関しても、常に新たな知識やスキルを自主的に習得していく必要があるでしょう。
さらにクライアントの業界知識や市場のトレンドなどにも敏感であることが求められます。
好奇心をもって新しいことを吸収できるモチベーションがなければ、継続し難い仕事でしょう。
数字よりも自身の直観や感覚を重視しがちな人
データアナリストは、データ分析の結果を用いてビジネス課題を解決に導くことが仕事です。自分の直感や感覚を信じて行動しがちな人には、データを積み重ねて答えを出すための地道な作業を苦痛に感じるかもしれません。
もちろん自分の直感から仮説を立てるなど分析のきっかけを得ることもあるため、必要なものではあります。しかし数字を無視し、自身の直観や感覚を重視してしまう場合、そもそもデータ分析の意味がなくなってしまいます。
数字よりも自身の直観や感覚を重視しがちな人は、データアナリストには不向きと言えるでしょう。
データアナリストを目指せるおすすめスクール5選
本項目では、データアナリストを目指せるおすすめデータサイエンススクールを紹介します。Aidemy
Aidemyは、AI・人工知能や機械学習など、これからさらに需要が増す先端技術を学べるスクールです。
Pythonに特化しており、未経験・初心者であったとしても3ヶ月で実務レベルのAIスキル習得を目指すことができます。
最終的には、未経験から機械学習エンジニアとしての就職・転職を叶えることも可能であり、転職支援実績が豊富な点も注目すべきポイントと言えるでしょう。なお現役エンジニア講師の学習サポートやカウンセリングも高い評価を得ており、多くの受講生がサポート・支援に満足している様子が伺えます。
さらに受講期間中は、「オンラインカウンセリング」や「24時間受付のチャットサポート」などの学習支援を受けられます。適宜出題される課題も講師が丁寧にレビューしてくれるため、未経験であっても段階を経ながら確実にスキルを身に付けていくことができるでしょう。
- 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
データラーニングスクール
データラーニングスクールは、データサイエンティストになるために必要な知識を網羅的に学び、さらには実践的なスキルを身に付けられるスクールです。
提供されるカリキュラムでは、プログラミングの基礎はもちろん、統計学・機械学習・深層学習・画像認識など、幅広く網羅的なコンテンツが用意されており、基礎から応用まで満遍なく学ぶことができるでしょう。
またデータラーニングスクールでは、受講生一人ひとりにコーチが付き学習を支援してくれます。
学ぶことが多いデータサイエンティストですが、挫折しない仕組み・環境もしっかり整っているため、安心です。
しかし一方で学ぶ量・範囲が多いことから、受講期間も12ヶ月と長めに設定されています。最後まで学びきれるのかしっかり見定めた上で、申し込むようにしましょう。
- 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
自身の学びたいスキルに特化したコースを選択できるため、無駄なく最短ルートで必要知識の習得が叶うでしょう。
また本スクールのカリキュラムは、“質の高い内容を学べる”と評判です。
しかし一方で課題が多いとのコメントもあり、受講前にはしっかり学べる環境を整えておく必要があるでしょう。
ただ、カリキュラムは「知識」「つながり」「応用」の3段階で学びの質を捉えるカナダ発のICEモデルに基づき、独自開発されています。そのためプログラミング未経験の受講生が多いにもかかわらず、業界の中でも高い学習継続率を実現しているとのこと。
現役エンジニア講師による学習支援も提供されているため、データアナリストに必要な知識を一歩ずつ確実に身に付けていくことができるでしょう。
.Pro
.Proは、低価格・短期間でAIについてのスキルと技術を学べるプログラミングスクールです。
講師と十分にコミュニケーションを取れる対面型の講義を導入しており、対面ならではのきめ細やかな指導を受けられるでしょう。
メインの『リスキリングコース』では、Pythonに関する知識・スキルの他、チャットGPTや機械学習など、目的に応じたAI学習に取り組めます。なお、学習カリキュラムは、生徒の目的や深掘りしたい分野に合わせて設計してくれるため、本当に必要な学習だけに注力して勉強できるのも魅力。
データアナリストへの転職を目標にした学習設計も提供してくれるため、.Proであれば最短かつ受講料を抑えながらデータアナリストに必要なスキルを身に付けられるでしょう。
- 30代 女性
- 情報
- 卒業生
周辺知識も学びながら、楽しく対面で学びたい方には最適のスクールです！
★★★★★
5.0
文系で知識ゼロのところから始めたのですが、スクールで学んだ知識が、今まさに仕事で役立っています。 あのまま独学で続けていたら、早々に諦めてしまっていたと思います。 ドリル的にカリキュラムをこなすのではなく、講師の方の補助輪付きではありますが、卒業制作として自分で企画〜実装まで経験できたことは本当に有難かったです！詳細をみる
- 40代 男性
- フリーランス
- 卒業生
ドットプロの対面の質が良かったです！実際の現場で働く講師に対面で学べて大満足！
★★★★★
5.0
私はおすすめしたいです。 まず、講師の方々のコミュニケーション力が高く、授業中に様々な知識を吸収できたことは、とても大きかったと思います。 対面で学べたこともとても良かったです。 最初はオンラインでも良いと思ってましたが、実際にドットプロに通い対面で学べてとても良かったと感じています。詳細をみる
キカガク
キカガクは、AIなどの最先端のテクノロジー技術の習得を目指すスクールです。
企業のスキルアップ研修にも導入されており、その品質・実績は折り紙付き。
動画学習を主体としていながらも1対1の個別メンタリングや受講生同士の交流会など、仲間や講師と交流できる場が多数あるため、孤独を感じることはないでしょう。講師や各受講生の意欲は非常に高く、良い刺激を受けたという口コミも多数見かけます。
しかし一方でカリキュラムの難易度はやや高いため、躓く人も多いとか。ある程度プログラミングの基礎を習得できている人や数的処理を得意とする人のほうが、学習の効果を最大限に高められるでしょう。
- 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
データアナリストが「やめとけ」と言われる理由まとめ
データアナリストはIT社会において必要不可欠な職種であり、非常にやりがいのある仕事です。ただ一方で、向き・不向きがはっきりと分かれる仕事であるとも言えるでしょう。
データアナリストの仕事には幅広い知識とスキルが必要であり、常に新たな知識やスキルを学習していく姿勢が求められる仕事です。
本記事では、データアナリストが「やめとけ」と言われる理由を紹介しましたが、転職・就職で失敗しないためにも、「やめとけ」と言われる理由を理解しておくことは非常に大切です。
ネガティブ面やデメリットをきちんと理解できていれば、反対に今回紹介した「やめとけ」と言われる理由も成長の糧にしながら仕事に取り組めでしょう。
WRITERこの記事を書いた人
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