つい先日、データアナリストになりたい文系学部出身の学生さんとお話しする機会がありました。
彼曰く、データ分析者というキャリアに面白味を感じたが、自分は文系だからデータアナリストになることは難しいのでは、という相談をいただきました。
その彼には、結論文系でもデータアナリストになることは可能、という内容をお話ししました。
その話した内容について頭の整理がてら記事にまとめていきたいと思います。
この記事では、
- 文系だけどデータアナリストになれるか知りたい方
- 文系だけどデータアナリストになりたいと考えている方
を対象に、文系からデータアナリストになる方法や、文系でもデータアナリストに向いてる人の特徴などを解説していきたいと思います。
データアナリストとは？
まず初めに、データアナリストの事前情報として以下の2点に触れておきたいと思います。
- 仕事内容
- 将来性
順番に解説していきます。
仕事内容
データアナリストは文字通り、データを分析することが仕事の大部分を占めます。
ですが、単にデータを分析して終わり、ということだと何の付加価値もなければ芸もありません。
データアナリストに大切なのは、データ分析の結果から得られた示唆から考察を行い、ビジネスインパクトを出せるような提案をすることが、本来あるべきデータアナリストの仕事と考えています。
またデータ分析をするためには、必要なデータを集めなければなりません。
データについては、データベースに保管されている場合もあれば、現場担当者がエクセルに手入力しているケースもあります。
必要に応じてデータの意味を知っている方へヒアリングに回ったり、データの正しさを確認しながらデータ分析を進めていきます。
データ分析の仕事はダイナミックであり華やかな側面もありますが、実は地味な作業が多かったりします。
もっと詳細な仕事内容については以下の記事にて詳しく解説していますので、合わせてご覧ください。
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将来性
データアナリストに将来性あり、と私自身考えています。
日常生活において、常日頃データはどこかに蓄積されていることはイメージしやすいかと思います。
例えば、アプリの行動履歴や商品の購買データなどが該当します。
データは今後もどこかにたまり続ける一方で、データをビジネスに活用できる人材がなかなかいないのが現状です。
持ってるデータを分析したいという企業の需要はあるがデータ分析者が世の中に少ない、という需給ギャップが発生していて今後もそのギャップは解消されないだろうと私自身考えています。
この需給ギャップが今後も続くことでデータアナリストは必要とされやすいですし、この需給ギャップのおかげもあって、他職種と比べて年収が高い傾向にもあります。
文系からでもデータアナリストになれる！
見出しにもあるとおり、文系からでもデータアナリストになることは可能、と私は考えています。
私の周りにも文系でデータアナリストとして活躍している方は何人もいます。
文系だからデータアナリストになれないというわけではなく、数字やIT技術にアレルギーを示さない文系であれば誰でもチャンスがあると考えています。
一方、数値やIT技術への関心が低く毛嫌いしている方だと文系理系問わずデータアナリストに向いていないと感じます。
以下の記事では、データアナリストはやめとけと言われている理由を解説していますのでもし興味があればご確認ください。
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参考：データアナリストはやめとけ！おすすめできない11の理由を解説
文系からデータアナリストになれる人の特徴とは？
この章では文系からデータアナリストになれる人の特徴を解説したいと思います。
事実として理系のデータアナリストは多いですが、私個人の意見としてデータアナリストに文系理系は関係ないと考えています。
文系の方でも、以下の特徴に半分以上当てはまるのであればデータアナリストに向いていると考えます。
- (1) 数値を扱う業務が好き
- (2) データを用いて論理的な説明ができる
- (3) 難しいことをわかりやすく伝えられる
- (4) 学習意欲がある
- (5) 好奇心・探究心が旺盛
- (6) ビジネス転用を考えるのが好き
- (7) データを扱うことに慣れている
- (8) 経営や事業に影響を与える人材になりたい
- (9) 客観的な思考ができる
- (10) 細かい違和感に気づける
この特徴に文系理系は関係なく、理系のような振る舞いができるかどうかだと思います。
