2024年にデータアナリストになるための学習パス
2024年にデータアナリストとなるための学習パスを練る
イントロダクション
2023年は、データ分析と洞察の形成を形作る転機となりました。2024年の有望な地平に足を踏み入れる中で、データ分析は新たな機会と進化する課題をもたらします。このダイナミックな領域を進むためには、専門知識と戦略的なロードマップが必要です。データ探索と解釈の複雑な部分をナビゲートするための青写真を提供するのが、「2024年にデータアナリストとしての能力を磨くための学習パス」です。この包括的なガイドは、野心的なアナリストがこの絶えず進化する分野で成功するための不可欠なスキルと知識を提供します。我々とともに、変革的な旅の階層を解き明かし、将来の年における熟練したデータアナリストへの航海を形作る重要なマイルストーンと洞察を明らかにしていきましょう。
なぜデータアナリストとしてのキャリアをスタートすべきなのか？
近年、データアナリストとなる情報を探している人々の数が急増しています。これは、私たちが今日生成する膨大なデータに起因するものであり、それには理由があります。
あらゆる業界の企業は、データを収集し、評価し、貴重なデータ駆動型の洞察を導き出し、それらの洞察を活用して重要なビジネスの課題に対処できる専門家を求めています。そのため、データアナリストとして働くことを選択する理由はいくつかあります：
- 高い需要：歴史的に、熟練したデータアナリストの不足があり、複雑なデータセットから洞察を抽出し解釈できる専門家の需要が高いです。労働統計局によると、データアナリストの雇用は2021年から2031年までに23%増加する見込みで、全職種の平均よりもはるかに速いペースで成長すると予測されています。
- 競争力のある給与：データアナリストは、専門知識とデータ駆動型意思決定の価値の向上により、競争力のある給与を受けることが多いです。データアナリストの中央値年収は88,240ドルです。
- 多様な業界の機会：データ分析のスキルは業界を超えて転職が可能です。これにより、プロフェッショナルは様々なセクターで仕事を探究し、多様なプロジェクトに取り組むことができます。
- 効果的な洞察：データアナリストであることは、データ内のパターン、トレンド、相関関係を明らかにし、組織が成功に大きな影響を与える意思決定を行うことができるようにします。
- 継続的な成長と学習：データ分析の分野は動的であり、最新のツール、技術、技法について常に最新情報を把握していることが求められます。そのため、継続的な学習の機会が提供されています。
2024年にデータアナリストになるために必要なスキル
データ分析のキャリアをスタートさせる絶好のタイミングです。このエッセーでは、2024年にデータアナリストになるための全プロセスを解説します。以下のスキルを習得する必要があります：
テクニカルスキル
- データによるストーリーテリング：このスキルは、データを魅力的かつ理解しやすくプレゼンテーションすることに関連しています。対象観衆を理解し、情報を構造化し、データ可視化ツールを使用して一貫したストーリーを語ることが含まれます。
- プログラミング：Python、R、SQLなどのプログラミング言語の習熟度は、データの操作、分析、自動化にクリティカルです。データ操作と分析のためのライブラリやフレームワークの知識も有益です。
- 探索的データ分析（EDA）：このスキルは、さまざまな統計や可視化技術を使用してデータセットを探索し理解することです。EDAはデータ内のパターン、外れ値、関係性を特定するのに役立ちます。
- 基礎統計学：平均値、中央値、標準偏差、確率、仮説検定、回帰分析などの基礎統計学の概念の理解は、データを正確に解釈するために不可欠です。
ソフトスキル
- 構造化思考：問題に論理的かつ体系的にアプローチする能力は重要です。構造化思考は、複雑な問題を管理可能な部分に分割して分析し解決するのに役立ちます。
- 分析スキル：これには、批判的思考と情報の分析、トレンドの特定、結論の導出、データに基づく意思決定の能力が含まれます。強力な分析スキルは、複雑な問題の解決やデータから有益な洞察を導く際に役立ちます。
