データアナリストは良いキャリアですか？
Is being a data analyst a good career?
労働統計局（BLS）によると、データアナリストを含む研究アナリストの雇用は、2021年から2031年までに23％増加すると予想されています。データ分析のキャリアが著しく成長することは、有望な候補者にとっても重要な展望を示しています。それは一般に提供されるサービスや製品に深い影響を与えます。データアナリストとして、コンピュータサイエンス、統計学、数学の技術的な知識と問題解決能力および分析能力を持つ必要があります。この分野は、最先端のテクノロジーを使用する機会が豊富であり、個人的および職業的な成長のための機会を提供します。しかし、この興味深いキャリアパスには、どのような期待が置かれているのでしょうか。企業にデータ分析サービスを提供する理想的な候補者に課せられる期待について探ってみましょう。
データアナリストとは何ですか？
データ分析とは、ビジネスの利益に活用するために、データから情報を得ることまたは分析することを指します。この仕事の役割と責任には、以下が含まれます。
- 分析のためのデータ収集。これには、さまざまな方法を通じてさまざまなタイプのデータを発見または収集することが含まれます。例としては、調査、投票、アンケート、およびウェブサイトの訪問者特性の追跡が挙げられます。必要に応じて、データセットを購入することもできます。
- プログラミング言語を使用して、前のステップで生成されたデータ、つまり生データをクリーニングすることが必要です。名前は、処理が必要な外れ値、エラー、重複などの不要な情報の存在を示しています。クリーニングプロセスは、データの品質を向上させて利用可能にすることを目的としています。
- データは、今後モデル化する必要があります。これには、データに構造と表現を与えて整理することが含まれます。また、データの分類およびその他の関連プロセスを行うことも必要です。
- したがって、形成されたデータは複数の目的に役立ちます。使用法は問題文によって異なり、解釈方法も問題文によって異なります。データの解釈は主に、データ内のトレンドやパターンを見つけることに関係しています。
- データのプレゼンテーションも同様に重要なタスクであり、情報が意図した通りに閲覧者や関係者に届くようにすることが最も重要な要件です。これには、プレゼンテーションおよびコミュニケーションスキルが必要です。データアナリストは、グラフやチャートを使用し、報告書の作成や情報のプレゼンテーションを行うことがあります。
データアナリストになる理由
データアナリストになるためには、複数の理由があります。以下は、最も重要な5つの理由です。
- 高い需要: データの生成が増加したことにより、未処理のデータが大量に存在しています。それには、企業が活用できる多くの秘密が含まれます。このタスクを実行できる個人の要件は急速に増加しており、標準的な要件は年間3000ポジションです。
- ダイナミックなフィールド: データアナリストの仕事は、課題に対処し、問題を解決することに喜びを感じる場合、多くのものを提供します。毎日興味深く、新しい課題があり、分析思考とブレストストーミングが必要な場所です。また、旅の中で多くを学ぶこともでき、自己改善に貢献します。
- 高い報酬: データアナリストのポジションの報酬は高く、キャリアを追求する価値があります。給与の増加は、業界によって異なり、一部の分野ではボーナスを含む高い収入が約束されています。
- 普遍性: データアナリストの要件は、特定の分野に限定されるものではありません。すべての業界が多くのデータを生成し、情報に基づく論理的な意思決定が必要です。したがって、背景や興味に関係なく、すべての専門分野に開かれています。
- キャリアの選択をリード: 熟練したデータアナリストは、ポジションと会社に価値をもたらすことができます。成長、昇進、追加の福利厚生の可能性はどこでも開かれています。グループをリードしたり、教えたり、競争したり、ワークフォースの文化を形成することができるように、キャリアの選択をリードすることができます。
需要と将来の仕事のトレンド
現在、データアナリストの需要は高く、良い報酬が期待できます。現在のデータ生成の速度に基づいて、将来的には需要がさらに高まると予想されています。新しいテクノロジーの生成とデータ収集の容易化により、将来的には才能に新しい機会が提供されるでしょう。将来のデータアナリストの予想される新しいジョブロールには、以下が含まれます。
- AIの機能性と適合性を説明する。新しく開発された機能の品質分析。
- ビジネスオペレーションとデータ処理のリアルタイム分析の組み合わせに取り組む。これにより、戦略に基づいた計画に向けて導かれます。
- 生成されたデータ解釈レポートは、自己説明的で理解しやすい必要があります。データの可視化が重要であり、この分野はキャリアの展望が良好です。
- MLアルゴリズムとNLPアルゴリズムを使用して、複雑なデータセットを処理できるようになる、拡張された分析の導入が期待されています。これは、魅力的で普遍的にアクセス可能なものになります。
- 現在不可能なことの可能性を確保するために、機械学習とインターネット・オブ・シングスの開発も期待されています。
データアナリスト分野の専門分野
データアナリストのポジションには、特定の分野で働く機会があります。期待される異なる専門分野は以下の通りです：
リスクアナリスト
