AIや機械学習の進化が加速するにつれ、活用できる人材「データアナリスト」の需要が増えています。
しかし、本記事に辿り着いた方は、
データアナリストになりたいけど、流れがよくわからない
独学で勉強できる方法が知りたい
スクールと独学ってどんな違いがあるの？
といった悩みを抱えているでしょう。
そこで本記事では、「データアナリストになるための完全ロードマップ」を解説します。
はやたす本記事で解説した通りに学習しているぼくの生徒さんは、
- 完全未経験から1年でデータアナリストに転職（30代後半男性）
- データサイエンス未経験から6ヵ月でデータサイエンティストに転職（40代後半男性）
- Python未経験から7ヵ月でデータサイエンティストに転職（30代男性）
と、本来2年ほどかかるはずですが、1年以内に目標を達成しています。
もし、最短最速でデータアナリストを目指している方は、ぜひ最後までご覧ください。
データアナリスト独学完全ロードマップ【8STEP】
それでは早速、独学でもデータアナリストになれるロードマップについて解説します。
「始め方がわからない」という方は、ぜひ参考にしてください。
はやたす半年以上、時短できると思います！
【STEP1】データアナリストになる目的を明確にする
まずは、データアナリストになる目的を明確にしましょう。
なぜなら、目的を明確にしないと、学習途中で諦めらめてしまうからです。
「とりあえず稼げそうだから」といった理由で始めると、目的が明確でないので、「いまの環境でいいや」と思ってしまいます。
はやたすヒトは目標や目的がないと、最終ゴールまで活動できない生き物なんです。
だからこそ、データアナリストになりたい明確な理由を決めてください。転職活動の面接でも質問されるので、対策にもなります。
目的の立て方
目的を決める際は、以下2つを決めましょう。
- データアナリストになってどうしたいのか
- いつまでに達成したいのか
はやたす250名以上（2025年10月時点）の受講生を見てきましたが、以外に目的設定ができていない方が多かったです。
目的が明確にならないと、ダラダラと勉強する傾向もあります。
プログラミング系の学習は、短期間で集中して学ぶものなので、必ず目的を立てるようにしましょう。
【STEP2】パソコンを準備する
本記事は、データアナリスト未経験者を想定しているので、パソコンを持っていない方は、参考にしてください。
パソコンをすでに持っている方は、STEP3に進んで問題ありません。
結論、パソコンはスペックが高くなくても大丈夫です。
「データ分析するから、スペックが高くないとダメなんじゃない？」と思われがちですが、普通のパソコンでも十分です。
はやたすもし金銭的に余裕があるなら、Macbook Airをおすすめします。
- 環境構築が簡単
- 高スペック
- そのままLinuxコマンドを使える（Windowsも使えるけど別途設定がいる）
- 見た目がカッコ良い
特に重要視できるのは、環境構築が簡単な点です。
データアナリストとして武器になるPythonをWindowsで始めようとすると、9割くらいが環境構築でつまずきます。
はやたすぼくも大学時代に挫折しました！
もちろん、「エラーの乗り越えてこそ一人前」といった意見もわかりますが、まずはスタートラインに立たないと意味がないと思います。
なので、挫折をしないためにも、Macがおすすめです。
「Macbookは高いな」と感じる方は、以下のスペックに該当するWindowsを探してみてください。
CPU：Intel Core i7 / AMD Ryzen7
メモリ：16GB
ストレージ：256GB SSD（128GB SSDでもOK）
もっと安くしたい場合は、メモリを8GBにしても問題ありません。
【STEP3】データアナリストの全体像を理解する
続いては、データアナリストの全体像を把握しましょう。
データアナリストとは、企業がもつデータを収集・整理・分析し、経営・事業課題を解決するための戦略を組み立てて伝える職種です。
仕事内容は、企業の規模・業種によって異なりますが、主に以下となります。
- ビジネス課題の理解・分析・企画立案
- データの収集と前処理
- データ分析結果の解釈
- 分析結果のレポーティング
データアナリストは、裏方としてサポートする存在です。
「売上が伸びない」「施策が改善できない」などの原因を分析し、本質的な課題を解決するための分析をします。
はやたす戦国時代における、「軍師」のような役割ですね。
データアナリストの全体像を理解できれば、学習内容も明確になるので、スムーズに習得できます。
データアナリストとデータサイエンティストの違い
データアナリストに似た職種で、よく検討するのが、「データサイエンティスト」です。