- コミュニケーションスキル：明確なコミュニケーションは、調査結果を提示し、複雑な分析を説明し、チームメンバーとの共同作業において重要です。これにはディスカッションのための口頭コミュニケーションや報告書やドキュメンテーションのための書面コミュニケーションが含まれます。情報を効果的に伝えるためにはプレゼンテーションのスキルも必要です。
出典：Springboard
圧倒されていますか？心配しないでください。私たちはこれらの能力を身に付けるための6ヶ月の計画を立てました。作業を容易にするために、このロードマップを2つのクォーターに分けました。この計画では、週に5日、1日あたり最低4時間の勉強を前提としています。この戦略に従うと、次のことができるはずです：
- 最初の四半期の終わりからエントリーレベルのデータアナリストの役割に応募を開始し、
- 二番目の四半期には本格的なデータアナリストの役割に応募してください。
第1四半期: 基本を整える
第1四半期では、データ分析のインターンシップやエントリーレベルのデータアナリストの仕事に備えることを目指しています！したがって、ここでは、3つの主要なデータ分析スキルを学ぶことに重点を置かなければなりません: Microsoft ExcelとSQLプログラミング、データを使ったストーリーテリング、ChatGPTを使ったEDAです。それでは、学習すべき内容を見てみましょう。
1ヶ月目: Excel+SQLを使ったデータ探索
最初の1ヶ月は、すべてのデータアナリストが知っている必要があるツールに焦点を当ててください: Microsoft ExcelとSQLです。これらのツールは、データ分析の最初のステップであるデータ探索に役立ちます。
Excelでは、以下に焦点を当てるべきです
- ワークシートの作成と書式設定
- 平均、最小値/最大値、カウントなどの基本的な関数
- Vlookup、SumIf、CountIf、SumProduct、Concatenateなどの高度な関数
- ピボットテーブル/条件付き書式設定
- 様々な種類のチャート
- 感度分析の実行
- Ganttチャート/財務諸表の作成
SQLでは、データベースのクエリや関係データベースに格納されたデータの管理と操作などを学びます。練習として、以下のようなSQLプロジェクトを行ってみてください。これにより、SQLの使い方に慣れることができます。
2ヶ月目: データを使ったストーリーテリング
2ヶ月目では、データを使ってストーリーを語る方法を学びます。そのために、以下のデータ可視化ツールのいずれかを学ぶことに焦点を当ててください: Tableau、PowerBI、またはQlik Senseです。その後、これらのツールを使用して、与えられたデータを視覚的に魅力的かつインタラクティブに分析し、プレゼンテーションします。また、以下のトピックに関してインタラクティブなダッシュボードを作成する方法も学ぶべきです。
- コロナワクチンのダッシュボード
- クリケットワールドカップの可視化ダッシュボードなど
3ヶ月目: 探索的データ分析（ChatGPTを使った分析）
その他にも、EDA（探索的データ分析）も学びます。これは、データから隠れたパターンを発見するためのプロセスです。ユニバリエート/バイバリエート分析などの技術が含まれます。
ChatGPTなどのツールの登場により、Code Interpreterを使用することで、EDAなどのタスクをより速く行うことができます。これには、データセットをChatGPTに提供し、欠損値のチェックや欠損値を平均値や中央値でどのように処理するか、与えられたデータセットを表現するために最適な可視化方法を調べるなどの質問をするだけです。
また、Prompt Engineeringを学ぶことで、EDAに関する質問をするスキルを向上させることができます。これにより、ChatGPTなどのLLMから望ましい情報を引き出すための効果的なプロンプトを作成できます。
第1四半期に焦点を当てるべきソフトスキル
冒頭でも言ったように、技術的なスキルと同様に、データアナリストの役割においてもソフトスキルは同じく重要です。したがって、第1四半期全体で、コミュニケーションスキルと分析力を磨く必要があります。コミュニケーションスキルに関しては、ブログの執筆やYouTubeビデオの作成を始めて自分の学びを共有することがおすすめです。これにより、執筆力と口頭表現力が向上します。また、分析力に関しては、様々な論理的思考とデータ解釈の問題を解く必要があります。
