こんにちは！目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人（あいと） です。今回はデータアナリストになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
データアナリストとは？将来性ある？
データアナリストとは？
データアナリストは、膨大なデータを収集し、分析を行い、その結果をもとにビジネスの改善策を提案する職業です。 例えば、楽天市場などのオンラインショッピングサイトで、どの商品の人気が高いのか、どのようなユーザーが購買しているのかを分析して、売上を向上させるための戦略を考えます。
これらのサービスが効率的に運営され、ユーザーに最適な提案ができるのも、データアナリストのおかげです。彼らは、企業の重要な意思決定をデータに基づいてサポートする役割を担っています。
データアナリストの仕事内容
- データの収集と整理
(例：アンケート結果や購入履歴、アクセスログなどのデータを取得し、分析しやすい形にまとめる) - データ分析
(例：商品の販売トレンドを分析し、どの季節にどの商品がよく売れるかを明らかにする) - レポーティング
(例：分析結果をまとめ、チームや経営陣に分かりやすく伝えるためにレポートやプレゼンテーションを作成) - 市場調査と予測
(例：新製品を発売する際に、どのターゲット層を狙うべきか、市場の動向を予測する) - 業務改善提案
(例：データに基づいた効率的な営業戦略を提案し、企業の売上向上につなげる)
データアナリストは、データを読み解き、企業の未来をよりよいものにするための指針を示す重要な役割を果たしています。ビジネスメンバーとしても、彼らの分析は非常に役立つものであり、この職業のニーズはますます増えていくでしょう。
データアナリストの年収と将来性
データアナリストの平均年収は約696万円とされています。 (dataaanalytics.com)これは、日本の平均給与である約400万円と比較すると、約300万円も高い水準です。
データアナリストの需要は年々高まっています。企業がデータを活用してビジネスを拡大する中で、データアナリストの役割は不可欠となっており、その結果として年収も比較的高い傾向にあります。 (conema.link)
将来的にも、データアナリストの需要は増加が予想されます。データを活用した意思決定が重要視される現代において、データアナリストの役割はますます重要となるでしょう。
つまり、データアナリストは高年収であり、将来性も高い職種と言えます。
どうやったらデータアナリストになれる？勉強から就職・転職までの2ステップ
学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、データアナリストになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
データアナリストに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ（学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど）を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
データアナリストとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合：転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合：フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。
初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
##データアナリストになるために必要なスキルと学習ステップ ここまで読んでいるということは、あなたはデータアナリストという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、データアナリストに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: 統計学の基礎概念を理解し、データ分析に必要な統計手法を学ぶ
- STEP2: ExcelやGoogle Sheetsを使ってデータの整理と基本的な分析を行う方法を学ぶ
- STEP3: SQLを学び、データベースから情報を抽出し、クエリを作成する能力を身につける
- STEP4: PythonやRを使ったデータ処理と分析手法を学び、データの可視化技術を習得
- STEP5: ビジネスインテリジェンスツール（例：Tableau、Power BI）の使用方法を学び、視覚的なレポートを作成するスキルを習得
【Tips】効率的に学ぶ方法：動画教材・本・スクールの使い分け
近年はChatGPTや動画教材（Udemyなど）が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか？