データサイエンティストとは、企業の課題分析から解決までの実行をおこなう職種です。
はやたす大きな違いは、戦略実行の有無です。
データアナリスト：企業課題の分析から解決までの戦略策定
データサイエンティスト：企業課題の分析から解決まで実行
はやたす一度、データアナリストに就職して、そこからデータサイエンティストを目指す方も多いですね。
データサイエンス未経験の方は、どちらかを目指すケースがほとんどなので、自身の得意領域に合わせて選択するのがおすすめです。
【STEP4】正しいPythonの学習方法を知る
続いては、Pythonの正しい学習方法を知っておきましょう。
はやたす大前提、データアナリストにPythonは必須というわけではありません。
しかし、Pythonを習得していると、「他の人と差別化ができて高収入になる」「データサイエンティストを目指せる」といったメリットがあります。
なので、データアナリストを目指す方は、Pythonの学習がおすすめです。
その際、間違った方法でプログラミング学習をすると、一生Pythonを習得できないので、正しいやり方で進める必要があります。
「習得ができない」という方は、学習方法が間違っています。
以下の動画では、Pythonの正しい学習方法を説明しているので、学習前に確認してください。
はやたす2本の動画を見るだけで、いまより3倍以上は効率的にPythonを習得できます。
【STEP5】Pythonの基礎を学習する
STEP4までが実行できたら、Pythonの基礎学習を始めます。
はやたすPythonの基礎学習は、以下のいずれかを活用してください。
- YouTube（無料）
- Google Colaboratory（無料）
- Progate（有料）
YouTube（無料）
はやたすYouTubeで学習する際は、ぼくのPython入門だけで完全に理解できます。
未経験の方でもわかるように、できるだけ専門用語を使わずに解説しており、視聴者さんからは「有料教材よりも遥かにわかりやすい」といったコメントをいただけました。
完全無料で、挫折せずにPythonの学習をしたい方は、ぜひご視聴ください。
はやたす最近では、大学のオープンキャンパスで講義もしており、学生にも「楽しくて、わかりやすい」と感想をいただきます。
Google Colaboratory（無料）
Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザだけでPythonの操作ができるクラウドサービスです。
Pythonの練習をする際、本来は自分のパソコンにインストールする必要があります。
しかし、WindowsがMacによってやり方は異なるので、未経験者には難しくなります。
はやたすそこで、Google Colaboratoryを活用すると、簡単に始められます。
以下の動画では、Google Colaboratoryの使い方や、便利なショートカット17選を紹介しています。
Progate（有料）
Progate（プロゲート）とは、ブラウザ1つでプログラミング学習ができるオンライン学習サービスです。
環境構築でつまずく場面も、Progateを活用すればブラウザ1つで完結するため、未経験者でもすぐに始められます。
はやたすProgateを使ってPythonを勉強する場合の学習期間は、およそ1週間、長くても2週間が目安です。
Pythonは全5コースあるので、学習期間のうちに2週するのがおすすめです。学習の際、1週で完璧を求めるのではなく、反復練習を意識しましょう。
Progateを活用した正しい学習方法は、以下の動画で解説しています。
料金は1ヵ月を支払うので、残りの2週間は「SQL」「コマンドライン」「Git」を学習します。
はやたす残りの2週間分の学習についても、動画ないで解説しているので、スキマ時間にご視聴ください。
【STEP6】Pythonの練習問題を始める
Pythonの基礎は、完璧にするのではなく、なんとなくで問題ありません。
Pythonの学習につまずく人は、ムダな部分まで取り組んでいます。大事なのは、なにを勉強しないかです。
はやたす実務では、使われる部分が限られているので、実際の練習問題を解いて、必要なスキル・知識を習得すれば十分です。
プログラミングは、使ってこそ定着する技術なので、特に実践が大切です。
実務レベルでPythonの基礎を習得するなら、以下の動画を活用してください。
動画内では、Pythonの基礎文法を完璧にするための実践的な練習問題を5つ用意しています。
はやたす演習問題を解ければ、基礎文法は完璧になる内容なので、ぜひ挑戦してみてください。
その他にも、ぼくが作成した「Python演習問題100問パック」もおすすめです。
もちろん、最初から全問正解できる内容ではありません。
