データアナリストを目指すならPythonがおすすめ！その理由とは

データアナリストの仕事に興味があるが、どんなスキルが必要か分からないという方も多いでしょう。
データアナリストは今注目されている仕事の1つです。しかし、必要とするスキルも多く、目指すのは容易ではありません。データアナリストに興味のある方は、早めにスキルを習得しておくことをおすすめします。

本記事ではデータアナリストの仕事内容、必要なスキルについてまとめました。加えて、データアナリストに必須のスキル、Pythonについても解説してあります。
本記事を読むことで、データアナリストを目指すために何をすべきか分かります。データアナリストを目指す方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。

データアナリストとは

データアナリストとは、データを分析し、企業にとって有益な情報を導き出す専門家のことを言います。統計学や線形代数など数学の知識を駆使して、データを分析します。また、データを収集したり加工したりする際には、プログラミングも使います。

データアナリストの仕事内容は、次の3つに分けられますね。

1つ1つのデータアナリストの仕事内容について、詳しく解説しましょう。

データを収集する

まずはデータを収集する必要があります。具体的にはビッグデータと呼ばれる、膨大で形式が整っていないデータを集めます。
具体的には、SNSの書き込みや顧客データ、売上データなどです。WEBページをスクレイピングしたり、企業が公開するAPIを活用したりして、データを収集します。

データ分析を行う

データを収集した後は、コンピュータがデータを読み込みやすいよう、データを加工する必要があります。Pythonなどにあるデータ分析ライブラリを使って、データの加工が可能です。データ加工後は、コンピュータにデータを読み込ませ、分析を行います。分析結果は、グラフや表に表示させるなどして、可視化させます。

分析結果を発表する

出力したグラフや表を盛り込んで、分析結果に関するプレゼン資料を作成します。分析前に立てた仮説が正しかったのか、どういった有益な結果が得られたのか、発表しないといけません。
最終的には、経営者も含めた会議を行い、分析結果を元に今後企業がどういう方向に向かっていくべきなのか話し合い、結論を導き出します。

データアナリストになるために

データアナリストを目指すには、どういったスキルが必要か解説します。多くのデータアナリストの求人では、次の4つのスキルを求められます。

これらのスキルを総合的に身につけることで、データアナリストに転職できる確率が高まるでしょう。1つ1つの必要なスキルについて、詳しく解説します。

統計学

まず必要なのが統計学です。データ分析を行う際は、統計の知識が欠かせません。高校・大学レベルの統計学の知識を身につけましょう。
統計学について分かりやすく解説された、書籍も多く販売されています。イラストが多く使われていたり、難しい数式をなるべく避けていたりするものが良いでしょう。

プログラミング

データアナリストはプログラミングスキルも重要です。データをコンピュータが正しく読み取れるようにするには、データを加工する必要があります。データ加工は人力で行うと時間がいくらあっても足りないので、プログラムに行わせるようにします。

まずはプログラミング言語の文法を、習得するところから始めます。入出力方法、条件分岐、ループ処理、関数の使い方などを一通り学習しましょう。

データ分析で使う代表的な言語は、PythonとRです。他には、SQLも使う機会があります。SQLを使って、データベースに格納されたデータを更新したり削除したり、自在にできるようにならなくてはいけません。

論理的思考力

データアナリストには、論理的思考力も大切です。データ分析をする際は、まず仮説を立てる必要があります。データからどのような結果が導き出せるか、論理的に考えなくてはいけません。

またプログラミング作業も論理的思考力が必要です。論理的思考力がないと、効率的にアルゴリズムを実装することが難しくなるでしょう。論理的思考力は、一朝一夕で身につくものではないです。普段からニュースなどを見て、自分なりの考えをまとめるなどして論理的思考力を鍛えていきましょう。

プレゼン能力

データアナリストはプレゼン能力も重要と言えます。なぜなら、データ分析後に分析結果を顧客や他の部署の方に向けて、発表しないといけないからです。

分析結果を分かりやすく、表や図に表す必要があります。また説得力のある話し方も求められるでしょう。データアナリストのプレゼンの腕前によって、企業がその結果を今度活かすかどうかが変わってきます。

