データ分析のキャリア：究極のガイド[2022]

データがテクノロジーの中核であるため、データ分析は過去数年間で絶大な人気を博し、市場でホットな話題になっています。 毎日何十億ものデータが生成されるため、適切なスキルセットと知識を備えたデータアナリストの需要は今後も増え続けるでしょう。 ハーバードビジネスレビューによると、データサイエンスは21世紀で最もセクシーな仕事です。

アナリティクスでキャリアを積むことは、あらゆるバックグラウンドの人々にとって有望であり、複数の業界にまたがる膨大な数の機会を探索することができます。 IBMとBurningGlassの洞察によると、米国のデータアナリストのポジション数は2020年までに272万人に増加します。データアナリストが誰であるか、彼らが何をしているのか、そしてどのように作成できるのかを理解したい場合は、この記事を読み続けてください。分析における成功したキャリア。

データ分析のキャリア：データアナリストは何をしますか？

データアナリストは、さまざまなソースから大量のデータを収集、処理、分析して、意味のあるパターンと洞察を見つけ、関連する質問を特定し、予測を行い、情報をソリューションに変換して、組織の意思決定プロセスを支援します。 素人の言葉で言えば、データアナリストは生データを意味のある情報に変換し、組織がビジネスを成長させるために消費できるようにします。 彼らは、他の人が理解しやすいように、調査結果の視覚的表現（チャート、グラフ、レポート）を作成します。

日々のデータアナリストの役割は、所属する業界やドメインによって異なる場合があります。一部の組織では、アナリストはダッシュボードの設計、組織全体のさまざまな部門のデータベースとシステムの保守も担当しています。 データアナリストは、主要な利害関係者、経営陣、または社内の他のチームと協力する場合もあります。 これらには、ビジネス目標を決定し、目標を達成するための調査結果を提供するためのIT、財務、およびデータベースインフラストラクチャが含まれます。

データ分析でキャリアを追求する必要があるのはなぜですか？

LinkedIn Workforce Reportによると、データアナリストの需要は2015年から2018年にかけて指数関数的に増加しています。需要に加えて、多様性により、金融、教育、政府部門、ヘルスケア、IT、ネットワーキングなどのほとんどの業界に簡単に適合できます。等

キャリアとしてデータ分析を選択するのに役立ついくつかの理由のリストを次に示します。

1.需要が高い–データが適切に使用されるまで、データは使用されません。 生データと非構造化データを意味のある洞察に変換するために、企業は、大量のデータセットを処理できるソフトウェアを設計するための高度なツールとプログラミング言語に対する優れたコマンドの使用に関する適切な知識を持つ専門家を継続的に採用しています。

2.エントリーレベルでの高給と優れた特典–市場では限られたデータアナリストであるため、データアナリストはエントリーレベルでも業界で非常に高給です。 データ分析が最も高収入の仕事の1つであることは否定できません。

データアナリストの給与は、教育レベル、候補者の経験、彼らが働く業界、場所、スキル、および資格によっても異なります。

3.データアナリストの専門家の不足–前述のように、データアナリストの需要は非常に強いですが、タスクを実行するための適切なスキルセットと知識を持っている専門家は非常に限られています。 これにより、この分野でのキャリアを開始するための非常に多くの機会が開かれます。

4.多様な役割–長年の経験とスキルに基づいて、データアナリストの専門家は常に多様な役割と責任にさらされています。 選択できる役割は多数あります。 あなたがする必要があるのは、あなたの強さ、あなたが得意なこと、そしてあなたが正確に何をしたいのかを特定することです。

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データ分析のキャリア：データアナリストになるにはどのようなスキルが必要ですか？

1.プログラミング言語

何よりもまず、データ分析の専門家になるには、少なくとも1つのプログラミング言語をしっかりと理解している必要があります。 ただし、複数の言語を指揮することで、より用途が広がり、高給を得る可能性が高まります。 データアナリストが使用する言語には、Python、R、Excel、SQLなどがあります。 トレンドはテクノロジーとともに変化し続けますが、ロジックは同じままです。 最新の状態に保つために、アルゴリズムとその背後にある基本事項に焦点を当てた方がよいでしょう。

2.コミュニケーションスキル

データ分析から収集された洞察は、意思決定を支援するために社内のいくつかの部門によって消費されます。 したがって、データアナリストにとって、膨大な数の聴衆にとって理解しやすい方法で調査結果を伝えることが最も重要です。 強力なプレゼンテーションとコミュニケーションスキルが成功への鍵です。

3.データベースの知識

データアナリストであるため、複数のソースからの大量のデータを1か所に格納するデータウェアハウスを設計するバックエンドで作業する必要がある場合があります。 さらに分析を実行するためにさまざまなテーブルから情報を取得するためにデータベースをクエリするには、データベースとデータベースクエリ言語に関する強力な知識が必要です。

