
30代未経験でもデータアナリストになれる?



データアナリストになるには、どうしたらいい?
といった悩みをもつ方も多いのではないでしょうか。
結論、30代未経験からでもデータアナリストに転職できます。
本記事では、30代未経験からデータアナリストになれる理由や転職するためのステップ、必要なスキル・資格などを解説します。



現役データサイエンティストであり、スクール主宰のはやたすが網羅的に説明します。




30代未経験がデータアナリストになれる3つの理由


それでは、まず30代未経験がデータアナリストになれる3つの理由について解説します。
「本当に転職できるのか不安」という方は、ぜひご覧ください。
TechFrontier(テクフロ)経由で成功しているから
30代未経験がデータアナリストになれるひとつ目の理由は、TechFrontier(テクフロ)経由で転職に成功しているからです。
当サイトを運営するTechFrontier(テクフロ)では、実践を中心にPython・データサイエンスについて学習できます。
実際の受講生のなかには、完全未経験で30代後半からデータアナリストに転職成功した方もいます。
完全未経験でもデータアナリストに転職できた理由は、実践的にスキルを身につけて評価されたからです。
他スクールでは、学習が8割のなか、TechFrontier(テクフロ)では実践が8割です。30代未経験からのデータアナリスト転職では、それほどスキルが重要視されます。
「データアナリストになるための本気で努力したい」という方は、ぜひ以下公式LINEにご登録ください。


人手不足だから
30代未経験がデータアナリストになれる2つ目の理由は、人手不足だからです。
経済産業省が公表したデータでは、2030年までに約40〜80万人のIT人材が不足すると発表されています。
(引用元:経済産業省 商務情報政策局 情報処理振興課 IT人材育成の状況等について)
IT人材の中でも、データアナリスト職に就職している人材は少ない状況です。
データアナリストの需要が増してく一方で、人材不足になっているのは、転職できる大きなチャンスです。
20代からデータアナリストを目指す人が少ないから
30代未経験がデータアナリストになれる最後の理由は、20代から目指す人が少ないからです。



ぼくは現役データサイエンティストとしても活動していますが、20代でデータアナリスト職に就いている方は少ないです。
データアナリストに転職する方は、30代で「新しい職業に挑戦したい」「別のIT職に転職したい」「手に職がつく仕事がしたい」といった傾向があります。
そのため、30代未経験からでもデータアナリストになれるチャンスは十分にあります。
30代未経験からデータアナリストに転職するための4ステップ


ここからは、30代未経験からデータアナリストに転職するためのステップを解説します。
「最短最速で転職したい」という方は、ぜひ以下のステップで行動してください。
【ステップ1】Pythonの基礎を学習する
まずは、Pythonの基礎を学習します。
Pythonの基礎理解は、データアナリストになる一歩目になるので、基本的な学習から始めましょう。
【ステップ2】データアナリストの全体像を把握する
Pythonの基礎学習後は、データアナリストの全体像を把握します。
具体的には、以下について理解します。
- どんな流れで分析を進めていくのか
- どんな知識が使われるのか
- 学習に必要な勉強時間はどのくらいか
データアナリストがおこなう分析には、Pythonや統計学、線形代数、微分積分など、さまざまな知識が必要です。
データアナリストになるための学習を効率的にするためにも、自身で調べて理解しましょう。
以下では、データサイエンス学習についての説明をしているので、空き時間や移動時間に視聴してたい方は、ぜひご覧ください。
【ステップ3】データアナリストの基礎を勉強する
データアナリストの全体像を把握したあとは、基礎の勉強を始めます。
このとき、データアナリストの学習を網羅的にするのではなく、以下について勉強します。
- Pythonのデータ分析ライブラリ
- データの見方
- 統計学の基礎
- 機械学習の基礎
- モデルの評価方法
【ステップ4】実際にデータ分析をする
データアナリストの基礎学習を少なくする理由は、実践で使うべき部分を理解してから、落とし込むためです。
データアナリストの学習だけを進めても、どこで活用するのか理解できません。一方、活用する場面を理解したうえで学習を進めれば、効率良く勉強できます。
そのため、ステップ4では実際にデータ分析をおこない、現状の理解度と学習すべき内容を確認します。