はやたすわからない部分は解説を聞いて、知らない文法は検索して理解を深めてください。
学習が終わる頃には、かなりのレベルアップができます。
感想はこちら。
くわしく知りたい方は、「【ベストセラー】受講生2,000人突破！UdemyでPython演習問題100問パックをリリースしました」をご覧ください。
【STEP7】Kaggleでコンペに挑戦する
Pythonの基礎学習を終えたら、Kaggleでコンペに挑戦です。
Kaggleとは、Googleが提供するデータ分析や機械学習のオンラインプラットフォームです。
企業や研究機関から提示された課題を、世界中のユーザーが競い合うコンペ形式でおこない、受賞者にはメダルや賞金が授与されます。
コンペの結果は、転職活動で有利になる実績のひとつなので、かなりおすすめです。
はやたすぼくの受講生も、コンペでメダルを獲得して、未経験からデータアナリスト・データサイエンティストに転職した方もいます。
Kaggleが使いづらい方は、日本語で記載されている「SIGNATE」を活用しましょう。
SIGNATEは、Kaggleよりも母数が減りますが、日本語で扱いやすいメリットがあります。
はやたすどちらを活用するにしても、挑戦する際は、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」も購入しておきましょう。
KaggleやSIGNATEのコンペに役立つ、「分析アプローチ」「前処理」「特徴量エンジニアリング」などが学習できます。
はやたすぼくも2019年の発売以来、ずっと愛用していますが、実務にも役立っています。
【STEP8】転職活動を始める
STEP7までの準備が整ったら、転職活動スタートです。
よく、「転職活動は同時並行しましょう」と言いますが、実績を身につけてからがおすすめです。
はやたすなぜなら、企業は実務で活用できるスキルを重視するからです。
転職活動を並行して進めると、学習が疎かになったり、実績が不十分だったりします。
本来、内定を取れる可能性がある企業も、不採用になるかもしれません。
はやたす早く転職したいあまりに焦ってしまう方は多くいますが、かえって大きな機会損失になっています。
なので、STEP7までをやり切ってから、転職活動をしましょう。
TechFrontier（テクフロ）では、転職を見据えたうえで学習ができるため、カリキュラム通りに進められれば、結果が出るようになっています。
受講者数に対しての結果がでてる割合は、業界トップレベルです。
TechFrontier（テクフロ）で学び、最短最速で「データアナリストに転職したい」方は、ぜひ以下公式LINEにご登録ください。
データアナリストとして活躍する3つのスキルセット
データアナリストを目指す際は、必要なスキルを理解し、最短最速で学習するのが1番です。
以下は、特に重要視すべきスキルになるので、学習前に知っておきましょう。
データサイエンス力
データサイエンス力とは、統計学や機械学習の知識を用いて、データ分析するスキルです。
なかでも、以下のような知識が求められます。
- 高校数学
- 統計学
- 最適化理論
- 微分積分
- 線形代数
データサイエンス力は、学生時代に学習した分野が多いため、数学科を出ている方は馴染みがあるかもしれません。
はやたすよく「文系だと厳しいの？」という質問を受けますが、全く問題ありません。
理由については、以下の記事で解説しているので、心配な方はぜひご覧ください。
データサイエンス力に求められる、データ分析データ分析手法については、以下の動画で説明しています。
はやたす8つの手法を知るだけで、数学の知識がなくてもデータ分析ができるようになる内容です。
データエンジニアリング力
データアナリストには、データエンジニアリング力が必須というわけではありません。
なぜなら、データアナリストの役割は、既存データの集計・分析から意思決定につなげることだからです。
必ず必要になるのは、SQLでデータを抽出し、BIツールやExcel、Pythonで可視化・分析できるスキルです。
はやたすなので、データエンジニアリング力は必須ではありませんが、市場価値を高めるために身につけます。
データエンジニアリング力を習得すると、以下のようなメリットがあります。
- 大量のデータ処理ができる
- データ前処理の幅が広がる
- チームでの連携がしやすくなる
- 昇格・昇進につながる
データアナリストとして活動する人材は少なく、需要が高まっているため、挑戦しようとする方が増えます。
その際、同じようなスキルだと埋もれてしまうかもしれません。
はやたす他のデータアナリストと差別化をし、貴重な人材になるためにも、データエンジニアリング力があると良いでしょう。
ビジネス力
