データアナリストはやめとけ?将来性も解説

データアナリストはやめとけ?将来性も解説
IT社会に欠かせない職種の1つである“データアナリスト”。

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。

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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」
  • 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」

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。

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。

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

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。


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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。


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DMM WEBCAMP学習コース

DMM WEBCAMP学習コースは、各領域に特化した全13種のコースが用意されているプログラミングスクールです。
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。

DMM WEBCAMP学習コースはこちら

.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。

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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。

既存のスキルをアップデートできるような、ハイレベルかつ最先端のプログラミング技術を習得したい人におすすめのスクールです。

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。

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  • 質問 データサイエンティストに必要なスキルは?

    答え データサイエンスのキャリアには数多くのスキルが必要ですが、基礎的なスキルとしては、プログラミング(PythonやRなど)、統計学、データ処理と分析の基本的な知識が必要です。また、機械学習やディープラーニング、データベースの知識も求められます。さらに、ビジネス的な視点で課題解決を行う能力やコミュニケーション能力も重要です。データサイエンスは多岐にわたるスキルが求められる分野ですので、継続的な学習とスキルの磨きが必要です。

  • 質問 データサイエンスのキャリアで成功するためのポイントは何ですか?

    答え データサイエンスのキャリアで成功するためには、いくつかのポイントがあります。まず第一に、継続的な学習とスキルの向上が重要です。データサイエンスの分野は急速に進化しており、新しい技術や手法が続々と登場しています。そのため、最新のトレンドやツールに対して常に敏感であり、自己学習を行うことが必要です。また、実践的な経験も重要です。実際のデータセットを扱い、問題を解決するプロジェクトに積極的に参加することで、実践的なスキルを磨くことができます。さらに、コミュニケーション能力やビジネスの理解も重要です。データサイエンスの成果を他のチームや関係者に説明し、ビジネス的視点で価値を伝えることが求められます。また、問題解決能力やクリティカル思考も重要な要素です。結果を見据えて分析を行い、最適な解決策を見つける能力が求められます。

  • 質問 データサイエンティストのキャリアは将来性がありますか?

    答え はい、データサイエンスのキャリアは非常に将来性があります。データは企業や組織においてますます重要な役割を果たしており、そのデータを活用して意思決定を行う能力はますます需要が高まっています。AIや機械学習の進化に伴い、データサイエンティストの役割はますます重要となっており、多くの産業や分野で求められています。将来的には、データ駆動型の戦略がますます主流となると予想され、データサイエンティストの需要は高まるでしょう。

  • 質問 データサイエンスの仕事はどのような業界で求められていますか?

    答え データサイエンスの需要は広範で、様々な業界で求められています。特に金融、ヘルスケア、小売、テクノロジー、マーケティング、自動車などの分野で高い需要があります。金融業界ではリスク評価や詐欺検出、ヘルスケアでは診断支援や治療効果の分析、小売業界では顧客行動の予測など、様々な課題にデータサイエンスが適用されています。将来的にはますます多くの業界でデータサイエンティストのニーズは増加すると予想されます。

  • 質問 データサイエンティストになるための最も重要なステップは?

    答え データサイエンティストになるための重要なステップは、適切な教育とスキルの獲得です。数学や統計学、プログラミング、機械学習などの基本的なスキルはもちろんですが、ビジネス的視点で問題の解決や目標達成ためにデータの処理や分析する能力を養うことがより重要です。大学やオンラインコース、専門学校などで学習することができます。また、実際のプロジェクトに参加して経験を積むことも大切です。ポートフォリオを構築し、自分のスキルやアプローチを示すことで、将来の雇用主にアピールできます。さらに、コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルも高めることが成功につながるでしょう。