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく（5時間以上の講座も多い）、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。また、Udemyでは講師に質問も可能なため、独学でもつまづきづらくなっています。
書籍は補助教材として使うと良いでしょう。書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習したり、全体像を掴み直したい時に重宝します。特に多くの分野には、いわゆる「定番本」があります。これは読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢には、スクールがあります。スクールは高額になりますが、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学び、独学だと続かない、本腰を入れて学びたい場合はスクールがおすすめです。一方で、スクールは動画教材や書籍と違い、受講者のレビューが見えづらい側面もあります。気になったスクールがあったら、それについてSNSで情報収集したり、無料体験などに行って雰囲気を掴むのがおすすめです。
以降では本題に入っていきます！ データアナリストになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう！（記事の最後では転職・就職方法も解説しています）
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: 統計学の基礎概念を理解し、データ分析に必要な統計手法を学ぶ
データアナリストとして最初に身につけるべきは、統計学の基礎です。統計学の基本を理解することで、データのトレンドやパターンを正確に認識し、適切な分析手法を選択できます。例えば、平均や中央値、分散などの基本的な指標から、仮説検定や回帰分析といった高度な手法まで、分析に必要な統計テクニックを学び、多様なデータセットに対して洞察を得られるようになります。
このステップで学ぶスキルや知識
- 平均、中央値、モードの理解
- 分散と標準偏差
- 確率と仮説検定
- 回帰分析の基礎
- 相関と因果関係
統計学の基礎を学べる動画教材
このコースは「データアナリストを目指し、統計学の基礎概念とデータ分析に必要な統計手法を学びたい」という方に最適です。
データドリブン時代を迎え、ビジネスの現場ではデータ分析のスキルが求められています。このコースでは、平均や相関、標準偏差などの基礎的な統計知識をわかりやすく学ぶことができます。これらの知識は、データアナリストとして働く際に欠かせない基盤となるでしょう。
このコースでは、分析に必要な考え方や技法を、実際に手を動かしながら身につけることができるのが特徴です。 特に「何を・どのように分析すれば良いか」を徹底解説し、分析脳を鍛えることができる3時間の体験型講座です。
講師の中野崇さんは、多くの企業の新規事業を支え、データリサーチの第一線で活躍してきた方です。その経験を活かした実践的な内容を学べます。
このコースの難易度は【2:普通】です。この分野に未学習でも理解可能ですが、統計やデータの基本に触れたことのある方がよりスムーズに進められるでしょう。
このコースは、データアナリストを目指す方にとって、統計学の基礎をしっかりと理解し、データ分析に必要な統計手法を学ぶための有効な手段と言えます。
このコースでは、統計学とエクセルを用いたビジネス戦略プロセスについて学びます。具体的には、平均・分布・分散、相関分析、統計的な信頼性の理解など、データアナリストとして知っておくべき基礎知識をカバーしています。これらの知識は、マーケティング戦略の立案や広告効果の分析など、実務でも大いに役立つものです。
エクセルを利用した実践的なアプローチが魅力の一つです。エクセルを使いこなすことで、統計分析をより効率的に実行することができ、即戦力として活躍するためのスキルを身につけることができます。
講師の熊野 整さんは、データ分析やビジネス戦略に精通した経験豊富な方で、多くの受講生から高い評価を得ています。そのため、安心して学ぶことができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。統計学の基礎を学んだことがなくても、エクセルを使ったわかりやすい解説と実用的な手法で理解を深めることができます。
このコースは、データアナリストを目指す方にぴったりな、「データ分析の基礎」を学ぶためのスタート地点となる内容です。
データ分析には、統計学の基礎概念を理解することが欠かせません。このコースでは、数値データの読み解き方を初歩から学べ、統計手法を通じてデータが持つ意味を広げるためのスキルを習得できます。
構成としては、初級から上級まで段階的に進んでいきます。初級では、データの基礎的な理解や視点を学び、中級では大量のデータを扱う手法を身につけます。上級では、データの偏りや異常値、グラフの正しい見方を深掘りします。これらの技術は、データ分析の現場で非常に役立ち、日々の業務においても即戦力となるでしょう。