データアナリストを募集している企業

データをアナリストを募集している企業は多くあります。その中でも代表的な企業をここでは紹介しましょう。 まずLINE株式会社です。LINEというSNSを運営していることで有名な会社ですね。LINEではデータアナリストを現在募集しています。LINEの求人要項を見る限り、SQLを使ったデータ抽出・分析の経験、Webアプリ内のユーザーデータや行動ログを分析した経験などが求められるようですね。

また、意外なことに株式会社出前館でもデータアナリストを募集しています。出前館といえば、国内最大のフードデリバリーサービスの運営している会社です。出前館は、データ分析によって事業成長をリードしてくれる方を募集しています。

このようにデータアナリストが活躍する企業は、IT業界だけにとどまりません。データを分析し、 企業の方向性を示唆する仕事はどういった業界でも必要とされているのです。
そのためデータアナリストに必要なスキルを身につけることで、様々な企業を視野に入れて転職活動できるでしょう。

データアナリストにおすすめの言語はPython

データを収集したり加工したりする際は、プログラミング言語を使います。プログラミング言語には数多くの種類があり、データ分析に向いているもの・向いていないものがあります。データ分析に向いている代表的な言語は、Python、R言語です。 ただし、R言語は汎用性に乏しく、導入企業が少ないのが現状です。よって、データアナリストを目指す方には、Pythonをおすすめします。

Pythonは汎用性が高く、データ分析だけでなくAI開発やWeb開発にも使用可能です。また、 Pythonには多くのデータ分析用ライブラリが存在しますね。たとえば、PandasやNumpyなど、 優秀なライブラリが多くあります。

加えて、Pythonは学習コストが低く、習得までの時間が短くて済みます。データアナリストには、 他にも必要とするスキルが多くあるため、Pythonの学習コストが低いのは非常にありがたいと言 えます。
こういった面も踏まえて、データアナリストにおすすめの言語はPythonと言えるでしょう。

Pythonの学び方

最後に、Pythonの学び方についてまとめました。Pythonを学ぶ際は、次の3つを行うのがおすすめです。

1つ1つのPythonの学び方について、詳しく解説します。

Progateを使う

1つ目は、Progateを使うことです。Progateはスライドを通じて、Pythonなどのプログラミング言語の基礎が身につけられるサイトです。月額1,000円程度で利用することができます。

Progateのメリットは、教材の分かりやすさです。イラストが多く使われていたり、初学者が疑問に思う箇所を重点的に解説していたり、よく練られています。また、章末には練習問題も掲載されており、理解度を確かめながら進めていくことが可能です。

質問サイトを活用する

2つ目は、質問サイトを活用することです。teratailやYahoo知恵袋などのサイトに、Pythonを学習していて分からないところを、質問することができます。

プログラミング学習は、疑問点をいかに素早く解決するかがコツです。疑問点を解決しないまま先へ進むと、分からない箇所がどんどん増えてしまい、挫折の原因に繋がります。

質問サイトに自分の実行環境やエラー箇所を書き込めば、有志の方が回答を返してくれます。無料で教えてくれる訳で、活用しない理由はありませんね。

ただし、必ず回答が返ってくるとは限らないので注意です。また、質問サイトはマナーを守って利用することが大切でしょう。

実際にアプリケーションを作る

3つ目は、実際にアプリケーションを作ってみることです。掲示板やお問い合わせフォームなど、簡単なもので良いので自分1人で1から作ってみましょう。 アプリを作るなかで分からないことがあれば、検索して調べていきます。それを繰り返すうちにアプリ開発の実践的なスキルが身についていくでしょう。

簡単なWebアプリを作ることができれば、Pythonの基礎は習得したと言っても良いですね。Pythonの基礎を習得したら、データ分析の勉強に入っていきましょう。

まとめ

本記事では、データアナリストの仕事内容と必要なスキルを解説しました。データアナリストを目指すには何をすべきか、お分かり頂けたかと思います。
データアナリストを目指すなら、Pythonを習得することをおすすめします。Pythonは学習コストも低く、難易度も低めなので、Progateなどのサイトを使ってすぐに習得可能です。