全取材あり! | エンジニアになれるプログラミングスクールおすすめ5社まとめ

こんにちは、DAINOTE編集部のDAIです。

昨今、ビッグデータの活用に注目が集まっています。

その流れの中で、データの分析・調査に関する高度な知識を持つ人材が強く求められるようになっています。

今回は「データアナリスト」を軸に、仕事内容・年収・転職方法を解説していきたいと思います。

データアナリストとは?

「データアナリスト」とは、一言でいうとデータの分析や調査を行い、問題解決・サービス改善を担う専門家のことを指します。

とはいえ、何をしていればデータアナリストと言えるかというと、明確な定義はありません。

「統計学」や「データベース」の知識とそれらを活用する力が求められるようですが、一概に”これ”と断定できるものではなく、

企業によって様々な求人があります。

データアナリストの年収は?

データアナリストの年収は、いくらでしょうか。

ある調査によると、データアナリストの年収は400万円から1000万円と下限も高く、幅もかなり広いようです。

しかし、「データアナリスト」と言っても、

  • どのポジションで働くのか
  • どの会社で働くのか

によって大きく年収が変化します。
後ほど実際に求人を見ていきたいと思います。

参考:https://mid-works.com/columns/freelance-career/engineers/1074203

    データアナリストの分類

    求人サイトにて、「データアナリスト」と呼ばれる職業について調べてみたところ、

    大きく分けて3種類に分かれているように感じました。

    1. データエンジニアリングに強いエンジニア型データアナリスト
    2. データサイエンスに強い統計分析型データアナリスト
    3. ビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリスト

    ということで、エンジニア型データアナリスト統計分析型データアナリスト、Webディレクター型データアナリストの求人についてみていきたいと思います。

    みていく求人は、

    です。

    ①データエンジニアリングに強いエンジニア型データアナリスト

    いわゆる馴染みのあるデータサイエンティスト像としては、こちらになるかと思います。

    AI案件、データサイエンス案件に特化したビッグデータナビさんの案件から。

    【Python案件に特化】AIプロジェクトが豊富なエージェント

    公式:https://bigdata-navi.com/

    • 案件:【R,Python,機械学習,多変量解析】人事系企業向けビッグデータ解析
    • 業務内容:退会予測アルゴリズム構築 扱うデータ量は現在はPOC中につき、数千万件レベル 本格的な分析では、数億~数十億件レベルになる可能性
    • 求められるスキル:・R、Python、多変量解析、機械学習経験
    • 年収: ¥9,600,000〜(月収:¥800,000〜 )

    特徴としては、エンジニアリングのスキルがあるのを前提に、データサイエンス周りの知見があるひとが対象のようです。

    ②データサイエンスに強い統計分析型データアナリスト

    さて、次は統計分析型のデータアナリスト職です。

    続いて、レバテックキャリアさんの案件です。

    公式:https://career.levtech.jp

    • 案件:クライアントが持つ膨大なデータの分析
    • 業務内容:クライアントとの課題に関するヒアリング/データの抽出、加工、集計、分析
    • 求められるスキル:何らかの開発やプログラミング(言語不問)/医療分野やマーケティング分野、Webサイト運営におけるデータ分析/市場調査、社会調査
    • 年収:~800万円

    こちらは、先ほどよりもエンジニア力を求められませんが、何かしらのプログラミング実装経験がある必要があります。(おそらくPython , Rなど)

    年収も比較的高めですが、エンジニアリング力・マーケティング力が必要となります。

    ③ビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリスト

    さて、最後にビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリストです。

    ちなみに僕はこのWebディレクター型のデータアナリストに近いです。

    DODAの求人からご紹介します。自社運営サービスのマーケター的データアナリストの求人です。

    日本最大級”のエージェントサービス

    公式:https://doda.jp/

    • 案件:自社サービスの分析、効果検証、プロダクト改善などの業務全般
    • 業務内容:各種施策の効果検証 /データ分析に基づいた、プロダクト改善点の抽出・提案 /データの可視化/レポーティング
    • 求められるスキル:GAを用いたサイト分析/サイト改善業務の経験/SQLによるデータ分析業務の経験/BIやCRM、DMPの導入、設計、運用経験/WEB広告の運用経験
    • 年収:360万円~700万円

    Webディレクター型のデータアナリストの場合、年収相場は他のジャンルのデータアナリストと比べると落ちますが、マーケティングよりのバックグラウンドが必要になります。