4.データのクリーニングと解釈

非構造化データをクリーンアップして抽出するためのデータマイニングと高度な統計手法に関する深い知識を持っている必要があります。

5.分析的思考と問題解決アプローチ

箱から出して考えること、創造的な心を保つこと、そして問題解決のアプローチを持つことは、優れたアナリストの重要な属性です。 これは、関連性のある興味深い調査の質問をし、会社の主要な利害関係者の間で優れたレポを構築するのに役立ちます。

データアナリストが実行するタスクは何ですか？

これで、データアナリストが誰で、何をしているのかを正しく理解できるようになります。 彼らが日常的に果たす中核的な責任について詳しく見ていきましょう。

1.データの収集と処理

データアナリストは、複数のソースからデータを収集し、データをクリーンアップしてから、適切な状態にします。 収集されたデータは、予測と洞察を予測するための傾向とパターンを特定するために使用されます。 彼らはこのタスクを実行するためにさまざまなツールを利用します。

2.傾向とパターンを特定する

データアナリストは、組織の成功に大きな役割を果たす意思決定を支援します。 生データと非構造化データを意味のある情報に変換して、将来の予測を予測し、前の四半期で何がうまくいかなかったかを特定し、売上を増やすためにどのような新しい目標を追加する必要があるかを特定します。 彼らは、ビジネスに有益な推奨事項を提供するために、分析的、創造的、および問題解決の考え方を持っている必要があります。

3.調査結果を記録するためのレポートの準備

データアナリストが見つけた洞察は、適切なコンテキストで聴衆に伝えられるまでは役に立ちません。 したがって、データアナリストの最も重要な責任は、フローチャート、グラフ、棒グラフ、円グラフ、図表、表などを使用してレポートを作成し、人々が調査結果を簡単に利用できるようにすることです。 データアナリストは常に自分の聴衆を特定して、各意思決定者が理解できるレポートを作成します。

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データ分析のキャリアをどのように開始する必要がありますか？

1.適切な役割を選択します

上記のように、データサイエンスの分野は非常に多様であり、終わりのない機会があります。 現在のテクノロジーのトレンド、データアナリストがビジネス上の意思決定をどのように推進するか、需要のあるツール、データサイエンスがどのように未来を形作り、自分が何をしているかを把握し、組織とともに進化する方法を深く理解している必要があります。

主要な利害関係者と連絡を取り合うことで、トップマネジメントはあなたが同じことを達成するのを助けます。 データアナリストのさまざまな役割を理解するために、適切な質問をすることを躊躇しないでください。 これは、スキルセットと要件に最適な役割を決定するのに役立ちます。

2.サイエンスディプロマまたは認定コースに参加する

実行する必要のある役割を理解し、この分野の専門家から適切なガイダンスとメンターシップを取得します。 実行する必要のある役割について、スキルと知識を最新の状態に保つ必要があります。 さらに一歩進んで、PGの卒業証書または認定コースに進み、職務をより適切に遂行し、知識を強化してください。

3.コーディングを学ぶ：プログラミング言語を選択します。

データ分析の専門家になるには、プログラミング言語を習得する必要があります。 PythonとRは最も人気のある言語です。 使い慣れた言語を選択し、それを上手に使いこなせるようになるまで学びます。

4.データアナリストコミュニティとフォーラムに参加する

これは最も重要なステップの1つですが、見過ごされがちです。 データサイエンスフォーラムやコミュニティグループに参加するか、技術的なディスカッションに積極的に参加して、何が起こっているのか、データ分析がビジネス目標をどのように形作っているのかなどを知る必要があります。

5.コミュニケーションスキルを向上させる

あなたが膨大な知識を持っているが、それを他の人に伝える考えがない場合はどうでしょうか。 ビデオを見たり、コースを受講して、プレゼンテーションとコミュニケーションのスキルを高めます。 組織の主要な利害関係者に調査結果を便利かつ直感的に提示するためのさまざまなツールを学びます。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを学び、キャリアを早急に進めましょう。

6.実用的なアプリケーションに焦点を当てる

理論を読むだけでなく、知識を試してみてください。 より短時間で作業を実行し、より少ないコーディングで複数のソースからのデータを照合できるアプリケーションの開発を開始します。 いくつかのフリーランスプロジェクトを利用して、さまざまなデータセットで作業することもできます。

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結論

データアナリストは最も高収入の仕事の1つであり、世界中で大きな需要があります。 需要が着実に増加しているところでは、需要を満たすのに十分なリソースがありません。 この不足は世界中で見られます。 データはビジネスの成功に不可欠な役割を果たしているため、企業はこのデータを解釈して有効に活用できる専門家を雇う必要があります。

この衝動は、アナリストの役割の変化につながりました。 日を追うごとに、データアナリストの役割はますます複雑になっています。 したがって、アナリストは、タスクを正しく実行するために、新しいツール、方法、およびテクノロジーの学習に継続的に取り組む必要があります。 機械学習、プログラミング言語、高度なツール知識を備えた優れたアナリストは、ビッグデータの海を支配し、ビジネスにとって重要な資産になる可能性があります。

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