第1四半期後にすること
この第1四半期の終わりには、データからの推論の描き方やその周りのストーリー作りについて確固たる理解を持っているでしょう。この段階では、インターンシップや初級データアナリストの求人に応募を始めることもできるでしょう。
今の時点では、履歴書、カバーレター、LinkedInアカウントを作成する必要があります。そして、ChatGPTとPrompt Engineeringの技法を知っているので、それらを数分で行うことができるでしょう。
これに関しては、私たちが作成したビデオシリーズもありますので、参考にしてください。
第2四半期に移りましょう。
関連記事: データ分析のためのトップ10 SQLプロジェクト
第2四半期：必須のデータ分析スキルの学習
第2四半期では、本格的なデータアナリストの役割に備えるために、私たちの焦点は科目知識の強化になります。優れたデータアナリストにとって、数学、統計学、プログラミングなどに対する深い知識は必須です。これらのスキルは、探索的データ分析と基本統計を実行するための堅固な技術基盤を提供します。
4か月目：Pythonと基本統計の学習
4か月目には、PythonやRのような汎用のプログラミング言語を学びます。Pythonはデータアナリストの間で人気があります。これは以下の理由によるものです。
- 学びやすい
- 幅広い応用がある
- Pandas、NumPy、Matplotlib、Seabornなどの多くのライブラリがあり、データ分析が容易になる
次に、基本統計を学びます。統計学では、以下に焦点を当てます。
5か月目：エンドツーエンドのプロジェクト
これは私たちの旅のほぼ最後の月です。この月は、実践について全てです。必要なスキルはすべて学びました。では、次は何でしょうか？次はエンドツーエンドのプロジェクトです。ここで、リアルなデータアナリストのように実際の世界の問題を解決します。
プロジェクトは、学んだことを実践し、スキルを復習し、より優れたデータアナリストになるために必要なプラットフォームを提供します。この月、以下のプロジェクトがあります。さらに、データ分析のインタビューの質問も練習します。この質問について行ったビデオがあります。
6か月目：基本的な機械学習アルゴリズム
最後に、いくつかの基本的な機械学習アルゴリズムの基礎知識も必要です。具体的には、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、k最近傍法などです。
信じるか信じないかは別として、これらの初心者レベルの機械学習アルゴリズムはほとんどのデータの問題に適用できます。
第2四半期に焦点を当てるべきソフトスキル
第2四半期で焦点を当てるべきソフトスキルは「構造化思考」です。ガセスティメーションの練習やさまざまなケーススタディの学習によって、構造化思考を身につけることができます。構造化思考によって、データアナリストの仕事や思考方法を学ぶことができます。
学ぶべきもう一つのスキルはマインドマッピングです。これによって、考えの構造を計画するのに役立ちます。
第2四半期後の就職
みなさん、この四半期内に、業界で本格的なデータアナリストの職に応募を開始することができます。前述のように、LinkedInプロファイル、履歴書、カバーレターを作成する方法をお伝えしました。それらを経験に応じて更新してください。
さあ、次は就職です！データテクノロジー分野での就職についての動画を作成しました。これらは、Generative AIの助けを借りてコールバックを得て面接に合格するのに役立つかもしれません。
結論
2024年に熟練したデータアナリストになることは、複雑でありながらも報酬のある道で、進化する課題の中で機会を約束しています。この包括的なガイドを結ぶに当たり、需要が急激に高まり続ける熟練したデータアナリストへの需要があり、適切な専門知識を持つ人々にとってチャンスに満ちた風景が待っていることが明らかです。変革の旅を進む中で、複雑さや課題に向き合いながらも学びと成長に取り組むことで、前途における満足のいくキャリアへの道が開かれます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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