金融機関や保険会社などの金銭に関する企業で働くことを含みます。彼らの仕事は主にデータに基づく予測に集中しています。リスクアナリストは、要件に応じて経済状況、財務文書などを調べなければなりません。
予算アナリスト
一般的に、下降傾向や上昇傾向を分析するために事業や産業で見つかります。このセクターの典型的な例には、民間企業、教育機関、政府機関が含まれます。ここでの作業も財務状況や文書に依存します。
オペレーションアナリスト
これらのジョブプロファイルは、ビジネスの問題の解決に関心があります。ここでの特定の焦点は、プロジェクト、製造、または企業内の他のオペレーション問題などを含むオペレーションにあります。
リサーチアナリスト
彼らは利用可能なデータを研究し、深い洞察を得ることに関心があります。リサーチアナリストは市場情報に関わり、投資、販売、将来の戦略の設計に必要な情報を抽出する必要があります。ここでは、財務、投資、そしてエクイティの専門知識が重視されます。
マーケティングアナリスト
市場状況に焦点を当てた唯一の専門家で、顧客の動向、要件、ニーズに重点を置いています。これには、製品やサービス、ターゲットオーディエンス、会社のオファリングの理想的な価格が含まれます。
ビジネスインテリジェンスアナリスト
ビジネスインテリジェンスアナリストは、複雑なデータセットを分析してビジネス改善のための洞察を提供し、データに基づく推奨事項を行います。彼らはダッシュボード、レポート、データモデルを開発・維持し、正確でタイムリーな情報を確保します。彼らの役割は、データを行動可能な洞察に変換して、戦略的な意思決定を支援し、ビジネスの成功を促進することです。
ヘルスケアアナリスト
この分野は、病院や製薬会社などのヘルスケアシステムを対象としています。ここでの作業は、公衆衛生、臨床情報、製薬、請求書、費用、患者行動、および満足度に広く焦点を当てています。究極の目的は、プロセスを改善することです。
データアナリストになるために必要な8つのスキル
データアナリストの役割を探している候補者は、技術的および専門的なスキルを持っている必要があります。
技術的スキル
1. Microsoftなどのデータベースツールの知識
Microsoft Excelは、ピボットテーブルを通じてデータを要約し簡素化し、魅力的な表現方法、コマンド、アドインまたは追加機能を提供し、データを扱うための補助をします。SQLは、リレーショナルデータベース内のデータを管理し、解釈、読み取り、操作するために必要です。
2. RやPythonなどのプログラミング言語を使える能力
プログラミング言語の知識は、統計分析、機械学習、Web開発、データ操作、Webアプリケーションとの統合に必要です。これにより、複雑な数学的問題やデータ処理を簡素化できます。
3. 解釈されたデータを提示するための良好なプレゼンテーションスキル
これには、Jupyter NotebookやTableauなどのソフトウェアの使用が含まれます。これらは、インタラクティブで動的な可視化を提供し、ダッシュボードやレポートを作成するのに役立ちます。データ探索、分析、反復的な開発を支援し、コードセルの独立実行やデバッグを行うことができます。
4. 統計学と数学の情報と適用能力
統計学は、変動性、相関、中心傾向、パターンの特定を通じてデータを要約し記述するために役立ちます。数学は、線形回帰、確率、および多数の重要な理論の概念を提供することにより、アルゴリズム開発とデータモデリングに貢献します。
専門スキル
6. 問題を解決する情熱と課題を克服する能力
幅広い種類の多量のデータに対処することは、課題を提供します。要件や問題は解決策がなく、需要に応じて変化します。分析的思考と問題解決のマインドセットにより、既存の回答を探すことなくこれらを克服することができます。それはあなたが解決策を作成するのに役立ちます。
7. 明確で正確なコミュニケーション能力
データ可視化はデータ分析において重要です。しかし、チームメンバーや上司、マネジメント、その他関係者に対して効果的に伝える必要があります。明確に説明できない場合、あなたの努力は無駄になり、あなたの仕事の価値を下げることになります。
8. インダストリーのコア知識
データ分析は様々な産業に適用されます。特定の産業、例えば医療では医療用語に出会うことになります。これらに慣れ親しむことで、作業をスムーズにし、結果と仕事の効率を高めることができます。
データアナリストが使用するツール
データアナリストはオンラインで作業する必要があります。さまざまな責任があるため、様々なツールとそれらに熟練する必要があります。重要なものは以下の通りです。
SAS
統計モデリングに使用される統計解析ソフトウェアであり、包括的な手順、機能、およびデータプログラミング技術によってデータ処理と操作を可能にします。SASは、記述統計、推測統計、回帰分析、時系列分析、生存分析を可能にし、分析手順に役立ちます。カスタマイズオプションを備えた情報チャート、プロット、グラフを通じて視覚化とデータマイニングにも貢献します。データアナリストは、大規模なデータシートを効率的にサブセット化、ソート、およびデータのマージに使用するため、また、大規模なデータシートを扱うためにSASを使用します。
Microsoft Excel
データの整理と操作をカテゴリ化し、多数の機能を備えたスプレッドシートソフトウェアです。ToolPalによる統計分析が可能で、平均、標準偏差、モード、パーセンタイルなどの基本的な統計分析に役立つ簡単な関数も使用できます。多数のデータ表現方法も提供されています。ExcelはシナリオモデリングのためのWhat-If分析を提供します。このカテゴリに含まれるツールには、シナリオマネージャー、ゴールシーク、および感度分析を含むデータテーブルがあります。