熊野整講師の実務経験に基づいた講義は、ビジネスシーンに精通した内容が特徴。多くの受講経験を持つ彼の教えは信頼に値します。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能なため、データ分析に興味がある初心者に最適なコースです。
STEP2: ExcelやGoogle Sheetsを使ってデータの整理と基本的な分析を行う方法を学ぶ
次に、ExcelやGoogle Sheetsを使用してデータを効率的に整理し、基本的な分析を行うスキルを習得します。これらのツールを用いることで、データを見やすく整理し、簡単な集計やグラフ作成を行うことができます。特に、Excelのピボットテーブルのような機能を駆使することで、データを直感的に把握することが可能になります。このステップはデータアナリストとしての基礎を築くために重要です。
このステップで学ぶスキルや知識
- セルと数式の基本操作
- データのフィルターとソート
- 関数を使ったデータ解析
- ピボットテーブルによる集計
- グラフとチャートの作成
Excel/Google Sheetsの活用を学べる動画教材
データアナリストを目指す方にとって、データの整理と分析は欠かせないスキルです。このコースでは、ExcelやGoogle Sheetsといった表計算ソフトの基本機能をしっかりとマスターできる内容が詰まっています。特に、Google Sheetsの利用方法を学ぶことで、クラウド上でのデータ共有やリアルタイムの共同作業が可能になります。これにより、業務の効率化が期待でき、データアナリストとしての職務にも大いに役立つでしょう。
このコースでは、Google Sheetsの基本的な操作方法や各種関数を活用したデータ分析手法を学べます。具体的な学習内容としては、シートの操作、データの並び替えやフィルタ機能、ピボットテーブルやグラフの利用法など、実務で役立つスキルを丁寧に解説します。さらに、共同編集で便利な機能についても学ぶことができ、チームでの業務効率を高める方法も習得できます。
講師の武田雅人さんは、Google WorkspaceやSalesforceなどのクラウドサービスを活用した実績を持ち、IT活用セミナーの提供で高い評価を得ています。彼の講座は、明確で実践的な内容が特徴で、初学者でも安心して学べます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能な内容で、IT初心者の方でも基礎からスタートして一歩ずつ学べる設計になっています。
このコースは「データアナリストを目指すあなた」に最適です。Google スプレッドシートを使用してデータの整理と基本的な分析を行うスキルを身につけたい方にピッタリの内容です。
このコースでは、Google スプレッドシートの基本操作から最新機能までを学ぶことができます。具体的には、見積書や請求書の作成、複数人での同時編集機能を活用して、仕事効率を飛躍的に高める方法を習得します。また、Excelでは面倒だったファイル更新や共有に関する誤りを防ぐ方法も学べます。
このコースの特徴は、シリコンバレーで活躍したエンジニア、浜田篤氏が講師であること。20年以上の豊富な経験を持つ浜田氏が、初心者にも分かりやすく解説してくれます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。Google スプレッドシートを初めて使う方でも理解できるように構成されていますが、基本的なコンピュータ操作の知識があるとスムーズに学習が進むでしょう。
Google スプレッドシートの機能を最大限に活用して、データアナリストとしての第一歩を踏み出しましょう。
STEP3: SQLを学び、データベースから情報を抽出し、クエリを作成する能力を身につける
データベースから必要な情報を抽出するためにSQLを学びます。SQLは構造化されたデータを扱うための言語で、例えばMySQLやPostgreSQLなどのデータベースシステムで使用されます。クエリを作成し、特定の条件でデータを検索したり、集計したりする能力を身につけることは、データを効率的に処理するために不可欠です。
このステップで学ぶスキルや知識
- SELECT文によるデータ抽出
- WHERE句での条件指定
- JOINによるテーブル結合
- データのグループ化と集計
- サブクエリの使用
SQLの基礎を学べる動画教材
このコースは、データアナリストを目指し「SQLを学び、データベースから情報を抽出し、クエリを作成する能力」を身に付けたい方に最適です。
「3時間で学ぶ SQL ・データベース 超入門」では、SQLの基本をわかりやすく学べます。この講座は初心者にも理解しやすいようにとことん噛み砕いた解説を行うため、SQL経験がなくても安心して学習を始められます。
特に演習問題が豊富に用意されているため、SQLの基礎を実際に手を動かしながら学ぶことができます。これにより、学んだ内容を定着させ、すぐにデータベース操作に活用できるスキルを身につけることが可能です。