なぜこのような特徴があればデータアナリストに向いているのか、詳細については以下の記事で詳しく解説していますので合わせてご覧ください。
参考：データアナリストに向いてる人の特徴とは？キャリアパスについても解説
データアナリストに必要なスキルセットは？
前章でデータアナリストに向いてる人の特徴について触れましたが、この章ではデータアナリストに必要なスキルについて解説していきたいと思います。
前述した内容と重複する部分もありますが、データアナリストとして必要なスキルは以下の4つと考えています。
- 数字に強い
- ITスキル
- ビジネススキル
- コミュニケーションスキル
順番に解説していきます。
数字に強い
データアナリストはその名の通りデータを分析することが主な仕事であり、数字をとにかく扱います。
施策の良し悪しや分析結果を報告する場合、定量的に数字を使って物事を伝達させることが多いです。
そのため数字アレルギーのある方には向いていないと考えます。
数字に強いことは最低限のスキルセットだと考えます。
ITスキル
データ抽出する際にはデータベースの理解が必要になってきます。
またデータ分析時は社内の分析ツールを扱うこともあれば、SQLやPythonなどのプログラミング言語を用いて分析することもあります。
分析ツールへの理解もそうですが、時としてプログラミングが必要であること、またデータベースへの理解も求められるためITスキルはそれなりに備わっておく必要があります。
さらに今この瞬間ITスキルは高くとも、IT技術の進歩は激しいので継続的にITスキルのアップデートも必要になってきます。
ITを用いた技術スキルも必要になるので認識しておくと良いと思います。
ビジネススキル
データ分析はあくまで手段であり、目的はデータをビジネスで活用することです。
そのため、分析結果をどうビジネスに転用するのか思考することが求められます。
日頃からデータ活用事例をインプットする必要がありますし、自身の引き出しを増やすためには他社事例を研究し続けないといけません。
ビジネススキルは、インプットだけすればスキルが伸びることはなく、アウトプットとの掛け合わせで育まれるものだと私自身考えています。
今ビジネススキルがなくても問題ないと思いますが、データアナリストには必要なスキルと言えるので意識しておくと良いかと思います。
仮にあなたが文系で経営学部や経済学部出身であれば、ビジネススキルは他人と比べて少し高いということもあり得るので、そこは文系ならではの強みかもしれません。
コミュニケーションスキル
データ分析は分析して終わりというものではなく、その結果や提案を第三者にレポーティングする必要があります。
また分析内容が時によっては複雑性が増し、理解しにくい内容になることも多々あります。
コミュニケーションスキルと言うと意味としてかなり広いですが、分析結果を正しく、そしてわかりやすく伝えるというのは大切なスキルといえます。
また難しいものを誰でもわかるように噛み砕いて説明をする必要がありますし、わかりにくいものは図や表を用いるなど伝え方にも工夫が必要です。
コミュニケーションスキルはデータアナリストに限らず、全ビジネスパーソンにとって大切なスキルであることは改めて認識しておくと良いかと思います。
データアナリストになるための資格とは？
データアナリストになるために資格は不要です。
そして国家資格や国際資格というものも存在しません。名乗ってしまえば誰でもデータアナリストになれます。
データアナリストになるために資格は不要ですが、データアナリストとして持っておいて損はない資格は存在します。
私個人の意見になりますが、以下2つの資格はおすすめだと考えています。
- 統計検定2級（もしくは3級）
- G検定
統計検定3級は、データ分析者として知っておくべき確率や割合の問題、2級ではレベルが上がりますが検定や効果検証、予測などが問題として出題されます。
G検定は、人工知能の理解を深めるもので網羅的にAIについて学習できる検定試験となっています。
どちらも余裕があれば参考にしてみてください。
まとめ
何度も同じことの繰り返しになりますが、文系でもデータアナリストになることは可能です。
文系だからという理由ではなく、理系的な素養があれば誰でもデータアナリストになることは難しくないです。
これからますますデータ活用が活況になっていくと私は考えています。
そういった未来にデータ分析ができる専門家の需要は増してくるはずです。
この記事で、一人でも多くの方がデータアナリストに興味を持っていただければ幸いです。
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