SQL
リレーショナルデータベースを扱う際にデータアナリストが主に使用するソフトウェアです。データの集計、複数のテーブルの結合、計算のためにデータを取得、操作、フィルタリングする必要があります。SQLは、データの異なるデータ型への変換や新しい派生カラムの作成を可能にします。Excelに似た基本的な機能も提供されています。ここでの特徴的な機能の1つは、WHAT句で、特定の範囲や値の含有または除外、論理条件に基づいてデータを検索することができます。さらに、データアナリストは、インデックスの定義、データベース構造の変更、セキュリティと権限管理、およびクエリのパフォーマンス最適化にSQLを使用します。
Jupyter Notebooks
データアナリストにとって非常に有用で効率的なWebベースのアプリケーションであり、ライブコードと文章テキストを含むドキュメントの作成と共有に役立ちます。Jupyter Notebookは、さまざまなプログラミング言語でコードを記述および実行することができるインタラクティブな環境を提供します。Pythonでの統計解析や機械学習に有用なNumPy、pandas、scikit-learnなどの重要な解析ライブラリが統合されています。Seaborn、Matolotlib、Plotlyなどの可視化ベースのライブラリもあります。再現性、柔軟な学習環境、APIやクラウドプラットフォームなどの統合サービスの特徴的な機能を備えています。
Google Sheets
リアルタイムの編集と共有オプションが提供されるため、人々は一般的にWebベースのスプレッドシートとしてGoogle Sheetsを選択します。複数のユーザーがいつでも作業や結果の監視を行うことができるため、列の整理、ソート、フィルタリングなどのすべての操作が可能です。コメントを通じたコミュニケーションや、CSVやExcelなどのさまざまな形式でファイルを共有する能力に加え、データのインポートも可能です。基本的な機能に加えて、データアナリストはGoogle Analyticsなどのプラットフォームとのアドオンや統合を通じてGoogle Sheetsを利用することができます。
RまたはPython
プログラミング言語のRとPythonは、それぞれ異なる目的に使用されます。Rは統計計算と分析に役立ち、Pythonは一般的なプログラミングに広く使用されています。Pythonは、外部ソースとその豊富なライブラリ、リソース、およびデータ分析に特化したツールを統合するために優れています。xgboost、caret、scikit-learn、TensorFlowなどのパッケージを通じて、機械学習やデータアナリストの両方がRとPythonを使用します。データアナリストは、データ操作、視覚化、分析、変換にRとPythonを使用します。
Tableau
データの可視化とビジネスインテリジェンスのために人々が主に使用するツールで、データの解析、可視化、魅力的な共有が可能です。Tableauは、コーディングを使用せずにインタラクティブな可視化を作成するためのドラッグアンドドロップインタフェースを提供します。スプレッドシートやデータベースなどの外部ソースに接続し、データの探索や分析機能を提供します。これには、データのスライスとダイス、フィルタリング、傾向やパターンを見つけるための掘り下げなどが含まれます。アクセス制御と権限管理を許可するデータガバナンスとセキュリティ機能により、プライバシー規制にも適合するため、最も求められるオプションの1つでもあります。
Microsoft Power BI
Microsoft Power BIは、生データの処理を支援するビジネスインテリジェンスツールです。様々な機能を提供しており、データ探索や分析が可能です。高度な分析オプションである「A zure Machine Learning」や「Cognitive Services」により、感情分析や機械学習モデルの組み込みなど、データ分析者の支援を行います。自然言語処理、インタラクティブダッシュボードの作成、カスタムビジュアルのサポートも行います。また、モバイルフレンドリーなアクセスが可能で、レスポンシブデザインにより、様々なデバイスや画面サイズに対応し、常に移動中でも作業を続けることができます。行レベルのセキュリティや役割ベースのアクセス制御もサポートしています。
今日からデータアナリストとしてのキャリアをスタートしましょう！
キャリアは一日で作られるものではありません。どの分野でも、足をしっかりと固めるためには、規律と一貫性が必要です。キャリアに進む目的が、一貫性を保ち、努力を続ける鍵となります。どのような人生の段階においても、知識を得ることは簡単です。バックグラウンドに関係なく、正しいキャリアパスを選択して、データアナリストになる目標を達成することができます。あなたがデータアナリストを良い仕事だと考えるかどうかの答えは、この仕事に対する情熱とキャリアを築く意欲によって異なります。もしこの仕事の異なる側面に興味を持っているならば、データアナリストが良い仕事であるかどうか自問自答する必要はありません。「Analytics Vidhya」が提供する「Certified AI & ML Blackbelt Plus Program」で学び、データ分析が良いキャリアであるかどうかを知ることができます。
よくある質問
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