ここまで進められれば、あとは実践と学習の繰り返しです。
【裏ワザ】データアナリストを目指すスクールで学習する
ここまで学習ステップをみて、「ひとりで続けられるか不安」と感じた方もいるでしょう。
そんな方には、当サイトが運営する「TechFrontier(テクフロ)」がおすすめです。
TechFrontier(テクフロ)は、業界初のPython×データサイエンスの実践型中心スクールです。
一般的なスクールは、学習が8割ですが、TechFrontier(テクフロ)では実践が8割となっています。
実際の受講生は、30代未経験から1年でデータアナリストに転職したり、データサイエンティストに転職したり、数ヵ月でコンペに入賞したりしてます。
このように、TechFrontier(テクフロ)は実践で必要なスキルを習得するので、最短最速で転職できるのです。
「ひとりで進められる自信がない」「1年以内にデータアナリストになりたい」という方は、ぜひ以下公式LINEにご登録ください。


30代未経験からデータアナリストを目指すスキルセット3選


データアナリストに必要なスキルセットは、以下3選です。
- データサイエンス力
- データエンジニアリング力
- ビジネス力
データアナリストは、データ分析以外にも、会議をおこなったり、資料をまとめたりするため、ビジネス力も欠かせません。
すでに社会人経験がある30代は、ビジネス経験のアドバンテージがあり、未経験でも採用される可能性が高まります。
データアナリストに必要なスキルセットについては、以下の記事で解説している内容と変わらないので、ぜひ参考にしてください。


30代未経験でデータアナリストを目指す際におすすめの資格5選


データアナリストを目指す際、「資格は必要なの?」と疑問をもつ方もいるでしょう。
結論、資格よりも実践で活用できるスキルのほうが重要です。実際の転職活動でも、コンペでメダルを獲得した実績が高く評価されます。
とはいえ、資格も評価される指標のひとつであるため、取得するのであれば以下5選がおすすめです。
- 【第1位】統計検定2級
- 【第2位】基本情報技術者試験
- 【第3位】E資格
- 【第4位】LPIC(エルピック)・LinuC(リナック)
- 【第5位】AWS・GCP
資格については、こちらの記事で解説しています。
データサイエンティストに関する内容ですが、データアナリストも必要になるので、ぜひご覧ください。


30代未経験からデータアナリストを目指す際の注意点


データアナリストを目指す際は、継続的な努力が不可欠である点を理解しましょう。
データアナリストには、「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」など、身につけるべきスキルが多岐にわたります。
独学で学習することもできますが、2年以上かかるケースがほとんどです。スクールで学習する場合は、1年前後に短縮されます。



とはいえ、どちらにしても継続的な努力がないと達成できないので、根気強く学習を続けましょう。
30代未経験データアナリストに関する質問と回答


30代未経験のデータアナリストに関する質問について回答します。
データアナリストの仕事内容は?
データアナリストの仕事内容は、「データ収集と整理」「データ分析」「分析結果の解釈と可視化」「解決策の提案」です。
データアナリストの平均年収は?
データアナリストの平均年収は、約695万円です。(参照元:求人ボックス 給料ナビ)
データアナリストにはどのくらいでなれる?
独学の場合は、2年ほどかかります。スクールの場合は、1年前後です。
30代未経験からデータアナリストへの転職は現実的


本記事では、30代未経験がデータアナリストになるためのロードマップや必要なスキル、おすすめの資格について解説しました。
学習する流れに悩んでいる方は、「30代未経験からデータアナリストに転職するための4ステップ」で解説している内容を実践してください。
もし、「ひとりで学習できるか不安」「2年も時間をかけてられない」「プロから直接教わりたい」という方は、TechFrontier(テクフロ)がおすすめです。



TechFrontier(テクフロ)は、業界初の実践型中心Python×データサイエンススクールです。
現役データサイエンティストのはやたすが直接サポートするため、理解度と学習スピードが他スクールよりも早くなります。
実際に、TechFrontier(テクフロ)受講生は、30代未経験から1年間でデータアナリストに転職成功しています。
他にも、「7ヵ月でデータサイエンティストに転職」「数ヵ月でコンペ入賞・メダル獲得」といった実績を残りしているのが特徴です。
ただし、TechFrontier(テクフロ)は完全審査制です。TechFrontier(テクフロ)を受講するには、以下公式LINEに登録する必要があります。
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