データアナリストには、ビジネス力が欠かせません。なぜなら、実務はチームで活動するからです。
はやたすデータアナリストは、データ分析が中心のため、ひとりで作業ができると思われます。実際は、複数人で活動するケースがほとんどです。
たとえば、「データ分析をするめの情報共有」「数値に誤りがないかの確認作業」などがあげられます。
その際、ビジネス力が欠けていると、プロジェクト全体に悪影響を与えます。
データ分析ができ、ビジネス力に長けているデータアナリストは、企業に重宝される存在なので、少しずつ習得しましょう。
はやたすビジネス力については、以下の記事でくわしく解説しています。
データアナリスト未経験におすすめの勉強方法
データアナリストを目指す際は、以下の勉強方法が効果的です。
- YouTube
- 本・書籍
- TechFrontier（テクフロ）
基本的には、本記事で解説したロードマップで進めれば問題ありませんが、独学でおすすめの勉強方法も紹介していきます。
YouTube
近年は、YouTubeでも情報発信をするユーザーが増えたので、勉強できる範囲も広くなっています。
無料で有料級の情報を知りながら学習できるので、未経験のうちは動画を活用しても問題ありません。
はやたすぼくも、日本一のデータサイエンス系YouTubeを運用しており、Pythonの基礎から業務活用・データサイエンスを最短で学習する方法などを配信してます。
データアナリストを目指している方は、ぜひ参考にしてください。
本・書籍
本や書籍は、昔から活用されている勉強方法です。
ただし、本や書籍は文章中心になるので、目が痛くなる方も少なくありません。
はやたすなので、未経験のうちは、YouTubeのような視覚的にストレスを感じない勉強方法がおすすめです。
もちろん、学べる内容の濃さは、本や書籍が1番なので、ストレスを感じず学習できる場合は、未経験者でも活用してください。
Tech Frontier（テクフロ）
Tech Frontier（テクフロ）は、業界初の超実践型Python×データサイエンススクールです。
当サイトを運営するはやたすが代表を務め、受講生実績の割合が高い特徴があります。
はやたす現在の受講者数は250名を超え（2025年10月時点）、スクールに入って半年〜1年経過している方は、ほとんど成果を上げています。受講生実績の一部はこちら。
当たり前のように成果がでる理由は、実務で活用するための実践をおこなうからです。
はやたす勉強しても習得できる人と、できない人が必ずいます。それは、勉強方法を間違えているだけです。
正しい勉強方法で進められれば、誰しもが習得できます。
Tech Frontier（テクフロ）は、本来やるべき形式でカリキュラムを組んでいるため、1年以内ほどで結果がでるよう仕組みです。
はやたすやるべき学習と、やらない学習の区別ができ、正しいロードマップで実施できれば、最短最速でデータアナリストになれます。
Tech Frontier（テクフロ）でデータアナリストを目指したい方は、以下公式LINEにご登録ください。
データアナリスト独学によくある質問と回答
データアナリストの独学によくある質問について回答します。
取得した方がいい資格はありますか？
結論、資格より実践で活用できるスキルが重要なので、取得しなくても問題ありません。
もし取得する場合は、「統計検定2級」がおすすめです。くわしくは、以下の記事をご覧ください。
学習期間はどのくらい必要ですか？
独学だと最低2年ほど。Tech Frontier（テクフロ）だと、半年〜1年ほどです。
独学だと難しいですか？
難易度は高い傾向です。独学だと最低2年ほどになるので、途中で諦めてしまう可能性もあります。
1番必要なスキルはなんですか？
データアナリストに1番必要なスキルは、データを理解し、活用するための分析力です。
データアナリスト完全ロードマップで学習を始めよう
データアナリストは、独学でも目指すことは可能です。しかし、最低でも2年ほどはかかります。
その際、「若くて時間もあるから問題ない」「早く転職して差別化をしたい」と、さまざまな意見があります。
前者であれば、独学で進めても問題ありません。
はやたすもし、後者でいち早くデータアナリストになりたい場合は、Tech Frontier（テクフロ）を活用してください。
はやたす決して押し売りするつもりはありませんが、ぼくにしかできない最高のスクールだと自負してます。
実際、多くの受講生が結果を出し、顧客満足度はかなり高い状況です。
ただし、Tech Frontier（テクフロ）は完全審査制にしているので、公式LINEの登録が必須となります。
Tech Frontier（テクフロ）に入って「本気でデータアナリストを目指したい」という方は、ぜひ以下公式LINEに登録してください。
