総合ビジネス学科

データアナリストになるには？

データアナリストの仕事とは？
データアナリストになるには？
データアナリストの年収はどのくらい？
データアナリストに必要な資格は？
データアナリストの将来性は？
データアナリストに向いているのはどんな人？
データアナリストになるにはこの学科！
データアナリストに関連する仕事は？

データアナリストの仕事とは？

様々なデータを分析して、ビジネスに役立つ気づきやより良い未来を見つけ出す

データアナリストは、様々なデータを収集・分析し、ビジネスに活用できる事例やアイデアを導き出す仕事です。
例えば、スーパーマーケットの売上データを分析して「この商品をこの場所に置くと売れる」といった提案をしたり、SNSのデータから「10代に人気のトレンド」を発見し、若者向けのサービスや商品に活用したりします。
仕事の流れは、まずビジネスデータ、顧客データ、市場データなど様々なソースからデータを収集するところから始まり、収集したデータの整理、分析をして、その結果をグラフや図にまとめます。データベースの構築・管理、分析データの一元化も欠かせません。ここまではデータサイエンティストの仕事と大きく変わりありません。そこから企画や提案のためのプレゼンテーションを行います。分析を含めたコンサルティングまで行うこともあります。
最近では、POSデータ（レジで金銭をやりとりした時点のデータ）、ウェブサイトのアクセスログ、SNSの投稿データ、気温や人の行動といったセンサーデータなど、分析の対象となるデータは急速に増えており、活躍の場も広がっています。

データアナリストになるには？

データアナリストになるためには、データ分析に関する知識が必要になります。進路として大学の経済学部や社会学部などが真っ先に思い浮かぶかもしれませんが、ビジネスや経営系の専門学校でも学ぶことが可能です。
専門学校は、その名の通り特定分野を専門的に学び、その道のプロを育成することを目的としているため、必要な知識・技術をしっかりと身につけることができます。
カリキュラムとしては、統計学の基礎から、Python、R言語などのプログラミング言語、データ可視化ツールの使い方まで、現場で必要なスキルや実践的なデータ分析スキルを習得します。特に、現役のアナリストが講師を努めていたり、実際のビジネスデータを使った演習が充実しており、企業の課題解決に直結する分析手法を身につけることができます。また、企業との産学連携プロジェクトやインターンシップを通じて、実践的な経験を積むこともできます。
大学では、4年間の学びで、統計学や数学、情報学などの専門知識を学び、高度な分析手法を習得します。研究や論文作成など学術的な学びも行うため、就職ではなく学者・研究者としてのデータアナリストを目指すなら大学を選ぶほうがよいでしょう。

データアナリストの年収はどのくらい？

データアナリストは、高度な専門性が求められる職種のため、年収は比較的高めです。新卒では400万円程度からスタートし、経験を積むと500〜600万円程度になります。
特に、AIやビッグデータ分析のスキルを持つアナリストは、700〜1,000万円以上の年収を目指すことも可能です。

データアナリストになるために資格は必要？

データアナリストに必須の資格はありません。
ただ、以下のような資格を持っていると就職活動においてアピールポイントとなります。

統計検定…統計に関する知識や活用力を評価する
データサイエンティスト検定（DS検定）…ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3つのスキル領域から実務に必要な能力と知識をはかる
Python試験…エンジニア認定試験やPythonZen&PEP8検定といったデータ分析で多く使用されているプログラミング言語『Python』に関する試験
データベーススペシャリスト試験…データベースの開発から運用・保守までの技術をはかる情報処理技術者試験の一つ
ITパスポート試験【国家資格】…国家試験である情報処理技術者試験のうちの一つ

他にもプログラミングや、GA4、GUIツール、クラウドやWebシステムの基礎を抑えておくと活躍の場がさらに広がります。

データアナリストの将来性は？

今の社会では、スマートフォンやインターネットの普及により、私たちの生活のあらゆる場面でデジタル化が進んでおり、様々なデータの蓄積が活発化しています。そんな中、企業が新しい商品やサービスを考えたり、お客様により良いサービスを提供したりする際に、こういったデータを分析して判断・活用することがとても重要になってきています。
例えば、コンビニエンスストアでは、お客様がどんな時間帯に何を買うのか、天気によって売れる商品は変わるのかなど、日々の販売データを詳しく分析しています。また、ファッションブランドでは、どんなデザインや色が人気なのか、年齢層によって好みはどう違うのかといったことを、購入データから読み取って、次の商品開発に活かしています。
さらに、工場での製品の品質管理や、企業での従業員の働き方の分析など、データアナリストの活躍できる場所は、どんどん広がっています。
これからの社会では、より多くのデータを正確に分析して、より良い判断をすることが求められます。