講師のひらまつしょうたろう氏は、豊富な教育経験を活かし、初学者にも最適な指導を行っています。受講者数は90,000人を超え、多くの方に支持されています。
このコースの難易度は【1:易しい】です。SQL初心者でも手軽に基礎を学び、実務に活かせるスキルを身につけることができます。データ分析に興味がある方であれば、無理なく学習を進められるでしょう。
このコースは「データアナリストを目指す方」に特におすすめです。
「SQLを使ってデータベースから情報を抽出するスキル」はデータアナリストにとって非常に重要です。このコースでは、その中でも基礎となる**「SELECT文」**を中心に学ぶことができます。SELECT文の基本構文から始まり、Where句を使った条件検索、Order ByやGroup Byを使った並び替え・集計、JOINによるテーブル結合、さらにサブクエリやWindow関数といった応用的な内容も抑えることができます。これにより、「欲しいデータを、欲しい時に、欲しい形」で取得する技術を習得できます。
特筆すべきは、面倒な環境構築なしでSQLのコーディング演習が行えることです。実践的に学ぶことで、すぐにでも現場で役立つスキルを身につけられます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。SQLを初めて学ぶ方でも理解可能な内容ですが、ある程度PCを使ったデータ操作に慣れているとよりスムーズに学習が進むでしょう。
STEP4: PythonやRを使ったデータ処理と分析手法を学び、データの可視化技術を習得
PythonやRなどのプログラミング言語を使ったデータ処理と分析方法を学びます。これらの言語はデータ分析において非常に強力で、複雑なデータ操作や機械学習モデルの実装も可能にします。また、Matplotlibやggplot2といったライブラリを使用することで、データの可視化技術を習得し、より深い洞察を得るためのビジュアルな表現力を強化できます。
このステップで学ぶスキルや知識
- データフレームの操作
- データクリーニング手法
- 基本的なデータ探索（EDA）
- データの可視化技術
- 基本的な機械学習手法の理解
Python/Rによるデータ処理と分析を学べる動画教材
このコースは「データアナリストを目指し、PythonやRを使ったデータ処理と分析手法を学びたい」という方におすすめです。
このコースでは、初心者にもわかりやすく、Pythonを用いたデータ分析を基礎から実践まで学べます。データサイエンスの基礎やデータ分析の流れを理解し、具体的なデータ分析コンペ（Nishika）を通じて実践的なスキルを習得できます。特に、データの可視化技術は、データアナリストとしての業務で非常に役立つ知識です。
本コースの特徴は、アニメーションによる分かりやすい概要編と、ハンズオン形式の実践編に分かれていること。短い時間でエッセンスを学ぶことができ、実務に即したフレームワークであるCRISP-DMを基に体系的に学ぶことができる点です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも理解可能で、初めてデータ分析を学ぶ方に向けたコースとなっています。
講師のウマたん（上野佑馬）さんは、AIやデータサイエンスに精通したプロフェッショナルで、「データサイエンス大全」といった著書も持つ人気講師です。講師の経験とビジョンを活かしたユニークな授業で、データサイエンスの面白さに触れることができるでしょう。
データアナリストを目指している皆さんに最適なコースをご紹介します。「やさしい実用統計 Pythonによるデータ分析入門」は、Pythonと統計の基礎をしっかり学びながら、データ分析プロジェクトの全体像を把握できる内容です。特に、PythonやRを使ったデータ処理と分析手法を学ぶことができ、さらにデータの可視化技術も習得することが可能です。
まず、このコースでは、データ分析に欠かせない「記述統計」の理論を学びます。これにより、実業務で求められる統計分析がしっかりと理解できます。また、データのプロジェクト管理やデータクレンジングといった、実際の業務に直結するスキルも身に付きます。Pythonによる実習が含まれているため、習得した知識をすぐに実践に応用できることも魅力です。
講師の大内雅晴さんは数学、統計およびデータ分析教育の専門家で、ビジネスインテリジェンスの分野で豊富な経験を持っています。そのため、実践的かつ論理的な思考の育成に役立つカリキュラムを提供しています。
このコースの難易度は【2:普通】です。基礎から始めるため、この分野が未学習でも理解可能ですが、データ分析に初めて取り組む方は少し時間をかけて学ぶことをお勧めします。
Pythonや統計を基盤にした実践的なスキルを身に付けたい方は、この講座で一歩踏み出してみましょう。自身のデータ分析力を高め、ビジネスの現場で即戦力として活躍できる力を手に入れるチャンスです。
このコースは「PythonやRを使ったデータ処理と分析手法を学び、データの可視化技術を習得したい」という方に向けています。
