最終更新日:2020/07/09
DAI
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。

    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。

    ビッグデータナビ
    【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。(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。

    DODA
    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。

    ①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】

    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

    • 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

    未経験からマーケターになれる転職エージェント

    未経験から、Webマーケティング職に就きやすい転職エージェントは、以下の通りです。

    IT系の求人数No1 リクルートエージェント

     

    公式:https://www.r-agent.com/

    リクルートエージェントは、求職者の8割が利用している、大手総合型転職エージェントです。

    IT企業の取り扱いも多く、はじめて転職エージェントに登録するならリクルートエージェントがおすすめです。

    リクルートエージェントに登録するメリットはなんといってもIT系の求人数が多いのがポイントです。

    求人数 200,000件
    エンジニア 25959件
    マーケティング 5035件
    セールス 5337件
    デザイナー 256件
    ライター 101件
    Webディレクター 316件

    IT系の求人数(2020年7月現在、各職種の該当検索数)

    非公開案件も登録すると多くあるため、自分にあった企業を紹介してもらいやすいです。また、電話による面談なども可能になっています。

    デメリットとしては、アドバイザーの質にばらつきがある点です。特に入社したばかりの新卒がアドバイアーにつくこともあります。

    登録するとより詳細な求人が見れるので、

    • エンジニアでどんな求人があるのかを見て、何が求められているのかを把握する
    • 実際にエージェントに相談しつつ、現状のレベルで未経験から転職できるか相談する
    • 就活対策をしてもらう

    といった対策を取ることがよいでしょう。

    公式:
    https://www.r-agent.com/

    リクルートエージェントに登録する(無料)

    2020年3月追記:補足情報
    リクルートエージェントに登録すると、非公開求人をみれたり、転職エージェントとのカウンセリングを組むことができます。
    簡単に登録できるので、ぜひこの機会に登録して、求人をみてみてください。

    IT系の転職に強い ワークポート

    ワークポート
    職種・エリアに特化した総合転職エージェント

    【公式サイト】https://www.workport.co.jp/

    第二新卒・IT系の未経験職種に特化した転職エージェントです。IT・Web業界の求人に強いです。

    メリットとしては、とにかくIT・Web業界の求人に強いので、未経験からIT業界を検討している人にはおすすめです。

    一方で、デメリットとしては、IT業界以外の求人が少ないので、エンジニアなどのIT職種以外を検討する場合はあまりおすすめできません。また、とにかく求人数を渡してくるので、一人一人に対するスキルの棚卸しはなどは弱いです。

    なので、「キャリアの棚卸しはリクルートで、求人はワークポートで」といったように、複数のエージェントを使い分けながら情報収集していくことがおすすめです。

    2020年3月追記:補足情報
    リクルートエージェントと同様に、ワークポートに登録すると、非公開求人をみれたり、転職エージェントとのカウンセリングを組むことができます。簡単に登録できるので、ぜひこの機会に登録して、リクルートの求人と比較しつつエンジニアの求人をみてみてください。

    ワークポートに1分で無料登録

    最後に

    ということで、データアナリストの年収と、転職市場について解説しました。

    より詳しい転職市場について聞きたい方は、紹介したリクルートエージェントや、ワークポートのような媒体のキャリアコンサルタントに聞いてみるとよいでしょう。

    リクルートエージェント公式:
    https://r-agent.com

    ワークポート公式:
    https://workport.co.jp

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