2022年のデータアナリストを目指す方の学習ロードマップ

データアナリストになりたいですか？2022年には、世界的に3000億ドルの市場が見込まれているビッグデータ。データ関連の役割であるデータアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニア、データアーキテクトなどが急成長しており、IT企業はこれらの役割に適したスキルを持つ人材を採用するために奔走しています。

これらの役割の主要な魅力の一つは給与の要素と成長です。毎秒大量のデータが収集されているため、データ専門家は時の要求であります。

この記事では、データ分野の魅力的なキャリアであるデータアナリストについて話します。2022年の志望者のためのデータアナリストのキャリアパスについてお話しします。

この記事では、データアナリストになるために必要なさまざまなスキルについて話します。ツール、スキル、そしてこれらの優れた能力を示す最適な資格について話します。さあ、始めましょう！

データアナリストのための学習ロードマップ

私たちの頭に浮かぶ最初の疑問は、データアナリストとは誰か？彼らは何をするのか？

簡単に言えば、データアナリストはデータを収集し、処理し、分析して意味のある洞察を見つけ出し、意思決定に活かす責任があります。

ほとんどの場合、アナリストは生データを取り扱い、具体的な行動につながる洞察を生み出すためにそれを分析します。ほとんどのアナリストは、主要な機械学習モデルや深層学習モデルには取り組みません。

データアナリストは、複数のツールを用いてデータを処理し、それと作業します。異なるツールと統計を扱う経験が彼らにとって最も重要です。

次のブロックでは、各スキルと関連する認定についても議論します。

1. 統計 (とうけい)

あらゆるデータの専門家にとって、統計と数学は必須です。なぜなら、統計と確率の知識がなければ、データを効果的に解釈することができないからです。

いくつかの主要なトピックは記述統計学と推測統計学です。もし初心者なら、これらのトピックに2〜3週間取り組んで、実践的な経験のために問題解決にも取り組めます。信じてください、これらに費やす時間は一生に価値があるでしょう。

トップの認定証-

• University of Michigan (Coursera) – Statistics with Python . This specialization course will enable you to apply the stats knowledge using python which is crucial.
• Some of top books that you can read are – Practical stats for Data science and Naked Statistics.

2. エクセル

Excelはデータアナリストによって広く利用されているデータ処理や分析のためのツールの一つです。データを扱うための他のツールもありますが、現時点ではExcelには重要な役割があります。

Excelは、チャート、分析、VBA、マクロ、フィルター、および数式など、多くの機能を提供しています。アナリストがExcelで最もよく使用する機能は、ピボットテーブルとVLOOKUP関数です。

したがって、上級Excelの知識を持っていることは、雇用主に真剣なメッセージを伝えます。ですから、私はいくつかの優れたコースを追求して、これらのスキルをマスターするためにできる限り練習することをお勧めします。

トップの資格認定

• 365 Data science – Introduction To excel. This is one of the underrated course but it offers more than you need to learn about Excel for data analysis.
• Rice university (Coursera) – Intro To Data Analytics using Excel. This course is a part of Business stats and analysis specialization and teaches you all about excel from basics to advanced level.

3. SQL
３．SQL

SQLの分析における重要性について、実務経験のあるデータアナリスト以外には詳しい人はいません。データアナリストとしては、データベースとその管理にも精通している必要があります。会社のデータベースではCRUD操作を行う必要がありますが、そのためにはSQLほど柔軟かつスケーラブルなツールはありません。

効果的な分析を行うためには、結合、テーブル操作、ユニオン、グループ化、並べ替えなど、いくつかのトピックをマスターする必要があります。

トップの認証- (Top no ninshō-)

• Duke university (Coursera) – Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Specialization. . This specialization will help you to learn all the SQL concepts required for data analysis.
• Some of the best books were – Learning SQL (Oreilly) 3rd edition.

4. ビジネスインテリジェンスツール

ビジネスインテリジェンスまたはBIツールは、ビジネスアナリストやデータアナリストによく使われるツールです。PythonやR、SQLを使用してこれらのツールで作業することができます。

BIは主にダッシュボード作成、レポート作成、データ可視化に使用されます。2022年におすすめのBIツールはTableau、PowerBL、Lookerです。

公式のドキュメンテーションやそれぞれのウェブページのユーザーチュートリアルを参考にすることができます。しかし、それらをマスターするための認定を取りたい場合は、以下のコースを受講することができます。

主要な認定資格

• University of California (Coursera) – Data Visualization with Tableau Specialization. This course is more than enough for your tableau learning journey.
• Udemy – Power BI, the complete introduction. . If you are beginner, this is the best course which will guide you to master power BI.
• For looker, you can follow their tutorials on their website which are very organized.

5. プログラミング言語 (Puroguramingu gengo)

はい、1つまたは複数のプログラミング言語をしっかりと理解していることは非常に役立つでしょう。分析業務の場合、一部の企業はプログラミング言語にあまり重視をしない場合もありますが、それらの知識は役に立ちますよ。

PythonとRの両方を学ぶことを強くお勧めします。両言語はともに、Pythonではnumpy、pandas、mat plot libといった強力なライブラリ、そしてRではdplyrやggplotなどの頼もしいライブラリを提供しています。

これらのライブラリをしっかりと理解していれば、あなたの分析は効果的で要点を押さえたものになるでしょう。

トップの資格認定

• IBM Data analytics professional certificate and Google’s data analytics professional certificate can be the best courses to master Python and R for analytics respectively. The former will focus more on python and later focus more on R.
• Free code camp – Data analysis using Python. This course will teach you all the libraries and methods for data analysis using python.
• Top books for Python and R for data analysis are – Python for Data analysis 2nd edition (Oreilly) and Data Analytics with R.

6. ポートフォリオと履歴書

すべてのスキルを習得したら、最終的にはポートフォリオと履歴書にその取得した能力を示すべきです。自身が獲得したスキルを駆使した実世界のプロジェクトに常に取り組むべきです。

また、あなたは履歴書に自分のスキル、プロジェクト、そして経験を強調するために時間を費やす必要があります。一日の終わりには、あなたの努力は履歴書や豊かで多様なポートフォリオの形でしか表現することができません。

最後に、データストーリーテリングという非常に重要なスキルがあります。技術的なスキルやツールには優れていても、良いストーリーがなければ、すべての分析は無駄に終わってしまいます。ですから、自分の発見を適切な方法と媒体で伝えることを心掛けましょう。

履歴書について

• Data camp – Tips to build your resume for data science and analytics.
• Krish Naik – YouTube Channel dedicated for data science. You can find many videos related to resume building and portfolio building in this amazing channel.

データアナリストロードマップに含まれているこれらのリソースとスキルは、特にデータ分野、特に分析においてキャリアを築く上で非常に重要です。

データアナリストの道筋 – 最後

ここで提案されているデータ分析技術者のロードマップは、ほぼすべての需要のある業界のスキルをカバーしており、多くの実務経験のあるデータ分析専門家へのインタビューに基づいています。データ分析の世界に飛び込むことを熱望していることを知っています。ですから、これらのスキルはあなたにとっての貴重なものです。時間をかけて理解し、実践し、いくつかの問題を解決し、実際のプロジェクトに取り組むことで、あなたはデータ分析者としてのスキルを身につける準備ができるでしょう。

今は以上です。楽しい学びを！！

データアナリストとは、さらに詳しく読んでみましょう。