特にデータアナリストを目指す方にとって、本コースを通じてR言語やPythonでのデータ可視化の基礎を学ぶことができます。R言語の使用が多めで、全体の7割を占めますが、Pythonでの可視化手法も習得できるため、多角的なスキルを身に付けることが可能です。可視化を通じてデータを視覚的に理解しやすくする方法を学びます。
このコースの魅力は、動画を通じて可視化の基本的な概念を学べる点です。また、多くのコンテンツの中でも特に優れた可視化方法には星印がつけられており、重点的に学習できるように工夫されています。プログラミング経験があまりなくても、コーディングせずに可視化の全体像を掴むことができるので、データ分析初心者にも親切な設計です。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。この分野が未学習でも基本的な概念を理解するには十分な内容ですが、プログラミングやデータ分析の実践的な経験があるとより活用しやすくなるでしょう。
STEP5: ビジネスインテリジェンスツール（例：Tableau、Power BI）の使用方法を学び、視覚的なレポートを作成するスキルを習得
ビジネスインテリジェンスツールを使いこなすことで、データを効果的に視覚化し、プレゼンテーションやレポートに活用できます。例えば、TableauやPower BIといったツールを用いて、データセットをインタラクティブなダッシュボードに変え、意思決定に必要な情報を視覚的に伝えるスキルを養います。これにより、データから導かれたインサイトをより多くの人々と共有しやすくなります。
このステップで学ぶスキルや知識
- Tableauの基本操作
- Power BIでのレポート作成
- インタラクティブダッシュボードの作成
- データのインポートと接続
- ビジュアル要素の最適化
ビジネスインテリジェンスツールの活用を学べる動画教材
データアナリストとしてのスキルアップを目指している方に最適な「【基礎編】Tableau（タブロー）で実践！ビジネスユーザのためのデータ集計・視覚化・分析」コースを紹介します。
このコースでは、ビジネスインテリジェンスツールの中でも注目されているTableauの基本的な使い方から、データを視覚的に魅力的に表現するための方法までを学びます。主にマウス操作で簡単にデータを集計し視覚化するスキルが身につきます。
Tableauを活用すれば、データから新しい発見を得たり、ビジネスチャンスを見いだしたりすることが可能です。このスキルは、データアナリストとしての実務において、迅速かつ効果的なデータ分析を実現する上で大変役立ちます。
このコースの魅力は、NTTデータの専門家によるわかりやすい解説と、豊富な実践例が含まれている点です。彼らの長年の経験に基づいたノウハウを活かし、短期間でTableauをマスターすることができます。
このコースの難易度を三段階で評価すると、【2:普通】です。データ分析やビジネスインテリジェンスに関する知識がなくても理解可能ですが、多少のITリテラシーがあるとよりスムーズに学べます。
この「Power BI入門講座！ゼロからデータ分析スキルを身につけよう」は、ビジネスインテリジェンスツールの習得を目指すデータアナリスト志望の方におすすめのコースです。
ビジネスの現場で必要な、**「Power BIを用いたデータの視覚化とレポート作成の基礎」**を徹底的に学べるこのコースでは、初心者にもわかりやすくPower BIのインストールからデータの加工、ダッシュボードの作成方法までをゼロから解説しています。
ユースフル株式会社によって開発されたこの講座では、実務で役立つダッシュボード作成スキルを短時間で習得することができます。特に、演習ファイルを活用して実際のビジネスシーンでの応用力も鍛えられる内容となっているため、効率良く知識を定着させることが可能です。
このコースの難易度は、【1:易しい】です。Power BIの使用経験がない初心者でも、安心して学べる設計になっています。
Microsoftテクノロジーに特化したユースフルの専門知識を背景に、データアナリストとして一歩先行くスキルを身に付けたい方に適したコースです。
まとめ：データアナリストへの第一歩を踏み出そう
本記事では、データアナリストになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、データアナリストとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。
本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました！
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「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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