    データアナリストの転職方法

    さて、

    1. データエンジニアリングに強いエンジニア型データアナリスト
    2. データサイエンスに強い統計分析型データアナリスト
    3. ビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリスト

    をみてきましたが、まとめると以下のようになります。

    エンジニア型データアナリスト

    • 求められるスキル:実務でのプログラミング経験、分析基盤の実装力+統計学、機械学習系の力
    • 年収相場:~ 1000万円代
    • 転職方法:エンジニアとしての実務経験をつけ、独学で統計学、機械学習系の知識を学びつつ、転職。

    すでにエンジニア経験がある人が、統計学や機械学習を学びつつ、横展開して転職するようなイメージです。

    基本的にプログラミングスキルがあるのであれば、あとはAI系の技術を学ぶのがいいと思います。

    独学でもいいとは思いますが、個人的には法人研修でも利用されているAidemyの研修を個人で利用するのが良いと思います。

    ≫【体験談】Aidemyの口コミ・評判は?受講し転職した卒業生に直撃インタビューしてみた【PR】

    データサイエンスに強い統計分析型データアナリスト

    • 求められるスキル:実務でのプログラミング経験、マーケティング等の知識
    • 年収相場:~ 1000万円代
    • 転職方法:マーケティング等のデータ分析職から、Python、Rなどの統計プログラミング言語を学びつつ転職

    こちらもある程度統計プログラミング言語がかけて、マーケティングや顧客折衝能力がある必要があるので、マーケターがAIプログラミングを学んで転職するルートが良いとおもいます。こちらもAidemyがオススメなので、ぜひみてみてください。

    ≫【体験談】Aidemyの口コミ・評判は?受講し転職した卒業生に直撃インタビューしてみた【PR】

    ビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリスト

    • 求められるスキル:Google Analytics / Tableau / グロースハックの知見 / ABテスト / 広告運用の知識
    • 年収相場:~ 700万円代
    • 転職方法:広告運用職から、Web系プログラミングや、マーケティング全般の知識を身につけて転職

    さて、こちらはデータアナリストというよりもWebディレクション、マーケティングよりの知見が必要になります。一度マーケターとして就職してから、Webディレクター型のデータサイエンティストに転職するのが良いかと思います。

    未経験からデータアナリストになるには?

    さて、紹介したデータアナリストでは、いずれも完全未経験からデータアナリストになることは難しいです。

    では、もし未経験からデータアナリストになりたい場合はどうすればいいでしょうか?

    個人的にオススメなのは、ビジネスに強いWebディレクター型のデータアナリスト職に、未経験マーケター職から転職してなる方法です。

    具体的には、まずは広告運用系のスキルでがっつりと専門性を身につけ、そこからより広いWebディレクター型のデータアナリストに就職するのがいいのではないかと思います。

    広告運用系のスキルは、非常に需要が大きく、場所を選ばないスキルなので、在宅での仕事もしやすいです。一方で、コモディティ化しやすいスキルなので、広告運用だけではあまり年収アップは期待できません。

    ですので、広告運用系のスキルを身につけつつ、Webサービス全体の成長を担当できるようなWebディレクター型データアナリストに転職するのが個人的にはオススメです。

    以下記事に詳しくまとめておいたので、ぜひ読んでみてください。

    ≫マーケターに転職するなら?未経験からでもできる仕事の選び方をまとめてみた

    未経験からデータエンジニアリングに強いエンジニア型データアナリストになれるのか?

    とはいえ、年収が高いので、データエンジニアリングに強いエンジニア型データアナリストになりたい方もいらっしゃるでしょう。

    結論から言うと、相当難しいです。基本的にこの手の職種になる人は、東大、京大、地方国立大の情報化、情報系の専門学校を卒業していたり、大学生時代に機械学習系のベンチャーでインターンしていた人がほとんどです。

    他のプログラミングスクールが、「未経験からAIエンジニアになれる!」と煽っていても、ちゃんとした事例がなければやめておきましょう。まずはちゃんとサーバーサイドエンジニアとして、エンジニアのキャリアを積んでからの方が良いかと思います。

    未経験からいきなりパイロットになりたい!と言っているのとほぼ同じなので、相当難易度が高いかと思います。一応以下の記事にまとめておいたのでみてみてください。

    ≫ 未経験からAIエンジニアになる方法を実例を交えて紹介する

    記事内で紹介したサービス